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申请/专利权人：国网陕西招标有限公司
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。
主权项：1.一种设备全生命周期成本管理方法，其特征在于，包括以下步骤：通过传感器网络实时采集设备运行数据、物料使用情况数据和人工工时记录数据，经过数据清洗和标准化处理后形成综合数据集，将综合数据集进行数据整合、格式统一、校验和规范化处理，形成规范化数据集；对规范化数据集中的成本数据进行分类，识别直接成本和间接成本，并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，通过引入图神经网络分析设备间的关联性，并采用动态多层次分析框架提升模型的准确性，生成设备成本分析结果数据；使用强化学习算法和协同优化机制，对设备成本分析结果数据进行动态优化，计算各设备在不同检修任务中的成本分摊比例，通过模糊聚类算法和自适应分摊机制调整分摊策略，生成最终成本分摊结果；基于历史数据和实时数据，构建和优化成本预测模型，使用迁移学习和智能调度算法进行实时成本预测，并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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网陕西招标有限公司 设备全生命周期成本管理方法及系统
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