摘要
本发明公开了一种基于大模型的家电行业报修系统及方法,包括:数据采集模块、数据处理模块和维修调度模块;涉及家电报修技术领域,解决了现有技术的家电报修售后效率不高的技术问题;本发明基于报修量变化特征值和报修量预测值确定各维修网点的负荷状态;基于若干维修网点的基本信息获取各维修网点对应的服务评分;基于异常家电的故障类型、各维修网点的负荷状态和服务评分确定最优报修方案。本发明通过综合分析异常家电的设备运行数据、售后区域内的环境数据及报修量,评估各维修网点的负荷状态和服务评分,进而制定出最优报修方案,确保了快速响应和高效处理,从而有利于提高客户满意度和维修效率。
技术关键词
报修系统
设备运行数据
人工智能模型
负荷特征值
一级负荷
修复故障
数据处理模块
数据采集模块
标记
BP神经网络模型
RBF神经网络
标签
周期
报修技术
报修方法
曲线
线下