基于數據挖掘的智能報修決策支持系統研究與應用

中圖分類號：TP311.5 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2025）13-0033-05

Abstract：With theincreasing complexityanddiversityof companyequipment，thetraditionalrepair mode hasexposed many limitationsindealingwithfaulthandlinganddecisionsupport.Inordertoimprovetheinteligentlevelofrepairmanagement， thispaperproposesanintellgentrepairdecisionsupportsystembasedondatamining.Thesystemuses Internettechnologyand dataprocessingtocollctandanalyzealargenumberofhistoricalrepairdataandreal-timeequipmentoperationdataanduses dataminigtechnologiessuchasclassfication，clusteringandassociationrulestoautomatefaultprediction，taskschedulingand optimal allocation of maintenance resources.

Keywords：data mining;automation;artificial intelligence;intelligent repair decisionsupport system;repair data

隨著信息技術的飛速發展，數據已成為組織優化決策、提升效率的重要資源。在許多行業中，設備報修管理是企業運營中不可或缺的一部分，尤其是在制造業、能源行業及公共服務領域，設備的正常運行對于生產效率和服務質量至關重要。傳統的報修管理系統通常依賴人工操作，存在效率低、決策滯后、數據利用率低等問題，難以有效支持快速變化的業務需求。隨著物聯網技術的廣泛應用，越來越多的設備可以實時產生大量運行和故障數據。這些數據為提升報修管理的智能化提供了契機

本文實現了基于數據挖掘的智能報修決策支持系統，從歷史報修數據中提取有效信息，預測設備的故障趨勢，優化報修流程，實現報修任務的智能化調度與管理，幫助企業降低維修成本，從而顯著提升設備維護的效率與質量。

1研究背景

1.1傳統報修模式的局限性

1.1.1依賴人工操作，效率低下傳統報修模式通常依賴人工進行任務的記錄、分配和跟蹤，這種手動操作存在諸多問題，影響了整體的效率和準確性。首先，人工處理的報修任務響應速度較慢，尤其在設備故障頻繁發生的情況下，容易導致大量任務積壓，嚴重延誤維修進度。此外，報修信息和任務進展的傳遞往往依靠電話、紙質文件或簡單的電子表格，這種方式不僅傳遞效率低下，還存在信息滯后和出錯的風險，難以實現實時更新和動態監控。

1.1.2 數據利用率低，無法有效決策

傳統的報修管理模式中，報修信息和維修數據通常是孤立保存的，未能有效整合并加以深入分析。這種模式導致數據存儲分散，缺乏統一的管理系統來集中處理和共享信息。盡管許多企業積累了大量的歷史維修數據，但由于缺乏適當的分析工具和手段，難以從這些數據中提取有價值的見解，例如故障原因分析或故障模式識別。此外，傳統的報修模式通常依賴于設備出現故障后再進行維修，未能充分利用歷史數據和實時運行數據進行故障的預測與預防性維護。這種被動的維修方式使得設備故障頻繁發生，無法有效減少停機時間和降低維護成本。

1.1.3 缺乏智能化支持，決策滯后

在傳統報修系統中，決策過程主要依賴人工判斷，缺乏智能化支持，導致了諸多效率問題。首先，面對大量的報修請求，調度人員難以快速且準確地判斷哪些任務應優先處理，這可能導致關鍵設備的維修延誤，從而影響業務的連續性。其次，傳統模式缺乏自動化手段，無法基于實時數據和歷史數據自動生成優化的維修計劃，調度工作往往僅依賴經驗，缺乏科學依據。此外，由于無法有效預測故障發生趨勢，維修工作常處于“事后處理”階段，未能通過提前干預來降低維修頻率。這些因素共同導致了傳統報修系統在效率和響應能力方面的不足，亟須引入更智能化的解決方案以提升管理水平。

傳統報修模式存在的這些問題使得報修管理在應對設備故障時效率低下，且難以從長遠角度優化資源和降低維護成本。隨著設備數量的增加和故障頻率的提升，傳統模式的局限性愈發明顯，于是引入了智能化和自動化的解決方案來提升管理效率和服務質量。

1.2基于數據挖掘的智能報修決策支持系統

隨著數據挖掘和人工智能技術的迅猛發展，設備維護與管理正迎來新的解決方案。例如，包俊輝等探討了如何利用歷史維修數據，通過數據挖掘技術實現對設備故障的提前預測，從而優化維修計劃。此外，劉錦介紹了智能決策支持系統如何通過實時數據分析與模型預測，輔助管理者進行故障判斷和資源調配，從而提升設備的運行效率和維護質量。同時，周婷等針對醫院傳統報修維修服務存在的問題，圍繞一站式報修平臺，概述了其整體實踐方案，包括優化組織架構，成立一站式服務平臺。

結合數據挖掘與人工智能技術，企業能夠有效收集和分析大量監控數據，識別潛在的故障模式，并基于預測模型實現智能調度與資源優化。這些技術的結合不僅提升了報修管理的自動化水平，也為設備的自愈能力提供了可能，開辟了智能維護的新方向。因此，基于數據挖掘的智能報修決策支持系統的研究與應用，正逐漸成為現代企業設備管理的核心趨勢。

2 研究方法

2.1數據挖掘技術

數據挖掘技術是從大量數據中提取有價值信息的過程，涵蓋統計學、機器學習和數據庫技術等多個領域。其核心原理包括數據收集與預處理、特征選擇、模型構建、評估與優化。數據收集與預處理階段涉及從各種來源提取相關數據，并進行清洗和轉換，以確保數據的準確性和完整性。潘策以近年來科研項目數量為研究對象構建預測模型，然后根據預測模型求得預測的期望值，最后對模型進行評價，并對預測結果進行分析，從而總結出相關影響因素，為科研管理提供決策。紀佳樂聚焦于基于大數據分析的消費者行為模式，通過收集和整理海量消費者數據，利用數據挖掘、機器學習等技術手段，深入探索消費者的購買決策過程、偏好及購物習慣等關鍵行為模式。本文主要采用分類、聚類、關聯規則挖掘和異常檢測等數據挖掘方法，以提升設備管理和報修決策的智能化水平。在研究中，首先收集企業歷史維修數據與實時監控數據，并對數據進行清洗和預處理，以確保其準確性和完整性。接著，進行特征選擇與提取，隨后應用決策樹、支持向量機（SVM）、K均值聚類等算法進行分析，以識別故障模式和預測維修需求。最后，通過交叉驗證評估模型性能并進行優化，以提高預測準確性。研究結果將為設備管理者提供科學的決策依據，推動報修管理的智能化轉型。

2.2 數據可視化技術

數據可視化技術是將復雜數據轉化為可視圖形或圖像的過程，旨在幫助用戶直觀理解和分析數據中的信息與模式。其核心原理包括數據抽取與準備、數據建模、可視化設計、交互性及展示與傳播。在數據抽取與準備階段，相關數據從各種源頭提取并進行清洗，以確保準確性和完整性。接著，通過數據建模，選擇適當的統計方法和算法，以提取關鍵指標并反映數據特征。可視化設計階段則涉及選擇合適的圖表類型，如柱狀圖、折線圖和熱圖，并運用顏色、形狀等視覺元素突出數據的重要特征。此外，現代數據可視化強調交互性，用戶可以通過縮放、過濾和選擇特定數據點深入探索數據，發現潛在的趨勢和關系。最終，通過將可視化結果集成到儀表板或報告中，管理者能夠高效地與團隊成員和利益相關者共享數據洞察，推動決策的科學化與透明化。在設備管理和報修決策中，數據可視化技術有效地幫助管理者識別故障模式、優化維修計劃并實時監控設備狀態，為決策提供有力支持。朱夢園使用可視化技術通過智能化系統的運作，實現了寄包柜的申請、分配、領取和退柜等功能，大大提高了資源使用效率和用戶滿意度。張萌等運用可視化軟件CiteSpace繪制關鍵詞聚類圖譜，統計高頻關鍵詞和聚類標簽詞，分析國內外醫療數據共享領域研究成果的宏觀態勢。

3 實現過程

3.1 總體建設方案

智能報修決策支持系統通過深入挖掘和分析大量的報修數據，實現報修過程的智能化和自動化。對維修資源進行智能調度和優化，確保維修任務的高效完成。通過對維修數據的實時監測和分析，系統能夠及時發現潛在的維修問題，并提前預警，從而有效避免了設備故障的發生，延長了設備的使用壽命。不僅能夠快速識別設備故障的類型和原因，還能根據歷史數據和維修經驗，為維修人員提供精準的維修建議和解決方案，提高維修效率、降低成本、提升競爭力。

3.2智能報修決策支持系統

智能報修決策支持系統采用開放架構設計理念，通過集成人工智能、大數據分析和機器學習等先進技術，實現了報修流程的智能化和自動化。系統能夠自動接收、分析和處理報修請求，根據預設的規則和算法，快速生成維修方案和建議。系統注重數據的收集、整合和分析，通過實時監控和分析報修數據，為決策者提供全面、準確的信息支持。系統考慮靈活性和可擴展性，能夠根據實際需求進行定制和擴展。

智能報修決策支持系統由用戶交互層、數據分析層、系統管理層和存儲層4部分組成。

智能報修決策支持系統管理模塊邏輯功能架構如圖1所示。

系統在邏輯上劃分為4個層次：用戶交互層、數據分析層、系統管理層和存儲層。用戶交互層負責用戶和管理員的訪問；數據分析層將數據源進行整合，包括內部數據源（設備信息、維修記錄、用戶報修信息等）和外部數據源（供應商信息、行業維修標準等），并且進行數據預處理，包括數據清洗、轉換和集成，確保數據的質量和一致性等工作。系統管理層涵蓋設備管理、資源管理、運維管理、接口功能、統一認證、系統管理，以及全局安全管理和異常故障管理體系。存儲層負責資源池系統中各類數據的存儲與管理，主要包括數據庫和文件系統，確保資源數據的存儲與維護。

3.3 系統功能說明

智能報修決策支持系統包含部門維修可視化、地點維修可視化、維修分類可視化和維修決策分析預測等功能，使用數據分析功能能夠實時監測報修趨勢，預測維修需求，幫助管理者優化資源配置，通過數據挖掘技術，從大量報修數據中提取有價值的信息和模式，為決策提供支持，如圖2所示。

3.3.1 部門維修可視化

針對部門維修可視化，本文將部門維修次數、部門維修金額進行可視化處理，將數據預處理的完成圖展示到用戶交互頁面中進行查看，從而反映出歷史數據的情況。根據部門的維修次數檢查哪些部門的損耗率較高、金額較多，從而針對性地進行維修和反饋。如圖3所示。

3.3.2地點維修可視化

針對地點維修可視化，本文將地點維修次數、地點維修金額進行可視化處理，將數據預處理的完成圖展示到用戶交互頁面中進行查看，從而反映出歷吏數據的情況。根據不同地點的維修情況進行進一步處理，從而能夠了解到哪個地點經常需要維修，哪些地點的維修金額更高。如圖4所示。

3.3.3 維修分類可視化

在維修的所有案例中，我們進行了維修分類的處理，將不同的維修類型進行歸類和分析。本文將各種類別的維修次數占比及維修金額進行匯總可視化，將數據預處理的完成圖展示到用戶交互頁面中進行查看，從而反映出歷史維修分類的情況。如圖5所示。

3.3.4維修決策分析預測

在數據挖掘中，常見的決策算法包括ID3算法、C4.5算法、CART算法等。這些算法在構建決策樹時采用了不同的屬性選擇標準和剪枝策略等，因此具有不同的特點和適用場景。例如，ID3算法使用信息增益作為屬性選擇標準，適用于處理離散型數據；而C4.5算法則使用信息增益比作為屬性選擇標準，并能夠處理連續型數據和缺失值等問題；CART算法則使用基尼指數作為屬性選擇標準，并采用了二分遞歸分割等技術來構建決策樹。本文使用CART（ClassificationandRegressionTrees）算法，即分類回歸樹算法，是一種用于分類和回歸任務的決策樹學習技術。根據選定的最優特征和劃分點/值，將數據集劃分為2個子集。這2個子集將作為新生成的子節點的訓練數據集。公式（1）為決策樹算法公式，其中 表示數據集中第 k 類樣本的占比， G i n i （ D ） 反映了從數據集 D 中隨機抽取2個樣本，其類別標記不一致的概率。

通過數據分析后，針對每月維修金額和次數進行

統計，按照分類回歸樹算法進行數據分析，從而對下一次的維修次數、維修金額進行預測，從而進一步智

能化地做出決策。如圖6所示。

4結束語

續發展提供了強有力的支撐。

基于數據挖掘的智能報修決策支持系統，作為一種創新型的設備管理解決方案，正在成為現代企業設備維護的重要工具。該系統通過融合先進的數據分析技術和智能算法，能夠顯著提高故障預測的準確性和維修資源的調度效率，從而推動企業向智能化和高效化的轉型。未來的研究應聚焦于提升數據挖掘算法的準確性和實時響應能力，同時探索其在復雜多變的設備環境中的適用性。

本文構建的智能報修決策支持系統，充分運用了大數據處理技術和人工智能分析算法，旨在深度分析設備故障、預測維修需求，并提供全面的實時監控。該系統為設備管理人員和決策者提供了科學依據，助力其在運維管理中做出更加精準和高效的決策。隨著技術的不斷進步和數據處理能力的提升，基于數據挖掘的智能報修決策支持系統將進一步增強其功能，推動設備管理向更加智能化的方向發展。這不僅有助于提升企業的運營效率和設備的可靠性，也為企業的可持

參考文獻：

[1]包俊輝，黎海祥.淺談基于智能化的校園網上報修管理平臺研究[J].家電維修，2024（4）：31-33.

[2]劉錦.智慧校園故障報修信息管理系統開發研究[J].互聯網周刊，2024（18）：51-53.

[3]周婷，曹敏，葉歡.淺析某大型綜合性醫院一站式報修平臺的實踐[J].中國設備工程，2024（14）：52-54.

[4]潘策.數據挖掘技術在科研項目管理中的應用研究[J].襄陽職業技術學院學報，2024，23（5）：90-95.

[5]紀佳樂.基于大數據分析的消費者行為模式研究[J].中國市場，2024（29）：111-114.

[6]朱夢園.高校圖書館寄包柜平臺的數據集成與可視化管理——以廈門理工學院圖書館為例[J].信息系統工程，2024（10）：4-7.

[7]張萌，牟冬梅，王萍，等.國內外醫療數據共享研究的可視化分析[J].科技情報研究，2024，6（4）：81-95.