一种基于数字孪生模型的维修器材信息预测方法和装置

本申请涉及一种基于数字孪生模型的维修器材信息预测方法和装置。所述方法包括：获取装备的记录、检测和环境信息；根据这些数据，系统确定数字孪生的三层描述模型，并通过交互描述生成装备的物理孪生状态信息。利用装备维修物理预测模型和机器预测模型，基于物理孪生状态信息预测故障，并得到相关维修器材故障信息。对这些故障信息进行隔离预测，结合特征提取和数据整合，得出每种维修器材的预测信息。结合应用场景和效率参数，从预测信息中选出最优维修器材，确保所选器材在特定场景下高效、精准地满足需求，最终得到最优维修器材信息。采用本方法能够有效提高维修材料准备的准确性，从而提高维修效率。