摘要
本发明涉及设备管理技术领域,尤其涉及设备全生命周期成本管理方法及系统,通过传感器网络采集设备运行数据,进行数据清洗和标准化处理;利用数据挖掘技术和机器学习算法构建多维度成本分析模型;通过强化学习算法和协同优化机制,对设备成本进行动态优化;基于历史数据和实时数据,构建和优化成本预测模型,并使用迁移学习和智能调度算法进行实时成本预测,生成最优检修计划与资源配置方案。结合反馈优化机制进行动态调整,最终存储优化结果;本发明通过先进的数据分析和智能算法,实现了对设备运行和维护成本的精准预测和优化调度,显著提高了设备管理的效率和经济效益,为企业提供了强有力的支持。
技术关键词
设备全生命周期
强化学习算法
智能调度算法
特征提取器
检修计划
迁移学习方法
数据挖掘技术
机器学习算法
实时数据
模糊聚类算法
策略
管理方法
分析设备
多层前馈神经网络
机制
采集设备
动态
多层感知机
设备管理技术
系统为您推荐了相关专利信息
弹性调度方法
生成资源
资源特征
软交换
多维特征向量
数据分析方法
数字孪生体
风险预测模型
业务流程动态
空间布局优化
磁场发生器
傅里叶变换算法
循环神经网络模型
评分预测模型
阶段
资源检索方法
中文学习机
协同过滤算法
强化学习算法
深度学习算法
自动混料系统
油基岩屑
卷积神经网络模型
混料器
图像采集模块