[發明專利]一種農機裝備產品服務需求預測方法

在審

• 申請號: 201711088618.8
• 申請日: 2017-11-08
• 公開（公告）號: CN107886358A
• 公開（公告）日: 2018-04-06
• 發明（設計）人: 胡耀光;周瑞;聞敬謙;劉雨佶
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q10/00
• 代理公司: 北京理工大學專利中心11120
• 代理人: 高燕燕

技術領域

本發明涉及一種農機裝備產品服務需求預測方法，尤其是一種面向農機裝備產品集群維護服務需求預測方法。

背景技術

當前，“制造服務化”已經在工業領域當中得到廣泛共識，裝備制造商以產品為核心的競爭已進入微利時代，其主要利潤已不僅僅是來自產品銷售，更多的是產品售后為客戶提供的增值服務。近年來工業界的實踐充分說明：制造業服務化的發展趨勢，帶來了對產品運維服務能力提升的迫切需求。

為裝備提供現場維護是裝備制造企業服務化的主要形式。服務網絡是為保證服務提供商能夠為顧客提供及時、滿意的維護服務而形成的網絡。一般的服務網絡由裝備制造企業、備件供應商、服務提供商等服務主體通過一定的組織關系連接而成，也就是服務資源獲取、服務能力形成以及有形產品和無形服務交付所涉及的企業組成的網絡。服務站作為服務網絡節點，是接受客戶服務請求并提供相應服務的站點。對于裝備維護服務來說，服務站應保持一定的服務人員、服務車等維護服務資源，以及時滿足隨時發生的裝備維護需求。一般而言，既定的服務網絡對固定位置的裝備維護服務請求能夠做到較好的響應，滿足服務需求。但對于動態分布環境下、具有移動特征的裝備集群維護需求，由于地理位置等的動態變化、且對維護響應要求高的特點，其維護活動常需要依據于精準的需求預測進行優化配置。

農業機械裝備作為裝備制造業的重要組成部分，是提高生產效率，實現資源有效利用，推動農業可持續發展的不可或缺的工具，對保障國家糧食安全、促進農業增產增效、改變農民增收方式和推動農村發展起著非常重要的作用。然而，農業機械作業過程中存在著跨區域、作業環境和作業任務動態分布、作業工作時間相對集中、作業強度大等特點，其維護服務面臨更多難題需要解決。現有農機裝備維護主要依托于裝備制造企業既有的主要由服務站構成的服務網絡。然而由于企業既有服務站的服務能力相對一定，且網絡缺乏動態適應能力，因此針對跨區域積、動態分布、季節性集中作業的農機裝備集群維護中爆發性的故障維護顯得力不能及。

因此，針對農機裝備集群維護需求隨時間季節、空間地理位置動態變化的特點，需要一種面向農機裝備集群的維護需求預測方法，保障裝備運行的維護服務資源(如服務網點、維護工具、服務人員和服務車等)能夠提前進行適應性調整，最優化服務網絡設計與布局，以及時滿足動態變化的裝備維護需求。

發明內容

本發明為了適應動態分布式集群裝備需要隨作業區域的改變而動態移動，裝備維護的服務需求也會隨之動態變化的特點，提供一種農機裝備產品服務需求預測方法，實現了對裝備集群維護服務的快速響應、服務資源應急供給的基礎，也保障了裝備集群可靠運行。

本發明通過下述技術方案實現的：

一種農機裝備產品服務需求預測方法，包括以下步驟：

步驟一、農機裝備維護服務資源需求結構分析：根據對應區域裝備維護的服務需求，在有限資源總量的前提下做出能夠最大滿足客戶利益的決策；所述的服務需求的層次特征表現為三種情形，一是地理上的層次特征，二是管理上的層次特征，三是產品服務需求結構層次特征；

步驟二、農機裝備維護服務資源需求預測特征分析：預測各個區域對服務資源的需求數量，在此基礎上構建服務網絡，在服務資源有限的前提下采用BP 神經網絡方法來進行農機裝備維修服務需求預測；

步驟三、基于灰色關聯分析確定裝備維護需求影響因素：通過步驟二分析得到的農機裝備維修服務需求預測結果，對影響因素進行關聯性分析，從而識別其中的關鍵因素，作為后續預測模型的輸入；

所述的關聯性分析通過灰色預測鑒別系統因素之間發展趨勢的相異程度進行關聯性分析，從而確定影響農機裝備維護需求的關鍵因素；具體步驟如下：步驟1.1數據收集：首先明確所需要的字段，進而從不同系統中進行數據收集，并在此基礎上完成基礎的統計分析，為后續預測進行數據準備；

步驟1.2灰色關聯模型建立與求解：采用灰色關聯分析方法分析各因素對區域農機裝備維護服務需求量的影響；灰色關聯分析的步驟如下：

Step1：建立上述表格中各相關指標的原始數據矩陣x_i

x_i＝(x_i(1)，x_i(2)，…，x_i(k))，…)

其中x_i(k)表示i因素在第k年的原始數據；

Step2：初值化矩陣x′

采用均值化方法處理上述原始數據矩陣，對矩陣進行無量綱化處理，得到