CN106991505A - 用于运维电动医疗设备的管理*** - Google Patents
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Abstract
用于运维电动医疗设备的管理***。本发明涉及一种运维电动医疗设备的管理***,包括该设备及装配于其上的第一程序,和用于云端服务器上运行的第二程序;该第一程序包括如下步骤:通过该设备的物联网适配器采集数据并传至所述云端服务器汇总;下载所述云端服务器生成的配置参数并转存于该设备的存储模块中;该设备冷启动时自动比较当前参数与存储模块中的参数是否存在差异,如果差异存在则自行使用该配置参数启动该设备;该第二程序包括如下步骤:汇总采集的数据并建立标准化数字模型;通过数据比对提供配置参数的调优。本发明可使得配置参数更适合使用者本人。
Description
技术领域
本发明涉及一种电动医疗设备,尤其涉及一种用于运维电动医疗设备的管理***。
背景技术
近年来,对于如何保障下肢行动不便的老年人和残障人士的生活品质逐渐得到了社会的持续关注和深入研究,在这种前提下,能够满足社会的这种需求的电动轮椅、老年代步车得到了较快的发展。
电动轮椅、老年代步车是适合特定人员经常使用的一种车辆,对其进行调校是舒适使用的前提。目前,调校过程仅发生于产品销售之前,由厂家配置专门的调试人员,针对整车的特点,如车架、重量、结构等,通过专用的调试工具进行调整;因此在调校过程中,对于“舒适”、“合理”等标准的定义趋向于调试人员本身且个体差异极大,不能适应具体的使用者;或者调校过程也可以是产品销售之后由使用者自己手动调校。不管怎样,产品的调校没能实现自动地对车辆进行参数配置,即自动逆向调优。
这是现有技术的不足之处。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明要解决的技术问题是提供一种用于运维电动医疗设备的管理***,它能实现逆向调优并自动对车辆进行参数配置。
本发明的运维电动医疗设备的管理***,其特征是包括该设备及装配于其上的第一程序,和用于云端服务器上运行的第二程序;
该第一程序包括如下步骤:
通过该设备的物联网适配器采集数据并传至所述云端服务器汇总;下载所述云端服务器生成的配置参数并转存于该设备的存储模块中;该设备冷启动时自动比较当前参数与存储模块中的参数是否存在差异,如果差异存在则自行使用该配置参数启动该设备;
该第二程序包括如下步骤:
汇总采集的数据并建立标准化数字模型;通过数据比对提供配置参数的调优。
所采集并汇总的数据包括反应用户体征的数据、反应用户环境的数据和反应车辆控制参数的数据。
该***还包括用于用户终端运行的第三程序、用于销售方终端运行的第四程序和用于生产方终端运行的第五程序;所述第二程序包括如下步骤:
生成售后服务数据;生成关联产品及服务的推荐数据;和生成客户关系管理决策数据;
第三程序包括如下步骤:
接受所述关联产品及服务的推荐数据;和发送产品或服务的订单数据;
第四程序包括如下步骤:
接收所述客户关系管理决策数据;接收所述产品或服务的订单数据;发送所述产品或服务的订单数据;
第五程序包括如下步骤:
接收所述售后服务数据;和接收所述产品或服务的订单数据。
所述数据比对为横向数据比对,其对比样本库中类似样本数据,以体征数据为主,当体征数据接近用户标准样本库中的典型数据时,***自动提供典型数据的参数配置。
所述数据比对为自我数据比对,其为当用户标准样本库中无接近样本模型,则持续监控单一用户数据10天,比对用户每天使用情况时所产生的数据,以加权方式在云端计算用户适应的参数配置。
本发明通过三维的数据采集,建立用户三个维度的数字化模型;然后通过横向数据比对和自我数据比对提供配置参数的调优以供下载;从而完成对车辆自动地进行参数配置,可使得配置参数更适合使用者本人,对用户需求的智能化自适应调整成为可能。
本发明的有益效果还在于,一旦电机转速异常,云端服务器可预先判断出这个用户是需要售后服务的并生成售后服务数据,生产方终端可以获取售后服务数据,从而把用户的售后服务前置,这样就从根本上规避了传统厂商需要等用户报修,才能提供维修服务的模式。
本发明的有益效果还在于,通过对某一特定用户数据与平均数据的对比,云端服务器可以提供该用户可能发生行为的预判,例如用户的购买行为(包括可能购买的产品、可能购买的时间以及消费的金额)的预判,并以此作为提供给销售方的市场投放的决策支持***,实现消费升级的目的。
附图说明
图1是本发明的代步车的结构示意图。
图2是本发明的云端服务器的主要工作流程示意图。
图3是本发明的参数调优过程。
图4是本发明的运维代步车的管理***的数据传输示意图。
具体实施方式
本发明的管理***不仅适用于代步车,而且适用于一般的电动医疗设备。现结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。
参看图1,本发明的代步车包括车体1、控制器2、传感器3和物联网适配器4,车体1上设有用于存贮车辆控制参数的存贮模块。控制器2、传感器3接入物联网适配器的输入端,用于物联网适配器采集数据。
物联网是“物物相连的互联网”;是在互联网的基础上延伸和扩展的网络;是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位***、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物体与互联网连接,进行信息交互和通信,以实现对物体的智能识别、定位、跟踪和监控的一种网络。从某种角度来讲,物联网是收集数据的一种方式,前端是传感器和控制器采集数据,然后将所述数据通过网络传输到后端的物联网平台,物联网平台通过对采集数据进行分析,从而实现对数据的综合利用。
本发明的代步车从三个不同的维度去采集数据,包括用户的体征信息,例如心跳、心率、呼吸等;车辆控制参数,例如电控状态,整体结构,电机转速等;用户所处的环境信息,例如温度、湿度和当天的天气情况,以及他所处的位置。数据的采集过程对用户透明,无需用户干预。
将体征、环境、控制三类数据传至云端服务器汇总;云端服务器获取三类数据之后首先建立用户三个维度的数字模型;然后通过数据比对提供配置参数并下发,参看图2。此参数由车辆内置的适配器下载,适配器下载参数后转存在车体的存储模块中;车辆冷启动时自动比较当前参数与存储模块中的参数是否存在差异,如果差异存在则自行使用新参数启动车辆。从而完成无人值守的全自动参数配置,即逆向调优。
前期积累数据是建立数字模型的基础。数字模型的建立属于一个标准化流程,首先形成一般意义的概念模型(基于原始数据的数字化表达),这也是建立数字模型的积累阶段;之后通过不同的业务逻辑约束产生针对某一业务逻辑的逻辑模型;在经过多项业务逻辑规则的处理后得出抽象的物理模型;对于某些近似物理模型的归纳就形成了基于***本身的标准化数字模型。标准化数字模型可以是多维度的结果集,如上海市静安区体重65公斤的用户在6月份晚高峰时段适宜的刹车距离。标准化数字模型可以基于多样本单一数据的加权计算,也可以基于单一样本多次数据的迭代整理。
新用户数据产生(采集)后会形成独立的物理模型,通过与标准化物理模型比对可将强制约束的参数与非强制约束的参数单独处理,形成针对新用户的新结果集。如上海静安区体重65公斤用户6月份晚高峰的平均刹车距离与某用户过去1个月转弯半径的操作均值,都可以看作是针对某一用户的标准化数字模型。
数据的比对流程是逐项比对,所述数据比对包括如下两种:
横向数据比对,对比样本库中类似样本数据,此项比对以体征数据为主,体征数据接近用户标准样本库中的典型数据时,***自动提供典型数据的参数配置并下发;
自我数据比对,若用户标准样本库中无接近样本模型,则持续监控单一用户数据10天(用户当天有使用为一天,无使用不作为采样数据),比对用户每天使用情况时所产生的数据,以加权方式在云端计算用户适应的配置参数并下发。
参看图3,行程检测模块是针对用户端的一个具体业务逻辑的描述,同时也是基于对用户数据反馈整理的一种处理方式。云***检测当前用户的位移变化,同时判断GPS变化、电机状态、折叠状态和GPRS信号状态。根据位移变化测算当前用户积分情况。当用户积分累计到某一阈值,***触发对此阈值的相应动作。
参看图4,其为本发明的运维代步车的管理***的数据传输示意图。该管理***除了涉及代步车和云服务器外,还涉及用户终端、销售方终端和生产方终端。
一旦电机转速异常,云端服务器可预先判断出这个用户是需要售后服务的并生成售后服务数据,生产方终端可以获取售后服务数据,从而把用户的售后服务前置,这样就从根本上规避了传统厂商需要等用户报修,才能提供维修服务的模式。
通过对某一特定用户数据与平均数据的对比,云端服务器可以提供该用户可能发生行为的预判,例如用户的购买行为(包括可能购买的产品、可能购买的时间以及消费的金额)的预判,并以此作为提供给销售方的市场投放的决策支持***,从而实现消费升级的目的。
针对销售方,匹配用户的购买实例,购买样本的数据采集可以由多个渠道获得:1)第三方商家的历史销售记录,如商超以往的销售数据;2)电视投放广告的内容监测,如电视台广告的投放时间、地域;3)经验数据的收集整理,如应季、应景、应时的关联产品。购买实例结合用户模型,如上海地区(环境数据)的购买实例在9月份第二周(环境数据)潜在心脏病(体征数据)中购买最高的农副产品(购买实例)构成某一结果集;并以此反馈到渠道商的客户关系管理***或者渠道商的决策支持***。
针对生产方:获取控制数据与供应商提供的标准品数据进行比对,发现部件异常后将结果反馈给厂商的客服***以及ERP或其他生产管控模块。厂商的客服人员负责与用户的沟通,生产管控的介入自动协助厂商完成从供应商渠道订货、配件到厂或转发给服务端的动作,最大程度降低售后的时间成本。
目前的适配器可以传输多格式的数据,包括文本、语音、视频;反向数据写入、调用、执行(逆向调优的技术核心)的机制本身可以解决多样化的需求,如在用户使用过程中声音、视频方式的数据介入(是介入而非接入,介入可以解决改变原有的数据逻辑,并以新的逻辑达到新的结果的目的)等。
以上所述仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明做任何形式上的限制,虽然本发明已以较佳实施例揭露如上,然而并非用以限定本发明,任何熟悉本专业的技术人员,在不脱离本发明技术方案的范围内,当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (5)
1.一种运维电动医疗设备的管理***,其特征是包括该设备及装配于其上的第一程序,和用于云端服务器上运行的第二程序;
该第一程序包括如下步骤:
通过该设备的物联网适配器采集数据并传至所述云端服务器汇总;下载所述云端服务器生成的配置参数并转存于该设备的存储模块中;该设备冷启动时自动比较当前参数与存储模块中的参数是否存在差异,如果差异存在则自行使用该配置参数启动该设备;
该第二程序包括如下步骤:
汇总采集的数据并建立标准化数字模型;通过数据比对提供配置参数的调优。
2.如权利要求1所述的运维代步车的管理***,其特征是:所采集并汇总的数据包括反应用户体征的数据、反应用户环境的数据和反应车辆控制参数的数据。
3.如权利要求2所述的运维代步车的管理***,其特征是:该***还包括用于用户终端运行的第三程序、用于销售方终端运行的第四程序和用于生产方终端运行的第五程序;所述第二程序包括如下步骤:
生成售后服务数据;生成关联产品及服务的推荐数据;和生成客户关系管理决策数据;
第三程序包括如下步骤:
接受所述关联产品及服务的推荐数据;和发送产品或服务的订单数据;
第四程序包括如下步骤:
接收所述客户关系管理决策数据;接收所述产品或服务的订单数据;发送所述产品或服务的订单数据;
第五程序包括如下步骤:
接收所述售后服务数据;和接收所述产品或服务的订单数据。
4.如权利要求1所述的运维代步车的管理***,其特征是:所述数据比对为横向数据比对,其对比样本库中类似样本数据,以体征数据为主,当体征数据接近用户标准样本库中的典型数据时,***自动提供典型数据的参数配置。
5.如权利要求4所述的运维代步车的管理***,其特征是:所述数据比对为自我数据比对,其为当用户标准样本库中无接近样本模型,则持续监控单一用户数据10天,比对用户每天使用情况时所产生的数据,以加权方式在云端计算用户适应的参数配置。
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