【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于维修记录的指环质量监控方法及系统。
技术介绍
1、智能指环是一种可穿戴电子设备，一般装有传感器和nfc芯片等移动组件，可用于各种应用，主要用于跟踪日常活动并作为支持移动设备的外围工具。现有的智能指环在进行质量监控时大部分仍然是局限于对指环生产过程中的质量把控以及对客户反馈有大量问题的指环的实体检修，并没有考虑综合利用指环的维修记录以及预测模型来反向实现指环生产质量监控，因此其质量监控的效率较低，精确程度也比较低。可见，现有技术存在缺陷，亟待解决。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于维修记录的指环质量监控方法及系统，能够提高指环质量监控的效率和效果，更精确地定位出指环的生产问题，减少后续出现的质量问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种基于维修记录的指环质量监控方法，所述方法包括：
3、获取已经发售的智能指环类型的多个用户反馈记录和多个维修记录；
4、根据所述多个用户反馈记录和多个维修记录，确定所述智能指环类型对应的问题集合；
5、将所述问题集合输入至训练好的神经网络模型，以预测所述智能指环类型对应的问题生产环节和问题生产设备；
6、根据所述问题生产环节和问题生产设备，向所述智能指环类型对应的生产部门发送监控策略。
7、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述用户反馈记录包括文本记录、图像记录、声音记录和视频记
8、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述维修记录包括问题部件、维修结果、维修用时、维修人员信息和维修部门信息。
9、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所述多个用户反馈记录和多个维修记录，确定所述智能指环类型对应的问题集合，包括：
10、基于文本转换模型，确定所有所述用户反馈记录和所述维修记录对应的记录文本信息；
11、基于预设的问题字段匹配规则，确定所述记录文本信息中的所有匹配文本；
12、确定每一所述匹配文本对应的问题类型；
13、计算每一所述问题类型在所有所述匹配文本对应的问题类型中的出现次数；
14、根据所述出现次数对所有所述问题类型进行排序得到问题序列；
15、筛选出所述问题序列中前预设数量的且所述出现次数大于次数阈值的所有所述问题类型，得到所述智能指环类型对应的问题集合。
16、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述基于文本转换模型，确定所有所述用户反馈记录和所述维修记录对应的记录文本信息，包括：
17、对于所有所述用户反馈记录和所述维修记录中的每一记录数据，确定该记录数据对应的数据类型；
18、获取所述数据类型对应的文本转换模型；所述文本转换模型通过包括有多个对应数据类型的训练数据和文本标注的训练数据集训练得到；
19、将该记录数据输入至所述文本转换模型，以得到该记录数据对应的记录文本信息。
20、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述确定每一所述匹配文本对应的问题类型，包括：
21、将每一所述匹配文本输入至训练好的分类器模型中，以得到每一所述匹配文本对应的问题类型；所述分类器模型通过包括有多个训练文本和对应的问题类型标注的训练数据集训练得到；所述问题类型包括按钮故障、指环主体外侧破损、指环主体内侧破损、指环主体边缘破损和传感部件故障中的至少一种。
22、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述将所述问题集合输入至训练好的神经网络模型，以预测所述智能指环类型对应的问题生产环节和问题生产设备，包括：
23、将所述问题集合中的每一问题，输入至训练好的神经网络模型，以得到每一问题对应的可能问题生产环节和可能问题生产设备；
24、基于预设的环节和设备的关联规则，计算每一所述可能问题生产环节对应的环节关联度参数和每一所述可能问题生产设备对应的设备关联度参数；
25、将所述环节关联度参数最高的所述可能问题生产环节，确定为所述智能指环类型对应的问题生产环节；
26、将所述设备关联度参数最高的所述可能问题生产设备，确定为所述智能指环类型对应的问题生产设备。
27、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述基于预设的环节和设备的关联规则，计算每一所述可能问题生产环节对应的环节关联度参数和每一所述可能问题生产设备对应的设备关联度参数，包括：
28、根据预设的不同环节之间的生产关联度数学模型，计算任意两个所述可能问题生产环节之间的环节间关联度；
29、根据预设的不同设备之间的生产关联度数学模型，计算任意两个所述可能问题生产设备之间的设备间关联度；
30、根据预设的环节和设备之间的生产关联度数学模型，计算任意一个所述可能问题生产设备和任意一个所述可能问题生产环节之间的交叉关联度；
31、计算每一所述可能问题生产环节对应的所有所述环节间关联度和所有所述交叉关联度的加权求和平均值，得到每一所述可能问题生产环节对应的环节关联度参数；
32、计算每一所述可能问题生产设备对应的所有所述设备间关联度和所有所述交叉关联度的加权求和平均值，得到每一所述可能问题生产设备对应的设备关联度参数。
33、本专利技术实施例第二方面公开了一种基于维修记录的指环质量监控系统，所述系统包括：
34、获取模块，用于获取已经发售的智能指环类型的多个用户反馈记录和多个维修记录；
35、确定模块，用于根据所述多个用户反馈记录和多个维修记录，确定所述智能指环类型对应的问题集合；
36、预测模块，用于将所述问题集合输入至训练好的神经网络模型，以预测所述智能指环类型对应的问题生产环节和问题生产设备；
37、发送模块，用于根据所述问题生产环节和问题生产设备，向所述智能指环类型对应的生产部门发送监控策略。
38、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述用户反馈记录包括文本记录、图像记录、声音记录和视频记录。
39、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述维修记录包括问题部件、维修结果、维修用时、维修人员信息和维修部门信息。
40、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述确定模块根据所述多个用户反馈记录和多个维修记录，确定所述智能指环类型对应的问题集合的具体方式，包括：
41、基于文本转换模型，确定所有所述用户反馈记录和所述维修记录对应的记录文本信息；
42、基于预设的问题字段匹配规则，确定所述记录文本信息中的所有匹配文本；
43、确定每一所述匹配文本对应的问题类型；
44、计算每一所述问题类型在所有所述匹配文本对应的问题类型中的出现次数；
45、根据所述出现次数对所有所述问本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于维修记录的指环质量监控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于维修记录的指环质量监控方法，其特征在于，所述用户反馈记录包括文本记录、图像记录、声音记录和视频记录。
3.根据权利要求1所述的基于维修记录的指环质量监控方法，其特征在于，所述维修记录包括问题部件、维修结果、维修用时、维修人员信息和维修部门信息。
4.根据权利要求1所述的基于维修记录的指环质量监控方法，其特征在于，所述根据所述多个用户反馈记录和多个维修记录，确定所述智能指环类型对应的问题集合，包括：
5.根据权利要求4所述的基于维修记录的指环质量监控方法，其特征在于，所述基于文本转换模型，确定所有所述用户反馈记录和所述维修记录对应的记录文本信息，包括：
6.根据权利要求4所述的基于维修记录的指环质量监控方法，其特征在于，所述确定每一所述匹配文本对应的问题类型，包括：
7.根据权利要求1所述的基于维修记录的指环质量监控方法，其特征在于，所述将所述问题集合输入至训练好的神经网络模型，以预测所述智能指环类型对应的问题生产环
8.根据权利要求7所述的基于维修记录的指环质量监控方法，其特征在于，所述基于预设的环节和设备的关联规则，计算每一所述可能问题生产环节对应的环节关联度参数和每一所述可能问题生产设备对应的设备关联度参数，包括：
9.一种基于维修记录的指环质量监控系统，其特征在于，所述系统包括：
10.一种基于维修记录的指环质量监控系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于维修记录的指环质量监控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于维修记录的指环质量监控方法，其特征在于，所述用户反馈记录包括文本记录、图像记录、声音记录和视频记录。
3.根据权利要求1所述的基于维修记录的指环质量监控方法，其特征在于，所述维修记录包括问题部件、维修结果、维修用时、维修人员信息和维修部门信息。
4.根据权利要求1所述的基于维修记录的指环质量监控方法，其特征在于，所述根据所述多个用户反馈记录和多个维修记录，确定所述智能指环类型对应的问题集合，包括：
5.根据权利要求4所述的基于维修记录的指环质量监控方法，其特征在于，所述基于文本转换模型，确定所有所述用户反馈记录和所述维修记录对应的记录文本信息，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：皮涛涛，陈彬，高健伦，
申请(专利权)人：广东壹健康健康产业集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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