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龍圖騰網(wǎng)獲悉開思時(shí)代科技(深圳)有限公司申請的專利基于大數(shù)據(jù)的汽車配件管理方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115130695B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202210798262.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/20；該發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)的汽車配件管理方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備是由曾莊浚;楊上富;戎鎖林;徐洪;宋越;譚智軍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-16向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于大數(shù)據(jù)的汽車配件管理方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備在說明書摘要公布了：本申請的實(shí)施例提供了一種基于大數(shù)據(jù)的汽車配件管理方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備。該基于大數(shù)據(jù)的配件管理方法包括：通過獲取對各維修單位的維修數(shù)據(jù)和汽配數(shù)據(jù)，進(jìn)行基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析，分析得到維修單位對應(yīng)的維修屬性和汽配屬性等信息，其中，所述維修屬性包括業(yè)務(wù)類型，所述汽配屬性包括汽配流轉(zhuǎn)效率、高頻汽配信息以及高需求汽配信息；基于上述分析結(jié)果更新所述維修單位的汽配需求，以對各維修單位的汽車配件進(jìn)行統(tǒng)一的分配和調(diào)度，同時(shí)將汽配需求分析結(jié)果同步至上游的供應(yīng)商，以提高配件的供應(yīng)效率和流轉(zhuǎn)效率，進(jìn)而提高維修效率。

本發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)的汽車配件管理方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大數(shù)據(jù)的配件管理方法，其特征在于，包括： 獲取維修單位的維修數(shù)據(jù)和汽配數(shù)據(jù)，其中，所述維修數(shù)據(jù)包括維修類型，所述汽配數(shù)據(jù)包括汽配型號(hào)及其對應(yīng)的使用頻率； 對所述維修數(shù)據(jù)和所述汽配數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到分析結(jié)果，所述分析結(jié)果包括所述維修單位對應(yīng)的維修屬性和汽配屬性，所述汽配屬性包括汽配流轉(zhuǎn)效率、高頻汽配信息以及高需求汽配信息； 基于所述分析結(jié)果更新所述維修單位的汽配需求； 將所述汽配需求同步至汽配供應(yīng)商對應(yīng)的服務(wù)器； 其中，對所述維修數(shù)據(jù)和所述汽配數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到分析結(jié)果，包括： 識(shí)別所述維修數(shù)據(jù)和所述汽配數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型，基于所述數(shù)據(jù)類型分別對所述維修數(shù)據(jù)和所述汽配數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)合并，得到合并數(shù)據(jù)； 對所述合并數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合分析，得到所述合并數(shù)據(jù)對應(yīng)的分布屬性； 基于所述分布屬性，確定所述維修單位對應(yīng)的維修屬性；其中，所述維修屬性包括業(yè)務(wù)類型以及各業(yè)務(wù)類型對應(yīng)業(yè)務(wù)規(guī)模、業(yè)務(wù)頻率； 其中，對所述合并數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合分析，得到所述合并數(shù)據(jù)對應(yīng)的分布屬性，包括： 對所述合并數(shù)據(jù)進(jìn)行基于對數(shù)的分析，確定所述合并數(shù)據(jù)對應(yīng)于各預(yù)設(shè)的概率模型的模型參數(shù)； 基于模型參數(shù)及其參數(shù)均值，確定參數(shù)差值，所述參數(shù)差值用于衡量所述概率模型的準(zhǔn)確度； 基于所述參數(shù)差值確定概率模型對應(yīng)的模型權(quán)重； 基于各所述概率模型對應(yīng)的模型權(quán)重，結(jié)合各概率模型的擬合結(jié)果進(jìn)行加權(quán)處理，綜合確定所述合并數(shù)據(jù)對應(yīng)的分布屬性； 其中，對所述合并數(shù)據(jù)進(jìn)行基于對數(shù)的分析，確定所述合并數(shù)據(jù)對應(yīng)于各預(yù)設(shè)的概率模型的模型參數(shù)，包括： 基于合并數(shù)據(jù)對應(yīng)數(shù)據(jù)值val_data、合并數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量data_n、以及概率模型的概率因子k，確定模型參數(shù)Moe_pi： Moe_pi＝-β·In[Lik|val_data]+Indata_n 其中，β表示模型因子，i表示概率模型的標(biāo)識(shí)，Li·表示似然運(yùn)算，In·表示對數(shù)運(yùn)算； 基于模型參數(shù)Moe_pi及其參數(shù)均值Moe_avr，確定參數(shù)差值ΔMoe_pi為：ΔMoe_pi＝Moe_pi-Moe_avr。

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