[發明專利]一種提高設備運維質量和效率的方法

在審

• 申請號: 202010125860.3
• 申請日: 2020-02-27
• 公開（公告）號: CN111242328A
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 徐桂林;韋思嘉;令狐鵬;盧育臘
• 申請（專利權）人: 貴州智誠科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/00
• 分類號: G06Q10/00;G06Q10/04
• 代理公司: 貴陽易博皓專利代理事務所(普通合伙) 52116
• 代理人: 張浩宇

本發明公開了一種提高設備運維質量和效率的方法，包括以下步驟：（1）建立故障描述模型；（2）建立故障預測模型；（3）故障預測模型驗證；（4）經驗標簽庫配置及管理；（5）故障處理時實際場景的經驗標簽精準推送。本發明將運維工作全面數據化，挖掘數據效能，管理運維流程，沿數據沉淀的思路，將數據進行處理，形成一套完整的“故障感知?故障描述模型建立?故障判斷?故障處理經驗處理”的數據模型，基于此模型，再通過運維APP端，將運維經驗對運維人員進行推送和搜集，擴大知識庫，實現將運維經驗沉淀并實現指導運維工作的目標，大大提高了運維質量和效率。

技術領域

本發明涉及一種提高設備運維質量和效率的方法，屬于互聯網大數據技術領域。

背景技術

隨著安防運維和服務市場規模逐年增長，運維行業面臨很多問題，如：品牌設備不兼容、響應不及時等。單從實現攝像頭智能檢測及數據分析上看，便涉及維持光纖傳輸通道及設備穩定、檢測攝像頭供電電源狀態、了解相關設備的工作環境等多方面，這就要求運維服務提供商做到巨細靡遺。傳統運維是發現故障按照故障等級在時間要求內必須完成修復，屬于救火式運維，工作壓力大，經驗限制強，工作的效能和質量高低沒有具體的體現，并且因為工作壓力大，導致運維人員流動性大，老師傅的經驗并不能很好的沉淀或指導后續的新人工作，造成經驗的流失，經驗短板效應明顯，溝通成本高，老帶新費時費力。最終運維團隊的經驗沉淀等價于人員留存，較為被動，人員一旦流失將造成運維效率的波動。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于提供一種提高設備運維質量和效率的方法，該方法可以將運維經驗對運維人員進行推送和搜集，擴大知識庫，實現將運維經驗沉淀并指導運維工作，從而提高運維質量和效率。

為解決上述技術問題，本發明的技術方案如下：

一種提高設備運維質量和效率的方法，包括以下步驟：

（1）建立故障描述模型：通過多維度的監測數據接入，由運維人員配置常見的故障發生時這些維度的數據特征；

（2）建立故障預測模型：根據預先建立的故障描述模型和接入的多維度監測數據，通過計算機對故障作出預測，如果多個維度的數據都符合條件，即判斷為高風險高可能會發生故障，并發出工單，讓運維人員進行驗證和提交反饋；

（3）故障預測模型驗證：通過故障預測模型的建立與故障預測實際工作中的人工反饋，統計運維人員反饋的準確率，獲得準確率較高的故障預測模型，將這套故障預測模型進行沉淀，得到多維度數據描述故障較準確的故障判斷模型；

（4）經驗標簽庫配置及管理：獲得描述故障較準確的數據判斷模型后，針對各個指標，由人工進行故障描述文字配置，將數據轉化為語言描述，建立故障處理經驗標簽庫；

（5）故障處理時實際場景的經驗標簽精準推送：將計算機推薦的經驗標簽通過APP推送給運維人員，搜集運維人員對于經驗標簽的補充及認同數據，計算經驗標簽的實用度，經過數據積累，獲得各類故障類型的高實用度的經驗標簽庫。

本發明的有益效果：與現有技術相比，本發明提出數據運維思路，將運維工作全面數據化，挖掘數據效能，管理運維流程，沿數據沉淀的思路，將數據進行處理，形成一套完整的“故障感知-故障描述模型建立-故障判斷-故障處理經驗處理”的數據模型，基于此模型，再通過運維APP端，將運維經驗對運維人員進行推送和搜集，擴大知識庫，實現將運維經驗沉淀并實現指導運維工作的目標，大大提高了運維質量和效率。

附圖說明

圖1是本發明的流程示意圖；

下面結合附圖和具體實施方式對本發明作進一步的說明。

具體實施方式

實施例1：如圖1所示，一種提高設備運維質量和效率的方法，其特征在于，包括以下步驟：