检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]清华大学国家CIMS工程技术研究中心,北京100084
出 处:《计算机集成制造系统》2006年第8期1308-1312,共5页Computer Integrated Manufacturing Systems
基 金:国家自然科学基金资助项目(70202008);中国博士后基金资助项目(023209020)~~
摘 要:加强维修服务过程中管理和控制的主动性,持续改进服务过程,是提高维修服务管理水平的重要环节。解决这一问题的关键是提高服务过程中异常事件的预测和分析能力。据此,提出了一种基于数据挖掘技术的服务过程异常事件分析和预测方法,并利用某柴油机厂的维修服务记录进行了方法验证,取得了较好的效果。这种方法为加强服务过程中管理和控制的主动性提供了一个新的思路。It is important to increase initiatives of management and control in maintenance service and to continuously improve service process in improving maintenance service management. Priority in solving these problems is to improve capability of analyzing and predicting exceptional events during service process. Therefore, based on data mining technique, a method to analyze and predict the exceptional events of the maintenance service process was proposed. This method was validated by the maintenance service records of a diesel engine factory, and it provided a new solution to build up initiatives of management and control during the maintenance service process.
分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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