维修数据

摘要： 伴随着科学技术的高速发展,使得企业的管理模式也在相应的发生着重要的变革.对于油田油气技术管道产业的日常管理而言,就十分重视信息管理的开展.在本文的分析过程中,就针对油田油气技术管道工作中,开展信息化管理的重要性进行分析.

摘要： 目的 对超声设备故障现象和易损部件进行分类统计,探讨针对性的超声设备预防性维修维护策略.方法 对2016～2019年间457次超声设备故障进行统计分析,从故障现象、导致该故障现象的易损部件等方面进行分类统计.结果 超声设备高发的故障现象依次为显示故障(34％)、开机故障(23％)、面板故障(16％)和探头故障(11％),高发的易损部件依次为探头(38％)、面板(17％)、电源(12％)、计算机硬件(9％)和板卡(8％),且进口设备与国产设备之间、台式设备与便携式设备之间的高发易损部件存在差异;进口设备高发易损部件依次为探头(37％)、面板(18％)和电源(13％),国产设备高发易损部件依次为探头(40％)、软件(21％)和面板(12％);台式设备高发易损部件依次为探头(42％)、面板(20％)和计算机硬件(9％),便携式设备高发易损部件为电源(34％)、探头(22％)和计算机硬件(8％).结论 超声设备高发的易损部件主要为探头、面板、电源、计算机硬件和板卡,且进口设备与国产设备之间、台式设备与便携式设备之间的高发易损部件存在差异,对超声设备的预防性维修维护应主要针对这些高发易损部件展开,同时应根据设备之间的差异具有针对性.

摘要： 发动机在投入运营后的维修性设计改进会导致设计成本的激增以及运营收益的损失,因此在研发阶段可通过提升维修性需求以实现设计优化,即从源头确保设计在"做正确的事"。良好的维修性对提高发动机性能、经济性及市场竞争力具有重要意义。针对在翼发动机进行维修性设计优化或提升,会产生巨大的设计改进成本及运营经济损失[1]。成熟的发动机企业,可基于运营阶段维护维修数据实现维修性需求提升[2]。

摘要： 伴随着医学技术的快速发展,越来越多的先进设备被应用到临床医学当中,多参数监护仪作为这类先进设备之一,已经在各级医院得到了广泛的应用,从而使医务人员的工作强度得到了改善,并且护理质量也得到了提高.通过对工作中的实践经验进行总结,本文对多参数监护仪的维修数据进行了分析,提出相关预防性维护措施,对多参数监护仪在实际工作中的应用有一定参考价值.

摘要： 为解决企业现有的汽车维修数据统计方法在统计售后百辆车故障数及单车赔偿费用时存在偏差、无法准确跟踪质量改进效果的问题,在对比分析原有统计方法、结果的基础上,结合企业实际情况和需求,对售后维修数据统计方法进行改进:将车辆销售数量折算成满足统计时长的当量销量,进行售后百辆车故障数及单车赔偿费用统计,同步改进零部件售后故障率的统计方法,以满足企业对售后维修数据的分析要求,提高质量管理水平.

摘要： 近年来,电子信息技术发展迅速,被应用于各行各业,信息技术的应用导致数据量大增,所以在发展的过程中必须挖掘大数据背后隐含的信息价值,从而提高管理效率.在这种环境下,对警用车辆维修数据进行分析,获取辅助决策信息,对警用车辆维修管理具有重要的意义.特别是在序列模式挖掘模式下分析当前司法系统中警用车辆的维修数据,进而得出警用车辆维修数据分析模型,有效提高警用车辆管理效率.主要分析在序列模式挖掘模式下,警用车辆维修数据分析模型的稳定性与可靠性.

摘要： 在飞机维修作业中,维修数据的采集及利用,可有效提升飞机维修效率.基于此,本文分析了大数据技术在飞机维修中的应用,从飞机维修数据应用、建立智能信息分析系统、QAR飞机技术数据应用、建立智能专家排故系统等方面进行了探析.

摘要： 本文结合某型地空导弹发射控制系统的维修数据,利用直方图、排列图、因果分析图、散布图等四种统计方法,对维修数据进行分析统计,为今后部队的维修提供了一定的理论依据.

摘要： 在分析汽车维修现场可靠性数据特点的基础上,给出了现场可靠性数据分析的方法,并用某具体汽车企业的维修数据进行论证,说明汽车维修现场可靠性数据处理方法的有效性。

摘要： 本发明涉及车辆维修工时数据库的管理和车辆维修工时的确定，属于车辆维修工时计算领域。本发明的车辆维修工时数据库的管理方法包括步骤：基于输入的完成某一标准维修动作的时间样本，生成或更新对应该标准维修动作的标准工时和包含该标准工时的标准工时单元；以及，以车辆的部件的某一标准维修操作过程为模块，构建相应的工时数据结构，其中，所述工时数据结构中包含对用于完成该标准维修操作过程的多个所述标准维修动作所对应的多个所述标准工时单元的引用。本发明的用于确定车辆维修工时的方法调用以上所述的管理方法中所构建的模块化的工时数据结构。本发明可以提高维修工时信息计算的准确性、缩短车辆的维修工时开发周期。

摘要： 本发明实施例公开了一种基于大数据的农业机械维修设备及维修方法，设备包括升降支撑装置和抽油装置，升降支撑装置包括矩形底座、四个立式油缸和支撑板，支撑板底端安装有防滚动装置，支撑板的中心设有观察通槽，支撑板的右端铰接有倾斜搭板，抽油装置包括存油箱和抽气泵，存油箱的左侧和右侧分别设有油位控制装置和吸油管，方法包括将待维修农机行驶或吊装到维修设备上并固定，将农机升降到合适检修位置，建立农机故障分析评价库，操作人员根据检修方案对农机进行修理，升降支撑装置方便农业机械上升下降，提高了维修舒适度，维修设备具有解决油路堵塞、检测农机动态运行和静态熄火的状态以及轮胎是否漏气等功能，提高了维修效率。

摘要： 一种基于历史维修记录大数据的维修预测装置，包括：记录存储部；通信部；同类报修信息检索部；概率统计计算部，统计计算得到该报修故障下的各个实际故障的出现概率；频率统计计算部，统计计算得到该报修故障下的各个实际故障的出现频率；时间检索计算部，计算得到报修故障时间差；分析判定部，在当前报修信息中的报修故障所对应的实际故障的出现频率和出现概率以及报修故障时间差的基础上根据判断规则，进行分析判定得到当前报修信息中的报修设备的可能故障；显示输入部；记录更新部。根据历史维修记录中的某个报修故障所对应的实际故障的出现概率、出现频率进行比对判断，从而自动得到当前的报修故障所对应的可能故障。本发明还提供对应的方法。

摘要： 本发明提供了一种基于飞参数据和振动数据的发动机视情维修方法，包括S计算飞参数据峭度值，对飞参数据进行异常检测；依据振动数据，建立振动异常检测模型，对振动数据进行故障预测；建立置信度假设模型，将异常检测结果和故障预测结果作为输入向量，输出发动机健康状态结果，给出发动机视情维修的预测概率。本发明设计的方法有效的解决了数据利用率低、统计分析架次少、支撑维护性保障作用不明显等问题，能够为发动机由被动维护保障变主动维护保障提供有力支撑，有助提升飞机出勤率和维修效率，为科学合理检维修提供支持。

摘要： 本发明涉及一种民用航空器维修中英文翻译数据库建立方法及数据卡，其中方法包括：步骤1：从数据卡中提存现有主流民用航空器厂家机型维修翻译句数据；步骤2：对数据进行翻译并提取特征数据；步骤3：将特征数据分为训练集和数据集，并对各机型标准句库进行初步校验、调试；步骤4：利用现有翻译对比软件，根据使用反馈和校验结果对各机型句库进行完善；步骤5：在自主开发智能翻译软件上，继续扩展和验证现有各机型句库，并最终得到民用航空器维修中英文翻译数据库。其中数据卡，通过显示屏以及二维码层可以实时了解数据传输状态并可云备份数据，与现有技术相比，本发明具有适用范围广，数据易存储等优点。

摘要： 一种自走式机器人、数据中心及数据中心的维修方法。自走式机器人包括移动装置、机器手臂、网络模块及处理器。网络模块接收网络分组。处理器根据网络分组产生机柜位置及零件位置。处理器控制移动装置移动至机柜位置，并控制机器手臂移动至零件位置，以更换故障服务器零件。

摘要： 本实用新型涉及一种用于民用航空器维修中英文翻译数据库的数据卡，包括壳体，所述壳体的右上角设置有LED灯，所述LED灯的左边设有通孔，所述通孔穿有吊绳，所述吊绳的两端与束线扣活动连接，所述通孔的下方还设有用于显示数据传输状态的显示屏，所述显示屏的下方设有用于与设备接触并传输数据的金属区域片，所述壳体的内部还设有用于控制所述显示屏和所述LED灯的开发板，所述LED灯、所述显示屏和所述金属区域片均与所述开发板相连接，所述束线扣上还设置有二维码层。与现有技术相比，本实用新型具有适用范围广，数据易存储等优点。

摘要： 本发明提供车辆维修设备，包括维修设备本体，该维修设备本体包括获取维修设备本体作用于车辆而产生的车辆数据的数据获取部件，以及二维码生成系统，所述二维码生成系统包括：数据获取子部件，其设置成从所述维修设备本体获取待生成二维码的数据；二维码生成部件，其将所获取的待生成二维码的数据生成二维码；输出部件，其输出所生成的二维码。本发明还提供获取车辆维修设备中的维修数据的方法。本发明的车辆维修设备可将与维修有关的数据转换成二维码。

摘要： 本发明涉及一种基于虚拟维修原始数据支持的维修性分析方法。该方法获取非沉浸式虚拟维修和沉浸式虚拟维修中的维修数据；对所述维修数据进行分类，得到时间维度数据和空间维度数据；根据所述空间维度数据，进行维修性定性因素分析；所述维修性定性因素分析包括可视性分析、可达性分析、碰撞检测分析、防差错设计分析、人机工效分析、标准化和互换性分析以及工具适用性分析；根据所述时间维度数据，进行维修性定量因素分析。本发明基于时空数据开展维修性因素分析，有效地避免主观因素在分析时的干扰和影响，极大提高了维修性虚拟分析的客观性、可信性和准确性。

摘要： 本发明公开了一种从非结构化数据获取设备故障及维修数据的方法及装置，所述方法包括：获取输变电设备的待监测数据；从待监测数据中提取出非结构化类型的监测数据；根据非结构化类型的监测数据对应的数据处理方式对非结构化类型的监测数据进行转换，得到目标特征数据；根据目标特征数据确定输变电设备的设备故障信息和目标维修信息；解决了现有技术从非结构化数据中检测异常信息不能够及时发现输变电设备中存在的设备故障和出现的问题，并耗费了大量人力物力，准确性和效率较低等技术问题。