基于大数据分析的机床管理系统

本申请公开了基于大数据分析的机床管理系统，涉及机床管理维护技术领域，解决了现有技术中对机床进行定期维保或者预测性维保时，无法有效平衡维保效率和数据采集量的技术问题；本申请通过模拟测试数据训练得到故障预测模型，根据故障预测模型预测若干目标机床对应的故障序列；根据若干故障序列计算常规维保成本，当常规维保成本大于设置维保点所需成本时，则设置维保点；在考虑不侵犯客户商业秘密的情况下，仅通过机床的运行数据以及工况环境完成故障预测，可预测出机床可能会出现某种类型的故障；根据故障预测结果可提前与客户沟通，并设置维保点或者派遣维保人员对若干机床进行维保，不仅不影响机床的正常工作，而且可以有效提高维保效率。