用于車輛遠(yuǎn)程診斷與備件檢索的平臺的制作方法
【專利摘要】用于車輛遠(yuǎn)程診斷與備件檢索的平臺,屬于信息檢索領(lǐng)域,由于不同的備件在主組號相同的情況下,分組號仍有差異,為了能夠解決精確匹配備件的問題,技術(shù)要點是:包括數(shù)據(jù)庫單元,對歷史車輛故障數(shù)據(jù),統(tǒng)計并收錄同一故障碼下,不同技師解決該車輛故障所使用的工項及備件信息,形成診斷數(shù)據(jù)庫,利用方差分析模擬技師診斷思維,得到該故障碼下最佳解決方案;主鍵建立單元,將診斷數(shù)據(jù)庫與診斷知識庫關(guān)聯(lián),并建立主鍵;檢索單元,對車輛故障生成的故障碼通過關(guān)鍵字進(jìn)行檢索,得到工項及備件信息。效果是:本發(fā)明可以在獲取故障碼后,快速找到常見故障的解決方案和對應(yīng)備件、工項。
【專利說明】
用于車輛遠(yuǎn)程診斷與備件檢索的平臺
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于信息檢索領(lǐng)域,涉及一種用于車輛遠(yuǎn)程診斷與備件檢索的平臺。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前我國汽車維修行業(yè)已經(jīng)從完全依靠檢查者的感覺和實踐經(jīng)驗進(jìn)行診斷的階 段,發(fā)展到了利用專門設(shè)備進(jìn)行綜合檢測診斷階段,但是在傳統(tǒng)汽車維修行業(yè)中普遍存在 著很多問題,比如維修工人技術(shù)老化,經(jīng)常無法快速、經(jīng)濟地利用各方面的技術(shù)力量解決故 障;隨著汽車保有量的日益增多,汽車后市場各項服務(wù)如雨后春筍般大量涌現(xiàn)。那么從車主 角度,如何才能更好更全面的了解車況,發(fā)生故障時,如何快速獲取愛車待解決方案及所需 工時及備件相關(guān)信息,精準(zhǔn)的汽車可穿戴設(shè)備對滿足車主實時需求是完全必要的。一般的 OBD車載設(shè)備,只能讀取到相關(guān)車輛故障信息,不能對故障做出詳細(xì)解決方案及相關(guān)維修人 工費、備件費,從而造成車主盲目進(jìn)店,盲目消費。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0003] 為了解決車主車輛出現(xiàn)故障,必須依靠技師人工判斷,并依靠技師選擇備件的問 題;同時,由于不同的備件在主組號相同的情況下,分組號仍有差異,為了能夠解決精確匹 配備件的問題。本發(fā)明提出如下技術(shù)方案:
[0004] -種用于車輛遠(yuǎn)程診斷與備件檢索的平臺,包括:
[0005] 數(shù)據(jù)采集單元,采集車輛信息數(shù)據(jù);
[0006] 解析單元,解析車輛VIN碼得到變量,所述變量包括由VIN碼解析得到的發(fā)動機排 量、車身類型、發(fā)動機變速箱類型;
[0007] 知識庫單元,對變量所對應(yīng)的備件代碼做決策樹分析,完成變量數(shù)據(jù)歸類形成備 件信息,并建立索引,形成診斷知識庫;
[0008] 數(shù)據(jù)庫單元,對歷史車輛故障數(shù)據(jù),統(tǒng)計并收錄同一故障碼下,不同技師解決該車 輛故障所使用的工項及備件信息,形成診斷數(shù)據(jù)庫,利用方差分析模擬技師診斷思維,得到 該故障碼下最佳解決方案;
[0009] 主鍵建立單元,將診斷數(shù)據(jù)庫與診斷知識庫關(guān)聯(lián),并建立主鍵;
[0010] 檢索單元,對車輛故障生成的故障碼通過關(guān)鍵字解析車輛VIN碼得到的變量以進(jìn) 行檢索,得到工項及備件信息。
[0011] 有益效果:本發(fā)明可以在獲取故障碼后,快速找到常見故障的解決方案和對應(yīng)備 件、工項。有效解決技師和備件員的經(jīng)驗局限性問題,從大數(shù)據(jù)出發(fā),獲得故障的解決方案。 并可以由此得到該車輛維修換件的報價。
【附圖說明】
[0012] 圖1為本發(fā)明用于車輛遠(yuǎn)程診斷與備件檢索的方法的流程圖;
[0013] 圖2為底盤號為LFV5A14B8Y3000001的車輛的VIN號碼翻譯示意圖。
【具體實施方式】
[0014] 實施例1: 一種用于車輛遠(yuǎn)程診斷與備件檢索的方法:如圖1所示,包括如下步驟:
[0015] 步驟一.采集車輛信息數(shù)據(jù);
[0016] 步驟二.解析車輛VIN碼得到變量,所述變量包括由VIN碼解析得到的發(fā)動機排量、 車身類型、發(fā)動機變速箱類型;通過車輛底盤號(17位VIN碼),翻譯出每一位號碼代表的相 關(guān)信息(變量),形成豐富的數(shù)據(jù)知識庫,如底盤號為LFV5A14B8Y3000001的車輛各號碼翻譯 規(guī)則如圖2所示。
[0017] 步驟三.對變量所對應(yīng)的備件代碼做決策樹分析,完成變量數(shù)據(jù)歸類形成備件信 息,并建立索引,形成診斷知識庫;
[0018] 步驟四.對歷史車輛故障數(shù)據(jù),統(tǒng)計并收錄同一故障碼下,不同技師解決該車輛故 障所使用的工項及備件信息,形成診斷數(shù)據(jù)庫,利用方差分析模擬技師診斷思維,得到該故 障碼下最佳解決方案;
[0019]步驟五.將診斷數(shù)據(jù)庫與診斷知識庫關(guān)聯(lián),并建立主鍵;
[0020] 步驟六.對車輛故障生成的故障碼通過關(guān)鍵字解析車輛VIN碼得到的變量以進(jìn)行 檢索,得到工項及備件信息。
[0021] 本實施例所述方法,在已知車輛故障碼信息條件下,通過該故障碼獲取相關(guān)解決 方案及所需工時、工費、相關(guān)備件及備件費用,進(jìn)而避免車主被騙消費。
[0022]實施例2:作為實施例1的補充:
[0023]所述步驟三中以維修備件表的歷史記錄為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),通過決策樹模型對備件做分 類,維修備件表樣例如表一所不:
[0024]表一
[0026] 決策樹模型的基本原理如下:
[0027] 首先:確定每一維度備件不同分類的熵,以VIM為例,熵定義為
[0028] E = sum(_p(I)*log(p(I)))
[0029] 其中I = I:N(N類結(jié)果,如本例1種,即該備件屬于此車型,故概率P( I) = 1)
[0030] 則E(5) =-(1/1 )Log2( 1/1 )-(0/1 )Log2(0/l )=0+0 = 0
[0031] E(3) =-( 1/1 )Log2( 1/1 )-(0/1 )Log2(0/l )=0+0 = 0
[0032] E(4) =-( 1/1 )Log2( 1/1 )-(0/1 )Log2(0/l )=0+0 = 0
[0033] 如果熵為0,則表明區(qū)分度越高;熵為I,則表明沒有區(qū)分度;
[0034] 故這三個不同的備件代碼可以通過VIM做區(qū)分。
[0035]確定完每個維度如何分類后,不同維度之間的優(yōu)先級別通過信息增益區(qū)分Gain (Sample,Action) = E(sample)_sum( I Sample(v) I /Sample*E(Sample(V)))則Gain(VIM)= E(S)-(1/3)*E(5)-(1/3)*E(3)-(1/3)*E(4) = 1-0 = 1
[0036] Gain(VIN6) =E(S)-( 1/3)*E( I )-(2/3)*E(2) = 1-0-2/3 = 1/3
[0037] Gain(VIN78)=E(S)-(l/3)*E(4B)-(l/3)*E(8K)-(l/3)*E(4F) = 1-0 = 1
[0038] 如果信息增益越大,則表明分類優(yōu)先級越高;反之,優(yōu)先級越低。
[0039]所以,底盤號第4位(VIN4)和底盤號78位(VIN78)的分類優(yōu)先級相同,其次是底盤 號第6位(VIN6)。
[0040] 通過以上關(guān)鍵步驟,可將備件代碼按照底盤號第4位(VIN4)、底盤號第6位(VIN6) 和底盤號78位(VIN78)區(qū)分。
[0041] 綜上所述,備件檢索方法的基本步驟是:
[0042] 將維修備件表同一維度按信息熵做區(qū)分;
[0043] 將維修備件表不同維度按信息增益劃分優(yōu)先級;
[0044] 按照1、2步劃分的優(yōu)先級和區(qū)分程度畫出決策樹;
[0045] 輸入一個規(guī)則的底盤號,系統(tǒng)根據(jù)¥預(yù)123、¥1財、¥預(yù)6、¥預(yù)78以及得出的決策樹輸 出該車型下的備件代碼。
[0046] 該備件代碼通過關(guān)聯(lián)備件價格表,得到備件的中文名稱、價格和現(xiàn)在使用狀態(tài)以 及備件的適用車型信息。
[0047] 上述技術(shù)方案的獲得,是在將不同車型、不同排量、不同發(fā)動機變速箱類型所對應(yīng) 的備件代碼逐一歸類進(jìn)行分析對比后,發(fā)現(xiàn)在相同主組號前提下,車型排量等信息不同,所 對應(yīng)的備件代碼也不盡相同,為了找尋其中規(guī)律,使用了上述方法,以形成較完備且全面的 理論知識信息庫。
[0048] 實施例3:具有與實施例1或2相同的技術(shù)方案,更為具體的是:
[0049] 所述步驟四中,利用方差分析模擬技師診斷思維,得到該故障碼下最佳解決方案 的步驟是:
[0050] (1)根據(jù)不同技師本人經(jīng)驗和不同思維方式,查看各自對每一個故障描述所給出 的解決方案以及所使用的工項及備件信息;
[0051 ] (2)對全部技師所給出的診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行量化處理;
[0052] (3)進(jìn)而使用方差分析進(jìn)行比較,比較兩兩之間答案差異性;
[0053] (4)通過差異結(jié)果,選取差異最小的解決方案作為該故障碼的最終解決方案。
[0054]通過上述方式方法,從而形成了從故障碼-解決方案-備件信息等較完善的數(shù)據(jù) 知識庫。
[0055]本實施例通過歷史車輛故障數(shù)據(jù),通過技師參與并利用方差分析模擬技師診斷思 維(如下表),給出對應(yīng)的解決方案及相關(guān)工項及備件等信息,逐一添加索引并標(biāo)記,從而形 成后臺備用數(shù)據(jù)庫;
[0057] 對上例數(shù)據(jù)量化處理,利用方差計算公式
[0058] 總體平方和公式:
自由度dft = N-l,其中Exi2為所有量化處理 的解決方案數(shù)之和,T為所有觀察數(shù)之和,N為樣本量,4
〕為校正系數(shù);
[0059] 組間平方和公式
自由度dfA=I_l,其中(EX1) 2表示某 一條解決方案數(shù)合計,m表示該條解決方案樣本量,I表示該解決方案水平數(shù);
[0060] 組內(nèi)平方和公式:SSE = SST-SSA。
[0061] 通過上述主要公式,結(jié)合方差分析基本原理,最終得出較為準(zhǔn)確的解決方案。
[0062] 通過對技師間兩兩比較,得出最有可能的解決方案來作為對應(yīng)故障碼的解決方 案,進(jìn)而進(jìn)行下一步操作。
[0063] 通過上述操作及建立的數(shù)據(jù)庫和知識庫,一旦出現(xiàn)庫中所包含的故障碼,通過上 述流程,就可以直接確定出該車需要解決方案和相關(guān)的工項、備件。本實施例方法,可以解 決和更換備件時價格不透明的問題。
[0064] 實施例3:-種用于車輛遠(yuǎn)程診斷與備件檢索的平臺,為計算機實現(xiàn)實施例1-2中 所述的方法。
[0065] 包括:
[0066] 數(shù)據(jù)采集單元,采集車輛信息數(shù)據(jù);
[0067] 解析單元,解析車輛VIN碼得到變量,所述變量包括由VIN碼解析得到的發(fā)動機排 量、車身類型、發(fā)動機變速箱類型;
[0068] 知識庫單元,對變量所對應(yīng)的備件代碼做決策樹分析,完成變量數(shù)據(jù)歸類形成備 件信息,并建立索引,形成診斷知識庫;
[0069] 數(shù)據(jù)庫單元,對歷史車輛故障數(shù)據(jù),統(tǒng)計并收錄同一故障碼下,不同技師解決該車 輛故障所使用的工項及備件信息,形成診斷數(shù)據(jù)庫,利用方差分析模擬技師診斷思維,得到 該故障碼下最佳解決方案;
[0070] 主鍵建立單元,將診斷數(shù)據(jù)庫與診斷知識庫關(guān)聯(lián),并建立主鍵;
[0071] 檢索單元,對車輛故障生成的故障碼通過關(guān)鍵字解析車輛VIN碼得到的變量以進(jìn) 行檢索,得到工項及備件信息。
[0072] 所述知識庫單元中以維修備件表的歷史記錄為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),通過決策樹模型對備件 做分類;備件檢索方法的步驟是:
[0073] 將維修備件表同一維度按信息熵做區(qū)分;
[0074] 將維修備件表不同維度按信息增益劃分優(yōu)先級;
[0075] 按照步驟(1)、(2)劃分的優(yōu)先級和區(qū)分程度畫出決策樹;
[0076] 輸入一個規(guī)則的VIN碼,根據(jù)VIN碼以及得出的決策樹輸出該車型下的備件代碼。
[0077] 所述備件代碼關(guān)聯(lián)備件的價格表,所述備件信息包括備件的中文名稱、價格和現(xiàn) 在使用狀態(tài)以及備件的適用車型信息。
[0078] 所述數(shù)據(jù)庫單元中,利用方差分析模擬技師診斷思維,得到該故障碼下最佳解決 方案的步驟是:
[0079] (1)根據(jù)不同技師本人經(jīng)驗和不同思維方式,查看各自對每一個故障描述所給出 的解決方案以及所使用的工項及備件信息;
[0080] (2)對全部技師所給出的診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行量化處理;
[0081] (3)使用方差分析進(jìn)行比較,比較兩兩之間答案差異性;
[0082] (4)通過差異結(jié)果,選取差異最小的解決方案作為該故障碼的最終解決方案。
[0083] 方差分析的計算公式是:總體平方和公式
,自由度dft = N_l,其 中Σ Xi2為所有量化處理的解決方案數(shù)之和,T為所有觀察數(shù)之和,N為樣本量,4
為校正系數(shù);組間平方和公式
自由度dfA=I_l,其中(ΣΧ0 2表示 某一條解決方案數(shù)合計,m表示該條解決方案樣本量,I表示該解決方案水平數(shù);組內(nèi)平方 和公式:SSE = SST-SSA。
[0084] 以上所述,僅為本發(fā)明創(chuàng)造較佳的【具體實施方式】,但本發(fā)明創(chuàng)造的保護(hù)范圍并不 局限于此,任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明創(chuàng)造披露的技術(shù)范圍內(nèi),根據(jù)本發(fā)明 創(chuàng)造的技術(shù)方案及其發(fā)明構(gòu)思加以等同替換或改變,都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明創(chuàng)造的保護(hù)范圍之 內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種用于車輛遠(yuǎn)程診斷與備件檢索的平臺,其特征在于,包括 數(shù)據(jù)采集單元,采集車輛信息數(shù)據(jù); 解析單元,解析車輛VIN碼得到變量,所述變量包括由VIN碼解析得到的發(fā)動機排量、車 身類型、發(fā)動機變速箱類型; 知識庫單元,對變量所對應(yīng)的備件代碼做決策樹分析,完成變量數(shù)據(jù)歸類形成備件信 息,并建立索引,形成診斷知識庫; 數(shù)據(jù)庫單元,對歷史車輛故障數(shù)據(jù),統(tǒng)計并收錄同一故障碼下,不同技師解決該車輛故 障所使用的工項及備件信息,形成診斷數(shù)據(jù)庫,利用方差分析模擬技師診斷思維,得到該故 障碼下最佳解決方案; 主鍵建立單元,將診斷數(shù)據(jù)庫與診斷知識庫關(guān)聯(lián),并建立主鍵; 檢索單元,對車輛故障生成的故障碼通過關(guān)鍵字解析車輛VIN碼得到的變量以進(jìn)行檢 索,得到工項及備件信息。2. 如權(quán)利要求1所述的用于車輛遠(yuǎn)程診斷與備件檢索的平臺,其特征在于, 所述知識庫單元中以維修備件表的歷史記錄為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),通過決策樹模型對備件做分 類;備件檢索方法的步驟是: (1) 將維修備件表同一維度按信息熵做區(qū)分; (2) 將維修備件表不同維度按信息增益劃分優(yōu)先級; (3) 按照步驟(1)、(2)劃分的優(yōu)先級和區(qū)分程度畫出決策樹; (4) 輸入一個規(guī)則的VIN碼,根據(jù)VIN碼以及得出的決策樹輸出該車型下的備件代碼。3. 如權(quán)利要求2所述的用于車輛遠(yuǎn)程診斷與備件檢索的平臺,其特征在于,所述備件代 碼關(guān)聯(lián)備件的價格表,所述備件信息包括備件的中文名稱、價格和現(xiàn)在使用狀態(tài)以及備件 的適用車型信息。4. 如權(quán)利要求1所述的用于車輛遠(yuǎn)程診斷與備件檢索的平臺,其特征在于,所述數(shù)據(jù)庫 單元中,利用方差分析模擬技師診斷思維,得到該故障碼下最佳解決方案的步驟是: (1) 根據(jù)不同技師本人經(jīng)驗和不同思維方式,查看各自對每一個故障描述所給出的解 決方案以及所使用的工項及備件信息; (2) 對全部技師所給出的診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行量化處理; (3) 使用方差分析進(jìn)行比較,比較兩兩之間答案差異性; (4) 通過差異結(jié)果,選取差異最小的解決方案作為該故障碼的最終解決方案。5. 如權(quán)利要求4所述的用于車輛遠(yuǎn)程診斷與備件檢索的平臺,其特征在于,方差分析的 計算公式是: 總體平方和公式 ,自由度dft = N-l,其中ΣΧι2為所有量化處理的解決 方案數(shù)之和,Τ為所有觀察數(shù)之和,Ν為樣本量C為校正系數(shù); 組間平方和公式:,自由度dfA= 1-1,其中(ΣΧ02表示某一條解 決方案數(shù)合計,m表示該條解決方案樣本量,I表示該解決方案水平數(shù); 組內(nèi)平方和公式:SSE = SST-SSA。
【文檔編號】G06Q10/00GK106056223SQ201610364428
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年5月27日
【發(fā)明人】田雨農(nóng), 初瑩瑩
【申請人】大連樓蘭科技股份有限公司