CN109685389A - 电梯故障派工方法、装置、服务器、存储介质及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电梯故障派工方法、装置、服务器、存储介质及***。该方法包括：收集电梯故障数据；通过派工分析模型对所述电梯故障数据进行分析，得到分析结果，所述派工分析模型为基于历史电梯故障数据和历史派工数据建立；根据所述分析结果发送派工订单信息。通过上述技术方案，实现了电梯故障派工的自动化，提高处理电梯故障的效率。

Description

电梯故障派工方法、装置、服务器、存储介质及***

技术领域

本发明实施例涉及电梯技术领域，尤其涉及一种电梯故障派工方法、装置、服务器、存储介质及***。

背景技术

随着人们生活水平的提高和城市化进程的不断加快，电梯的使用越来越普及，给人们的生活带来很大的便利。与此同时，电梯在不间断的工作过程中经常会出现各种类型的故障，需要综合考虑故障类型、与故障点的距离、维保人员的技术等级等因素，及时选择最合适的维保人员前往检修，以保证电梯的安全使用和维护。

随着电梯故障和维保人员相关数据的信息量的爆增，现有的通过客服人员人工进行派工的方式已不能满足当前的需求。具体的，当电梯出现故障时，通常需要客服人员应答报警信息，并逐个联系在值的、距离较近的、且能解决此类故障的维保人员，然后生成派工订单后再前往检修，这个过程会浪费很多时间，影响派工效率；并且，人工的方式并不能保证选择出最合适的维保人员进行派工，可能会造成维保人员距离较远、不能最快赶到故障现场，或维保人员并非处理该类型的电梯故障的专家等，影响电梯故障的处理效率。

发明内容

本发明提供了一种电梯故障派工方法、装置、服务器、存储介质及***，以实现电梯故障派工的自动化，提高处理电梯故障的效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种电梯故障派工方法，包括：

收集电梯故障数据；

通过派工分析模型对所述电梯故障数据进行分析，得到分析结果，所述派工分析模型为基于历史电梯故障数据和历史派工数据建立；

根据所述分析结果发送派工订单信息。

进一步的，所述方法还包括：

获取历史电梯故障数据和历史派工数据，所述历史电梯故障数据包括历史故障类型和历史故障位置，所述历史派工数据包括第一派工方式；

建立所述历史故障数据和所述历史派工数据的关联关系；

依据所述关联关系建立派工分析模型。

进一步的，所述方法还包括：

根据所述历史电梯故障数据，确定处理电梯故障的技术标准值；

根据所述历史派工数据，确定派工人员的个人技术值；

根据所述个人技术值与所述技术标准值，确定派工人员的技术等级。

进一步的，所述通过派工分析模型对所述电梯故障数据进行分析，得到分析结果，包括：

将所述电梯故障数据输入到所述派工分析模型中；

通过所述派工分析模型确定所述电梯故障数据对应的故障类型；

若所述故障类型属于历史故障类型，则所述派工分析模型输出所述故障类型对应的第一派工方式，以作为所述分析结果；

若所述故障类型不属于历史故障类型，则所述派工分析模型获取针对所述故障类型输入的第二派工方式，并输出所述故障类型和第二派工方式，以作为所述分析结果。

进一步的，所述根据所述分析结果发送派工订单信息，包括：

根据所述分析结果生成派工订单信息，所述派工订单信息包括：故障类型、派工人员与故障位置的距离和派工人员的技术等级；

确定所述派工订单信息对应的目标账号；

将所述派工订单信息发送给所述目标账号所登录的终端。

进一步的，在得到分析结果之后，还包括：

根据所述分析结果更新所述派工分析模型。

第二方面，本发明实施例提供了一种电梯故障派工装置，包括：

数据收集模块，用于收集电梯故障数据；

分析模块，用于通过派工分析模型对所述电梯故障数据进行分析，得到分析结果，所述派工分析模型为基于历史电梯故障数据和历史派工数据建立；

派工模块，用于根据所述分析结果发送派工信息。

第三方面，本发明实施例提供了一种服务器，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的电梯故障派工方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的电梯故障派工方法。

第五方面，本发明实施例提供了一种电梯故障派工***，包括：

电梯数据传输单元、上位机以及如第三方面所述的服务器，所述服务器通过无线网络分别与电梯数据传输单元和上位机连接；

所述电梯数据传输单元通过无线网络将电梯故障数据传输至所述服务器；

所述服务器收集所述电梯故障数据，通过派工分析模型对所述电梯故障数据进行分析，得到分析结果，并通过无线网络将所述分析结果传输至所述上位机；

所述上位机根据所述分析结果生成派工订单信息。

本发明实施例提供了一种电梯故障派工方法、装置、服务器、存储介质及***。该方法包括：收集电梯故障数据；通过派工分析模型对所述电梯故障数据进行分析，得到分析结果，所述派工分析模型为基于历史电梯故障数据和历史派工数据建立；根据所述分析结果发送派工订单信息。通过上述技术方案，实现了电梯故障派工的自动化，提高处理电梯故障的效率。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种电梯故障处理方法的流程图；

图2为本发明实施例二提供的一种电梯故障处理方法的流程图；

图3为本发明实施例三提供的通过派工分析模型对电梯故障数据进行分析的实现流程图；

图4为本发明实施例四提供的一种电梯故障派工装置的结构示意图；

图5为本发明实施例五提供的一种服务器的硬件结构示意图；

图6为本发明实施例六提供的一种电梯故障派工***的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种电梯故障派工方法的流程图，本实施例可适用于对电梯故障进行自动派工的情况。具体的，该电梯故障派工方法可以由电梯故障派工装置执行，该电梯故障派工装置可以通过软件和/或硬件的方式实现，并集成在服务器中。进一步的，服务器包括但不限定于：工业集成服务器、***后台服务器以及云端服务器。

参考图1，该方法具体包括如下步骤：

S110、收集电梯故障数据。

具体的，电梯故障数据是指电梯的运行状态参数，在实际应用中，通常通过远程监控实时获取电梯的运行状态参数，例如轿厢内部的噪音音量、平层准确度、轿厢升降速度、开关门速度、晃动度、是否超载等，这些运行状态参数可通过电梯内部的加速度传感器、红外传感器、音频设备、摄像头等设备采集，并通过电梯数据传输单元(Data Transfer unit，DTU)发送至服务器。示例性的，通过电梯内部的数据传输单元可实现对电梯的远程监控，电梯数据传输单元是一种用于将串口数据转换为IP数据或将IP数据转换为串口数据，并通过无线通信网络进行传送的无线终端设备，利用电梯数据传输单元可将电梯实时的运行状态参数通过无线通信网络传输至服务器，从而实现对电梯的远程监控。当电梯发生故障时，其运行状态参数会超过预设阈值或与预设运行状态不符，例如，当电梯的升降速度超过预设速度的阈值，过快或过慢都不正常，此时的升降速度即为电梯故障数据；当电梯的晃动度过大、超过预设阈值时，此时的晃动度即为电梯故障数据；当电梯警报器响起并提示超载时，此时的报警信号及超载信号即为电梯故障数据。通过电梯数据传输单元可实时收集电梯故障数据并通过无线网络传送至服务器。

S120、通过派工分析模型对所述电梯故障数据进行分析，得到分析结果，所述派工分析模型为基于历史电梯故障数据和历史派工数据建立。

具体的，派工分析模型是一种基于历史电梯故障数据和历史派工数据建立的大数据模型，其包含了在以往的电梯故障派工过程中学习到的经验，无论是识别电梯的故障类型、自动关联对应的派工方式等方面，都已经过大量数据的训练，通过数据挖掘的方式，学习到如何对电梯故障进行分类并针对各种类型的电梯故障选择最合适的维保人员进行派工。通过派工分析模型对电梯故障数据进行分析具体是指，将接收到的电梯故障数据与派工分析模型学习到的以往的历史故障数据进行比较，判断以往是否出现过相同或类似的故障，如果出现过，则派工分析模型可根据以往的故障派工经验，自动快速地确定电梯的故障类型，例如：电梯困人、晃动过大、按键指示灯不亮、开关门卡顿等，并可自动确定对于该电梯故障的派工方式。例如，当电梯故障类型为晃动过大时，派工分析模型可根据以往对这类故障派工的经验，自动选择熟悉这类故障的、故障处理速度快且与故障位置的距离合适的维保人员进行派工，向其发送派工订单信息，提高派工效率。在此过程中，派工分析模型可根据学习到的派工规则，综合考虑维保人员的技术等级、与故障位置的距离远近等多方面的因素自动生成派工订单。

进一步的，所述电梯故障数据还可以包括备注信息，所述备注信息可以为人工添加的说明。示例性的，通过人工的方式可在电梯故障数据中添加备注信息，例如，人工输入备注信息“轿厢内部噪音由维保人员导致，可忽略”等，将其与电梯运行状态参数共同作为电梯故障数据，通过无线网络发送至服务器，派工分析模型即可对此电梯故障数据进行分析。对应的，在通过派工分析模型对电梯故障数据进行分析时，可能会出现新的故障类型，例如出现无法识别的备注信息等，此时除了利用派工分析模型进行自动分析，也可人工为派工分析模型添加新的故障类型和/或派工方式，以使派工分析模型具备处理新的故障类型的能力，全面保证电梯故障派工的效率。

进一步的，派工分析模型的输入为电梯故障数据，输出为分析结果，所述分析结果包括电梯的故障类型及对应的派工方式。通过派工分析模型对电梯故障数据进行分析，可直接得到分析结果，自动进行派工，无需工作人员实时守在远程监控***或控制中心旁边，也无需逐个联系维保人员以寻找能够处理该电梯故障的人员，减少人力成本，同时可避免人工处理的效率低下、处理滞后等问题，及时对各种类型的电梯故障进行及时派工，提高处理故障的效率。

S130、根据所述分析结果发送派工订单信息。

具体的，通过派工分析模型对电梯故障数据进行分析，得到了电梯故障的故障类型以及对应的派工方式，即分析结果，根据分析结果，可执行对应的派工操作，例如生成派工订单、向维保人员发送派工订单信息等，以通知维保人员及时处理电梯故障。

本发明实施例一提供的一种电梯故障派工方法，包括：收集电梯故障数据；通过派工分析模型对所述电梯故障数据进行分析，得到分析结果，所述派工分析模型为基于历史电梯故障数据和历史派工数据建立；根据所述分析结果发送派工订单信息。通过采用上述技术方案，可综合大量的对历史电梯故障进行派工的经验，利用派工分析模型学习到对于各类电梯故障派工的规律，基于大数据实现了电梯故障派工的自动化，从而提高处理电梯故障的效率。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种电梯故障派工方法的流程图，本实施例是在上述实施例的基础上进行了优化。本实施例对派工分析模型的建立以及通过派工分析模型对电梯故障数据进行分析的过程进行描述。具体的，参考图2，该方法具体包括如下步骤：

S201、获取历史电梯故障数据和历史派工数据，所述历史电梯故障数据包括历史故障类型和历史故障位置，所述历史派工数据包括第一派工方式。

具体的，在建立派工分析模型前，首先要汇总以往出现的所有电梯故障的历史电梯故障数据和历史派工数据，其中，历史电梯故障数据包括历史故障类型和历史故障位置，根据历史故障类型，可选择适合、擅长处理特定类型故障的维保人员，根据历史故障位置，可选择距离合适的维保人员，例如，对于电梯困人、剧烈晃动等紧急、重大故障，需要选择技术等级优秀且距离故障位置较近(例如小于2KM)的维保人员进行派工，迅速处理故障；而对于按键失灵、存在噪声等类型的电梯故障，并非重大故障，不必选择技术等级最高、距离最近的维保人员，可以选择距离相对较远(例如2KM至5KM)、专门负责电梯保养的维保人员进行派工。所述第一派工方式即为派工分析模型对于历史电梯故障数据学习得到的对应的派工结果，主要指选择何种技术等级、与故障位置的距离在何范围内的维保人员。

S202、建立所述历史故障数据和所述历史派工数据的关联关系。

具体的，历史故障数据都已经具有对应的派工方式，通过建立大量的历史故障数据和历史派工数据之间的关联关系，以明确各类型的电梯故障应选择什么样的维保人员进行派工，从而学习到自动派工的规律。

S203、依据所述关联关系建立派工分析模型。

具体的，派工分析模型可以理解为通过对大量的数据进行处理和挖掘，为相关信息建立关联关系，经过大量反复的训练之后得到的一种大数据的集合，该集合中包括了几乎所有类型的电梯故障的相关数据。本实施例中示例性地设定派工分析模型依据历史电梯故障数据和历史派工数据建立，即利用历史电梯故障数据和历史派工数据的关联关系，构成大数据的集合，通过对该集合进行大量的训练，建立派工分析模型，派工分析模型可从中学习到各种电梯故障数据对应的故障类型以及对应的第一派工方式，从而掌握对各类电梯故障进行派工的规则。派工分析模型建立之后，当再次出现电梯故障时，派工信分析模型可依据学习到的派工规则自动进行分析并完成派工。

进一步的，根据所述历史电梯故障数据，确定处理电梯故障的技术标准值；

根据所述历史派工数据，确定派工人员的个人技术值；

根据所述个人技术值与所述技术标准值，确定派工人员的技术等级。

具体的，历史电梯故障数据包括历史故障类型、与历史故障类型对应的故障处理耗时、派工处理总耗时以及故障频率。在以往每次完成派工和故障处理之后，服务器都会记录此次电梯故障自动派工和处理过程的参数，具体为：记录此次的电梯故障类型；记录故障处理耗时，即维保人员到达故障位置后开始检修到检修完成的耗时；记录派工处理总耗时，即从收集到电梯故障数据时开始，一直到检修完成后上报***结束此次故障处理时的总耗时；记录故障频率，即在一批次中各故障类型的电梯故障发生的次数，示例性的，设定1000个电梯故障为一批次，对于电梯困人这种故障类型，在这一批次中发生了150次，则该故障类型对应的故障频率记为150。

进一步的，汇总以往对于一批次电梯故障进行处理的数据，根据预设规则确定处理电梯故障的技术标准值，预设规则为：将故障处理耗时的平均值、派工处理总耗时的平均值和故障频率加权求和，得到该历史故障类型对应的技术标准值。示例性的，对于电梯困人这类故障，在一批次中发生了150次，这150次的故障处理耗时的平均值为60分钟，派工处理总耗时的平均值为70分钟，故障频率为150，这三项对应的权重分别为0.5、0.2、0.3，则对于此历史故障类型的技术标准值为：60*0.5+70*0.2+0.15*0.3＝44.045。需要说明的是，三个权重反映了故障处理耗时、派工处理总耗时和故障频率对于技术等级评定的重要程度，其和不必为1。

进一步的，根据历史派工数据，可以获得每个派工人员对于各历史故障类型被派工的次数，从而确定派工人员的个人技术值，具体为：对于一种历史故障类型，将该派工人员在一批次中被派工的个人故障处理耗时的平均值、个人派工处理总耗时的平均值和派工频率转换值加权求和，得到该历史故障类型对应的个人技术值。示例性的，对于一批次的电梯故障，电梯困人这类故障发生了150次，派工人员A被派工90次，这90次该派工人员个人故障处理耗时的平均值为50分钟，个人派工处理总耗时的平均值为60分钟，派工频率为90/150＝0.6，派工频率转换值为1-0.6＝0.4(可以理解为未被派工的频率，由于在评定技术等级时，个人故障处理耗时的平均值、个人故障派工处理总耗时的平均值都是越小越好，而派工频率越大越好，为了统一计算形式，采用派工频率转换值)，这三项对应的权重与计算技术标准值时使用的权重相同，分别为0.5、0.2、0.3，则对于此历史故障类型的技术标准值为：50*0.5+60*0.2+0.4*0.3＝37.12。

进一步的，通过将派工人员的个人技术值与技术标准值进行比较，按照预设阈值确定技术等级。示例性的，技术等级按照如下规则划分：

不合格：个人技术值>技术标准值；

合格：个人技术值＝技术标准值；

良好：技术标准值*0.9<个人技术值<技术标准值；

优秀:个人技术值<技术标准值*0.9。

例如，上述实例中，个人技术值为37.12，小于44.045*0.9＝39.6405，因此，该派工人员的技术等级为优秀。需要说明的是，预设阈值是通过对大量的历史故障数据和历史派工数据进行学习和分析得到的结果，每出现一批次的电梯故障，都会重新计算每个历史故障类型对应的技术标准值和各派工人员的个人技术值，技术等级由派工分析模型自动计算确定并更新。

S204、收集电梯故障数据。

需要说明的是，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述任意实施例。

S205、将所述电梯故障数据输入到所述派工分析模型中。

具体的，将收集到的电梯故障数据输入到派工分析模型中，派工分析模型已经经过大量的训练，可根据已学习到的派工规律自动对输入的电梯故障数据进行分析。

S206、通过所述派工分析模型确定所述电梯故障数据对应的故障类型。

具体的，派工分析模型对输入的电梯故障数据进行处理和分析，首先确定当前收集到的电梯故障数据对应的故障类型，进而确定该故障类型对应的派工方式。

参照图2，若所述故障类型属于历史故障类型，则执行步骤S207，若所述故障类型不属于历史故障类型，则执行步骤S208。

S207、若所述故障类型属于历史故障类型，则所述派工分析模型输出所述故障类型对应的第一派工方式，以作为所述分析结果

具体的，若所述故障类型属于历史故障类型，则说明该类电梯故障出现过，并且派工分析模型已经学习到该类电梯故障的派工方式。此时，派工分析模型可直接确定该故障类型对应的第一派工方式，并将该故障类型和第一派工方式作为分析结果输出。

S208、若所述故障类型不属于历史故障类型，则所述派工分析模型获取针对所述故障类型输入的第二派工方式，并输出所述故障类型和第二派工方式，以作为所述分析结果。

具体的，若所述故障类型不属于历史故障类型，则说明该类电梯故障以前未出现过，例如，电梯运行状态参数异常，以前未出现过此状态，或者是收集到的电梯故障数据中包含了人工添加的备注信息，该备注信息以前未出现过，派工分析模型无法判断出对应的故障处理方式。此时，派工分析模型可获取针对所述故障类型输入的第二派工方式。其中，第二派工方式为人工输入的，即当出现新的电梯故障时，人工定义与其对应的派工方式，将其输入派工分析模型，派工分析模型获取第二派工方式，并建立第二派工方式与该故障类型的关联关系，将故障类型和第二派工方式作为分析结果输出，以指导维保人员进行派工。

进一步的，根据派工人员的在值情况对派工方式进行调整，作为最终的分析结果输出。

具体的，派工分析模型可调用服务器中存储的值班表，并根据派工人员的在值情况对派工方式进行调整。例如，当分析得到的派工方式选定的派工人员在值时，直接作为分析结果输出并进行派工即可；若该派工人员不在值，则可根据值班表，选择相近的维保人员进行派工，例如替换为相同技术等级、与故障位置的距离变化不超过2KM范围的其他维保人员进行派工。

S209、根据所述分析结果生成派工订单信息，所述派工订单信息包括：故障类型、派工人员与故障位置的距离和派工人员的技术等级。

具体的，根据所述分析结果生成派工订单信息，用于通知派工人员前往故障位置进行检修，其中，派工订单信息包括当前电梯故障的故障类型，派工人员与故障位置的距离和派工人员的技术等级。需要说明的是，此次电梯故障处理完成之后，***会记录电梯故障数据、派工订单信息以及派工人员处理故障的实际耗时等，即作为历史电梯故障数据和历史派工数据，为派工分析模型的建立或更新提供依据，同时也为派工人员技术等级的评定提供依据。

进一步的，根据派工分析模型输出的分析结果，可自动执行对应的派工处理措施。如自动生成派工订单并通知维保人员，或将电梯故障事件和派工订单信息记录在***中等。

S210、确定所述派工订单信息对应的目标账号。

具体的，根据派工订单信息可确定派工人员的目标账号，可以为手机号码、邮箱、电脑IP地址等。

S211、将所述派工订单信息发送给所述目标账号所登录的终端。

具体的，将派工订单信息发送给目标账号所登陆的终端，例如，将派工订单信息以短信的形式发送至对应的派工人员的手机，或通过邮件发送至派工人员的邮箱，或向派工人员的电脑发送即时会话消息、窗口抖动等，用以提示派工人员前往故障位置进行检修。

S212、根据所述分析结果更新所述派工分析模型。

具体的，在基于派工分析模型的分析结果进行故障处理之后，可根据此次电梯故障的相关数据对派工分析模型进行更新。例如，对于以前出现过的电梯故障类型，可能在此次派工过程中未顺利执行，或存在有待改进的派工规则，或者对于以前出现过的电梯故障类型，出现过几种不同的派工方式，其中，只有一种派工方式的效率最高，这种情况下派工分析模型可综合派工速度最快、派工成本最低、派工可靠性最高等方面的因素，自动改进其内部的参数，以优化改进派工规则，学习到效率最高的派工方式。又如，对于新出现的电梯故障类型，在此次执行过程中出现了人工添加的备注信息或者人工输入的第二故障处理方式，这种情况下，派工分析模型可在已有的派工规则的基础上，叠加当前的派工规则，并重新进行训练，以学习到新的派工规则，以实现对各种类型的电梯故障进行更全面的派工。

本发明实施例二提供的一种电梯故障派工方法，在上述实施例的基础上进行优化，通过依据历史电梯故障数据、历史派工数据及其关联关系建立派工分析模型，可在电梯出现故障时，通过派工分析模型自动分析得到分析结果，操作更方便，基于大数据实现了电梯故障派工的自动化，从而提高处理电梯故障的效率；通过人工添加备注信息、人工输入第二派工方式，可处理新的类型的电梯故障，保证对各类电梯故障进行派工的可靠性；通过对派工分析模型进行更新，可实现以最优的方式针对各类电梯故障进行派工。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的通过派工分析模型对电梯故障数据进行分析的实现流程图。本实施例对派工分析模型的分析过程的具体实现进行描述。未在本实施中详尽描述的技术细节可参见上述任意实施例。

参考图3，将收集到的电梯故障数据输入派工分析模型，派工分析模型首先确定该电梯故障的故障类型，并判断其是否为紧急故障；然后判断该故障类型是否为历史故障类型，若所述故障类型属于历史故障类型，则说明该类电梯故障出现过，并且派工分析模型已经学习到该类电梯故障的派工方式。此时，派工分析模型可直接确定该故障类型对应的第一派工方式，并将该故障类型和第一派工方式作为分析结果输出；若所述故障类型不属于历史故障类型，则说明该类电梯故障以前未出现过，此时，派工分析模型可获取针对所述故障类型输入的第二派工方式。第二派工方式为人工输入的，即当出现新的电梯故障时，人工定义与其对应的派工方式，将其输入派工分析模型，派工分析模型获取第二派工方式，并建立第二派工方式与该故障类型的关联关系，将故障类型和第二派工方式作为分析结果输出，以进行派工。

进一步的，派工分析模型根据以往的经验已经学习到对各种类型的电梯故障的派工规则，可根据维保人员技术等级、与故障位置的距离以及在值情况可确定派工方式。

进一步的，对于紧急故障，判断5分钟内是否已经确定派工方式，如果确定，将派工方式作为分析结果输出，便于***执行后续的操作，例如发送派工订单信息、记录故障处理数据、派工数据等；如果没有确定派工方式，则返回上一步骤并根据故障类型重新确定派工方式，如果存在参数异常、故障类型未知等特殊情况，可人工向派工分析模型输入第二派工方式。同理，对于非紧急故障，可判断30分钟内是否已经确定派工方式。

在基于派工分析模型的分析结果进行故障处理之后，可根据此次电梯故障的相关数据对派工分析模型进行更新。综合派工速度最快、派工成本最低、派工可靠性最高等方面的因素，自动改进其内部的参数，以优化改进派工规则，学习到效率最高的派工方式，或者在已有的派工规则的基础上，叠加当前的派工规则，并重新进行训练，以学习到新的派工规则，以实现对各种类型的电梯故障进行更全面的派工。

需要说明的是，上述过程中，判断电梯故障的类型、确定对应的派工方式、判断预设时间内是否确定派工方式、派工分析模型的更新等，都是派工分析模型从大量的历史电梯故障数据和历史派工数据中训练和学习得到的，即派工分析模型可自行决定针对某种电梯故障应判断哪些方面、分析哪些项、确定哪种派工方式，而非人工设置的流程。此外，上述实施例都是对派工分析模型对电梯故障数据的分析过程做出示例性的描述，但电梯故障类型、派工方式等并不局限于上述所提到的几种，所有可能出现的电梯故障类型和派工方式都可以通过派工分析模型的自动分析或以人工输入的方式辅助得到，并且只要出现过一次即可作为历史电梯故障数据和历史派工数据，被派工分析模型学习，派工分析模型经过大量重复的训练能够不断的更新。

实施例四

图4为本发明实施例四提供的一种电梯故障派工装置的结构示意图。如图4所示，本实施例提供的电梯故障派工装置包括：

数据收集模块410，用于收集电梯故障数据；

分析模块420，用于通过派工分析模型对所述电梯故障数据进行分析，得到分析结果，所述派工分析模型为基于历史电梯故障数据和历史派工数据建立；

派工模块430，用于根据所述分析结果发送派工信息。

本发明实施例四提供的一种电梯故障派工装置，通过数据收集模块收集电梯故障数据；通过分析模块利用派工分析模型对所述电梯故障数据进行分析，得到分析结果；通过派工模块根据所述分析结果发送派工订单信息。通过采用上述技术方案，可综合大量的对历史电梯故障进行派工的经验，利用派工分析模型学习到对于各类电梯故障派工的规律，基于大数据实现了电梯故障派工的自动化，从而提高处理电梯故障的效率。

在上述实施例的基础上，所述电梯故障派工装置还包括：

历史数据获取模块，用于获取历史电梯故障数据和历史派工数据，所述历史电梯故障数据包括历史故障类型和历史故障位置，所述历史派工数据包括第一派工方式；

关联模块，用于建立所述历史故障数据和所述历史派工数据的关联关系；

派工分析模型建立模块，用于依据所述关联关系建立派工分析模型。

进一步的，所述电梯故障派工装置还包括：

技术等级评定模块，用于

根据所述历史电梯故障数据，确定处理电梯故障的技术标准值；

根据所述历史派工数据，确定派工人员的个人技术值；

根据所述个人技术值与所述技术标准值，确定派工人员的技术等级。

进一步的，所述分析模块420，包括：

输入单元，用于将所述电梯故障数据输入到所述派工分析模型中；

故障类型确定单元，用于通过所述派工分析模型确定所述电梯故障数据对应的故障类型，

派工方式确定单元，用于若所述故障类型属于历史故障类型，则所述派工分析模型输出所述故障类型对应的第一派工方式，以作为所述分析结果；

若所述故障类型不属于历史故障类型，则所述派工分析模型获取针对所述故障类型输入的第二派工方式，并输出所述故障类型和第二派工方式，以作为所述分析结果。

进一步的，所述派工模块430，包括：订单信息生成单元，用于根据所述分析结果生成派工订单信息，所述派工订单信息包括：故障类型、派工人员与故障位置的距离和派工人员的技术等级；

目标账号确定单元，用于确定所述派工订单信息对应的目标账号；

发送单元，用于将所述派工订单信息发送给所述目标账号所登录的终端。

进一步的，所述电梯故障派工装置，还包括：

更新模块，用于根据所述分析结果更新所述派工分析模型。

本发明实施例四提供的电梯故障派工装置可以用于执行上述任意实施例提供的电梯故障派工方法，具备相应的功能和有益效果。

实施例五

图5为本发明实施例五提供的一种服务器的硬件结构示意图。如图5所示，本实施例提供的一种服务器，包括：处理器510和存储装置520。该服务器中的处理器可以是一个或多个，图5中以一个处理器510为例，所述服务器中的处理器510和存储装置520可以通过总线或其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。

所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器510执行，使得所述一个或多个处理器实现上述实施例中任意所述的电梯故障派工方法方法。

该服务器中的存储装置520作为一种计算机可读存储介质，可用于存储一个或多个程序，所述程序可以是软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中电梯故障派工方法对应的程序指令/模块(例如，附图4所示的电梯故障派工方法装置中的模块，包括数据收集410、分析模块420以及派工模块430)。处理器510通过运行存储在存储装置520中的软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的电梯故障派工方法。

存储装置520主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据服务器的使用所创建的数据等(如上述实施例中的电梯故障数据、历史派工数据等)。此外，存储装置520可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储装置520可进一步包括相对于处理器510远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至服务器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

并且，当上述服务器中所包括一个或者多个程序被所述一个或者多个处理器510执行时，程序进行如下操作：

收集电梯故障数据；通过派工分析模型对所述电梯故障数据进行分析，得到分析结果，所述派工分析模型为基于历史电梯故障数据和历史派工数据建立；根据所述分析结果发送派工订单信息。

本实施例提出的设备与上述实施例提出的电梯故障派工方法属于同一发明构思，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述任意实施例，并且本实施例具备与执行电梯故障派工方法相同的有益效果。

在上述实施例的基础上，本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被电梯故障派工装置执行时实现本发明上述任意实施例中的电梯故障派工方法，该方法包括：

收集电梯故障数据；通过派工分析模型对所述电梯故障数据进行分析，得到分析结果，所述派工分析模型为基于历史电梯故障数据和历史派工数据建立；根据所述分析结果发送派工订单信息当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的电梯故障派工方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的电梯故障派工方法中的相关操作，且具备相应的功能和有益效果。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的电梯故障派工方法。

实施例六

图6为本发明实施例六提供的一种电梯故障派工***的结构示意图。参照图6，该电梯故障处理***600包括：电梯数据传输单元610、上位机620以及上述任意实施例所述的服务器630，所述服务器630通过无线网络分别与电梯数据传输单元610和上位机620连接。

具体的，所述电梯数据传输单元610通常设置在电梯的门机板上，电梯数据传输单元610可通过无线网络将电梯故障数据实时地传输至服务器630；其中，电梯故障数据可以为电梯的运行状态参数，可通过加速度传感器、红外传感器、音频设备、摄像头等设备采集，并通过电梯数据传输单元610发送至服务器630，本实施例对用于获取电梯故障数据的设备不作限定。

所述服务器630可以为云数据服务器，其存储了所有的历史电梯故障数据，也存储了对应的历史派工数据，依据历史电梯故障数据和历史派工数据，通过大量重复的训练，可以建立派工分析模型。服务器630收集到电梯故障数据后，将电梯故障数据作为输入，输入至派工分析模型，通过派工分析模型对电梯故障数据进行分析，得到分析结果，所述分析结果包括了电梯的故障类型和对应的派工方式(第一派工方式或第二派工方式)，然后服务器630通过无线网络将分析结果传输至上位机620。

所述上位机620可以为工控机、台式机算计等可用于远程监控电梯的控制主机，服务器630将派工分析模型分析得到的分析结果发送至上位机620后，上位机620可根据分析结果执行对应的派工操作，例如生成派工订单信息，所述派工订单信息包括：故障类型、派工人员与故障位置的距离和派工人员的技术等级，然后确定所述派工订单信息对应的目标账号，将所述派工订单信息发送给所述目标账号所登录的终端，以对维保人员进行派工，便于及时检查和维修。

进一步的，所述服务630还可以根据分析结果更新派工分析模型。

进一步的，所述服务器630包括云通信平台及云存储平台，云通信平台用于与电梯数据传输单元610及上位机620进行通信，云存储平台用于存储历史电梯故障数据、历史派工数据、派工分析模型以及收集到的电梯故障数据，针对云存储平台存储的历史电梯故障数据和历史派工数据，可建立受信分析模型，根据收集到的电梯故障数据和分析结果，可更新派工分析模型。

需要说明的是，本实施例六提供的一种电梯故障派工***可以用于执行上述任意实施例提供的电梯故障派工方法，具备相应的功能和有益效果。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种电梯故障派工方法，其特征在于，包括：

收集电梯故障数据；

通过派工分析模型对所述电梯故障数据进行分析，得到分析结果，所述派工分析模型为基于历史电梯故障数据和历史派工数据建立；

根据所述分析结果发送派工订单信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取历史电梯故障数据和历史派工数据，所述历史电梯故障数据包括历史故障类型和历史故障位置，所述历史派工数据包括第一派工方式；

建立所述历史故障数据和所述历史派工数据的关联关系；

依据所述关联关系建立派工分析模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述历史电梯故障数据，确定处理电梯故障的技术标准值；

根据所述历史派工数据，确定派工人员的个人技术值；

根据所述个人技术值与所述技术标准值，确定派工人员的技术等级。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过派工分析模型对所述电梯故障数据进行分析，得到分析结果，包括：

将所述电梯故障数据输入到所述派工分析模型中；

通过所述派工分析模型确定所述电梯故障数据对应的故障类型；

若所述故障类型属于历史故障类型，则所述派工分析模型输出所述故障类型对应的第一派工方式，以作为所述分析结果；

若所述故障类型不属于历史故障类型，则所述派工分析模型获取针对所述故障类型输入的第二派工方式，并输出所述故障类型和第二派工方式，以作为所述分析结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述分析结果发送派工订单信息，包括：

根据所述分析结果生成派工订单信息，所述派工订单信息包括：故障类型、派工人员与故障位置的距离和派工人员的技术等级；

确定所述派工订单信息对应的目标账号；

将所述派工订单信息发送给所述目标账号所登录的终端。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到分析结果之后，还包括：

根据所述分析结果更新所述派工分析模型。

7.一种电梯故障派工装置，其特征在于，包括：

数据收集模块，用于收集电梯故障数据；

分析模块，用于通过派工分析模型对所述电梯故障数据进行分析，得到分析结果，所述派工分析模型为基于历史电梯故障数据和历史派工数据建立；

派工模块，用于根据所述分析结果发送派工信息。

8.一种服务器，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的电梯故障派工方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的电梯故障派工方法。

10.一种电梯故障派工***，其特征在于，包括：电梯数据传输单元、上位机以及如权利要求8所述的服务器，所述服务器通过无线网络分别与电梯数据传输单元和上位机连接；

所述电梯数据传输单元通过无线网络将电梯故障数据传输至所述服务器；

所述服务器收集所述电梯故障数据，通过派工分析模型对所述电梯故障数据进行分析，得到分析结果，并通过无线网络将所述分析结果传输至所述上位机；

所述上位机根据所述分析结果生成派工订单信息。