设备运行状态预测方法、电子设备及存储介质

本申请属于人工智能领域，提供一种设备运行状态预测方法、电子设备及存储介质。该方法获取企业的运营数据，运营数据包括产品的历史订单及推广信息；基于历史订单确定产品的需求趋势变化值；基于推广信息及预先训练的影响度预估模型，确定产品的推广影响度；基于需求趋势变化值和推广影响度，预测产品的需求量；基于产品的运行设备的历史故障信息，确定运行设备的的故障发生频率及故障解除时长；基于需求量、故障发生频率及故障解除时长，计算运行设备的繁忙程度；根据运行设备对应的可容许故障频率，确定运行设备的基准繁忙指标；根据繁忙程度及基准繁忙指标，确定运行设备的运行状态。上述方法能够提高运行状态的准确性。