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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明涉及一种基于多维度历史数据的飞机大修任务执行时间评估方法及系统，包括：1采集多维度飞机大修历史数据；2将数据进行清洗和规范化；3计算每一个工人执行不同飞机大修任务的历史实际执行时间；4构建初始样本，采用基于改进核概率密度估计的非参数估计方法评估每一个工人执行各类飞机大修任务的执行时间的概率分布；5采用接受拒绝采样方法预测各工人执行各类飞机大修任务的执行时间。本发明解决了飞机大修历史数据中定额工时不准确、开完工时间不准确的问题，及静态定额工时与复杂多变的飞机大修过程的不一致问题，为飞机大修企业的生产管理决策提供了准确的、具有前瞻性的飞机大修任务执行时间。

主权项：1.一种基于多维度历史数据的飞机大修任务执行时间评估方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：从企业业务系统数据库中采集多维度飞机大修历史数据，包括工卡非工卡执行数据、定额工时结算数据、考勤数据；具体所采集的历史数据字段包括：工卡执行数据：飞机架次号、工卡编号、工卡ID、工卡名称、件号、开工时间、完工时间；非工卡执行数据：飞机架次号、非工卡ID、非工卡内容、件号、开工时间、完工时间；定额工时结算数据：工卡ID非工卡ID、结算定额工时、定额工种、结算人工号、结算人姓名、结算人工段；考勤数据：工号、姓名、日期、正班时间、加班时间、请假时间、出差时间、培训时间、其他非生产占用时间；步骤2：参考飞机大修工艺，对采集的多维度飞机大修历史数据进行清洗和规范化处理；步骤3：根据工卡非工卡的定额工时、开完工时间及考勤数据计算每项工卡非工卡的定额工时密度，然后基于定额工时密度、开完工时间及考勤数据计算每项工卡非工卡的历史实际执行时间，进而得到工卡非工卡对应的飞机大修任务的历史实际执行时间；具体为：a对于所有工卡非工卡执行数据，根据考勤数据计算每一项工卡非工卡的结算人在开工时间到完工时间内的工作时间，工卡非工卡的定额工时密度等于结算定额工时与工作时间的比值；b对于单项工卡非工卡执行数据，遍历其结算人完成的所有工卡非工卡执行数据的开工时间与完工时间，找到所有与该项工卡非工卡执行数据的开工时间s到完工时间c有交叉的数据，记录下所有交叉的时间点ti；c将交叉时间点升序排序，得到交叉时间集s,t0,t1,…,tN,c，对于交叉时间集中每两个相邻时间点构成的时间段，确定所述结算人在该段时间内执行的所有工卡非工卡，按照各项工卡非工卡的定额工时密度的比例，将该时间段内结合考勤数据确定的工作时间分配至各项工卡非工卡，即得到该时间段内各工卡非工卡对应的历史实际执行时间，计算所述交叉时间集中每个时间段b中所述单项工卡非工卡的历史实际执行时间后将其累加，得到该工卡非工卡的历史实际执行时间；d对所述结算人，将属于同一飞机大修任务的所有工卡非工卡的历史实际执行时间累加，即得到该工人在该飞机大修任务的历史实际执行时间；步骤4：以每一个工人多次执行同一类飞机大修任务的历史实际执行时间作为初始样本，采用基于改进核概率密度估计的非参数估计方法评估每一个工人执行各类飞机大修任务的执行时间的概率分布并计算其数学期望和方差；具体为：a将同一工人多次执行同一类飞机大修任务的历史实际执行时间作为初始样本，计算用于改进核概率密度估计的带宽参数σ；带宽参数σ的计算方法如下所示： 其中xi表示按升序排序后的初始样本，N为初始样本数目；b该工人执行该类飞机大修任务的执行时间的随机概率分布被评估为其中fσx为飞机大修任务执行时间的概率密度函数，N为初始样本容量，xi为历史实际执行时间样本值；c该工人执行该类飞机大修任务的执行时间的数学期望方差步骤5：采用接受拒绝采样方法预测各工人执行各类飞机大修任务的执行时间，具体为：1选择所预测工人多次执行同一类飞机大修任务的历史实际执行时间的初始样本中的最小值，构建高斯概率密度函数fL及对应的累积分布函数FL；取待预测的飞机大修任务执行时间的下限其中F-1代表所选用累积分布函数的反函数，α为0到1之间的实数；2选择所述初始样本中的最大值，构建高斯概率密度函数fR及对应的累积分布函数FR，取待预测的飞机大修任务执行时间的上限3计算fσx的最大值fmax；4生成一个umin，umax之间的随机数r1；5生成一个0，1之间的随机数r2；6判断是否满足r2×fmax≤fσr1，满足则r1为预测的飞机大修任务执行时间；否则，转至4。

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百度查询： 浙江大学 一种基于多维度历史数据的飞机大修任务执行时间评估方法及系统