一种电梯设计系统

技术领域

本发明涉及电梯技术领域，特别地是一种电梯设计系统。

背景技术

在电梯领域中，电梯公司为提高对市场的响应速度，满足客户不同需求，常采用模块化设计，将产品分成数个模块，每个模块具有某种相同功能和接口结构、可以互换的一系列独立单元，相同种类的模块或单元在产品族中可以重用和互换；每个产品族由不同的产品模块组成，如主机部分、轿厢部分、轿架部分等，每个产品模块由不同的部件组成，如轿架部分由轿架、轿底等组成，每个部件又由不同的零件组成；通过模块的组合得到最终的产品。当前，传统的电梯设计系统是基于上述设计方法提前预设相应的设计配置规则，并为增加柔性进一步引入参数化方法在预设一定范围内具有不同性能与特征，以满足不同细分市场需求的一系列产品的产品族，从而达到满足一定范围内的定制需求。

但此种通过“事前”尽可能提供多样化产品的手段来“事后”试错客户偏好的设计方式只是倾于预测型设计，而由于用户需求的动态性，随着内外部环境的变化，互联网的迅猛发展，随着思想观念的转变，客户的要求更加多元化，当客户提出新的个性化需求时，设计部门为满足客户需求而进行相应族结构下模块、部件实例设计。而大部分是在以往案例的基础上进行的改进，即使是新产品的研发设计，也大量重用了现有案例的设计，完全新的设计仅仅占到很少的一部分，而且也要借鉴已有的设计经验。快速积累的设计数据虽然为设计人员提供了更多参考，但却需要更长的时间来检索、理解和筛选，甚至出现数据冗余，信息过载等情况，暴露处理速度慢，设计效率低，设计出错等问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种电梯设计系统，将产品族模块化、参数化方法结合推荐系统技术，通过构建推荐模型，以高效、主动、有针对性地将合适的模块、部件、零件实例推送给设计人员，以提升定制设计效率，缩短产品交货期，提高个性定制的智能水平。

本发明通过以下技术方案实现的：

一种电梯设计系统，包括数据采集模块、数据分析模块、数据建模模块、自求解推送模块、自判断置换模块和自学习模块；

所述数据采集模块，用于采集企业信息系统中的历史客户需求的相关数据，通过预设的分类规则，将数据划分为三类——结构化数据，半结构化数据，非结构化数据；

所述数据分析模块，将非结构化用户需求数据，通过文本挖掘技术，以特征提取等的方式进行结构化的处理并储存进参数知识库，通过参数知识库中预设的映射规则，将上述三类数据映射成系统所使用的需求参数；

所述数据建模模块，对历史设计实例库相关特征参数按产品族树结构进行多层级多维度聚类分析，构建不同的模型框架；每个模型框架根据所包含的特征参数，定义成不同的使用场景；再对每个模型框架的参数进行层次分析，将参数的权重进行赋值；最终构建多个不同的模型，储存至模型库；

所述自求解推送模块，用于应对新电梯产品实例的设计，系统会根据产品规则进行预判，若判定无新的电梯产品模块、部件及零件设计，系统按产品规则形成电梯产品模块、部件及零件，再组成满足客户需求的产品族；若判定有新的电梯产品模块、部件及零件设计，系统会根据关联规则，从模型库中调用相关模型，与数据库中历史案例的相关参数进行匹配，运算相似度并排序，最终有针对性地将合适的模块、部件、零件实例推送给设计人员；

所述自判断置换模块，会根据自求解推送模块所运算的相似度判断最终运算结果是否满足客户需求；若相似度为100％，则系统自行置换电梯产品模块、部件及零件，组成满足客户需求的产品族；若相似度不为100％，则系统推荐可参考电梯产品模块、部件及零件，供设计者在此基础上参考进行变形设计以达快速设计要求；

所述自学习模块，是针对实例库动态变化会影响实例推送结果的问题，当基于历史案例不存在的情况，当设计部门完成新的电梯实例模块、部件及零件设计并置换后，系统通过对比推荐结果，分析出引发新设计的客户需求，并构建新的需求参数，形成新的映射规则，储存到参数知识库，进而更新对应的模型，储存到模型库，丰富完善模型库，能够在实例库动态变化时快速准确地推送结果。

进一步的，企业信息系统包含CRM系统(客户关系管理Customer RelationManagement系统)，用于储存历史客户需求的相关数据；所述数据采集模块中，预设的分类规则是系统基于所采集企业客户关系管理CRM系统中的历史客户需求的相关数据分析而成。

进一步的，所述数据采集模块中，结构化数据主要体现为详细尺寸、型号，半结构化数据主要体现为包含需求参数关键词的客户需求，非结构化数据主要体现为非书面化描述的客户需求。

进一步的，所述数据分析模块中，预设的映射规则是系统基于历史客户需求分析而出的——客户需求的相关数据与参数知识库中的需求参数之间的对应关系。

进一步的，所述数据建模模块中，所构建的模型包括不同的产品族模型、产品模块模型、部件模型以及零件模型，从而构建以产品树结构为层次化的各产品族、模块的数字模型及模型库。

进一步的，所述数据建模模块中，模型由系统依据需求参数增加标签，同层级同维度多个模型下定义成不同的使用场景，形成模型调用规则。

进一步的，所述自求解推送模块中，产品规则是基于模块化、参数化下企业提前预测定制范围设定规划的设计规则。

进一步的，所述自求解推送模块中，系统会根据产品规则面向个性化定制下产品族设计方法超出预定义配置范围时，形成相应的空白产品模块、部件及零件。

进一步的，所述自判断置换模块中，当相似度不为100％，系统推荐可参考电梯产品模块、部件及零件时，系统会提供对应界面显示新产品与参考案例特征参数差异以及历史案例使用场景。

进一步的，所述自学习模块中，当数据分析模块中客户需求存在参数知识库无法映射的情况，流转到自学习模块并对该非结构用户需求数据进行结构化处理，新增一个包含客户需求关键词的需求参数，并将需求参数与客户需求进行关系匹配，形成映射规则，更新参数知识库。

进一步的，所述电梯设计系统是基于知识库及实例库动态更新机制构建的闭环系统，具体动态更新策略，避免智能推送的滞后性问题。

本发明的有益效果：

本发明设计系统的应用范畴，区别于其他系统提前预测定制范围设定规则从而提供所需有限范围预测型定制设计，新设计系统不但充分利用企业积累大量的客户数据、设计数据、制造数据和运维数据等各产品生命周期历史数据而且可以针对动态的个性化需求进行自动分析、构建模型，具有较强客制化能力，系统稳健性更高；更为关键地，该设计系统提供一种“信息找人”的信息推送服务，更好支持知识重用，实现了由设计部门手动检索向系统自动推荐的转变，更加自动化、智能化、高效化。

附图说明

图1为本发明一种电梯设计系统结构示意图；

图2为本发明一种电梯设计系统具体工作流程示意图；

图3为本发明一种电梯设计系统的知识库及模型库框架结构示意图。

具体实施方式

下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1、2所示，本发明公开一种电梯设计系统，包括数据采集模块1、数据分析模块2、数据建模模块3、自求解推送模块4、自判断置换模块5、自学习模块6。

具体的，数据采集模块1从客户关系管理CRM系统中采集历史客户需求的相关数据，储存到数据库中；客户关系管理中存在大量的用户需求数据，系统通过分析数据库中的数据，形成分类规则，再将数据划分为三类——结构化数据，半结构化数据，非结构化数据。

具体的，数据分析模块2中结构化数据已经特征参数化，如“轿厢宽度”、“轿厢深度”、“轿厢深度”等；非结构化用户需求数据，如客户需求数据为“层门门锁置于层门上方”，需通过文本挖掘技术，以特征提取等的方式进行结构化的处理，从而实现异构数据的融合储存进参数知识库中，如图3所示，如特征参数“门锁上置”。

具体的，数据分析模块2中设有参数知识库，参数知识库中包含企业系统积累大量的客户数据、设计数据、制造数据和运维数据等各产品生命周期历史数据中已经结构化的特征参数，包括需求参数、技术参数、制造参数。

具体的，数据分析模块2中，系统将客户关系管理数据库中的非结构化数据和参数知识库中的需求参数进行分析，形成映射规则，使客户需求与参数知识库中的需求参数之间一一对应；当新客户电梯进行设计时则可将以上非结构化数据分别映射成系统所使用的需求参数；若客户需求存在参数知识库无法映射的情况，系统会对该数据进行标记，并以原始状态数据在系统中流转到自学习模块6运算。

具体的，数据建模模块3将历史设计实例库相关特征参数按产品组树结构进行多层级多维度聚类分析，构建不同的模型框架，如图3所示，如产品族模型Ⅰ，产品族模型Ⅱ，产品族模型Ⅲ…；产品模块模型A，产品模块模型B，产品模块模型C…；部件模型a，部件模型b，部件模型c...；零件模型①，零件模型②，零件模型③…；每个模型框架包含不同的需求参数和技术参数。当同层级同维度出现多个模型框架时，系统根据每个模型所包含的特征参数，对每个模型添加标签，将同层级同维度多个模型定义成不同的使用场景。

具体的，数据建模模块3中，系统对每个模型框架的参数进行层次分析，将参数的权重进行赋值，模型训练后权重排序，最后对模型进行评估与优化；最终构建多个不同的模型，储存至模型库；从而构建以产品树结构为层次化的各产品族、模块的数字模型及模型库。

具体的，数据建模模块3中，同层级同维度多个模型下不同的使用场景与特征参数关联，形成关联规则；特征参数包括需求参数和技术参数，其中，新电梯设计的需求参数由数据分析模块2生成，技术参数是自求解推送模块4生成。

具体的，数据建模模块3中，最终构建的模型中，不包括数据分析模块2流转下来的原始状态数据。

具体的，自求解推送模块4用于应对新电梯产品实例的设计；当客户关系管理CRM系统接收客户需求后，依次由数据采集模块1、数据分析模块2进行数据采集，数据分类、需求参数映射；当自求解推送模块4接收需求参数后，系统会基于现有电梯产品族的产品规则，对需求参数进行预判；若需求参数满足产品规则，则判定无新的电梯产品模块、部件及零件设计，系统将根据产品规则形成电梯产品模块、部件及零件，再组成满足客户需求的产品族；若需求参数不满足产品规则，则判定有新的电梯产品模块、部件及零件设计。

具体的，自求解推送模块4中，面向个性化定制下产品族设计方法超出预定义配置范围时，当系统判定有新的电梯产品模块、部件及零件设计时，系统会根据产品规则判断无法应对的需求参数，形成对应的空白的产品模块、部件及零件，其他产品模块、部件及零件按产品规则形成；然后，系统根据空白的产品模块、部件及零件所处树结构层级维度，从模型库中调用对应模型库中同层级同维度相关模型，将空白的产品模块、部件及零件的相关参数与数据库中历史案例的相关参数按模型进行一一匹配，再按模型规则运算相似度并排序，最终有针对性地将合适的模块、部件、零件实例推送给设计人员，以提升定制设计效率，缩短产品交货期，提高个性定制的智能水平。

具体的，自求解推送模块4中，当模型库同层级同维度存在多个模型下，自求解模块4会根据已运算的特征参数，关联相应关联规则，通过关联规则调用最适化模型进行推送运算，以提高推送准确性；

具体的，自判断置换模块5会根据自求解推送模块4所运算的相似度判断最终运算结果是否满足客户需求；若相似度为100％，系统将检索的产品模块、部件及零件替换空白的产品模块、部件及零件，再与其他按产品规则形成的产品模块、部件及零件，共同组成满足客户需求的电梯产品族；若相似度不为100％，则系统推荐可参考产品模块、部件及零件中的最优解，并在推荐结果页面显示新产品与参考案例特征参数差异以及历史案例使用场景，由供设计者在此基础上参考进行变形设计以达快速设计要求；若判定推荐的最优解无法直接使用，则由设计部门进行新的个性化设计，再对空白的产品模块、部件及零件进行置换，形成新的电梯产品族。

具体的，自学习模块6是当数据分析模块2中客户需求存在参数知识库无法映射的情况，系统会对该数据进行标记，并以原始状态数据在系统中流转到自学习模块6并对该非结构用户需求数据进行结构化处理，新增一个包含客户需求关键词的需求参数，并储存进参数知识库中，更新参数知识库。

具体的，系统将新增的需求参数流转到数据分析模块2，将此需求参数与原始状态数据进行关系匹配，形成新的映射规则，储存到参数知识库。

具体的，自学习模块6针对实例库动态变化会影响实例推送结果的问题，当基于历史案例不存在的情况，当设计部门完成新的实例模块设计并完成置换后，系统会将新设计的产品模块、部件及零件与推荐的最优解进行参数对比，分析出引发新设计的客户需求，构建更新模型，储存到模型库，丰富完善模型库，能够在实例库动态变化时快速准确地推送结果。

具体的，自学习模块6中，当既有新实例设计产生又有数据分析模块2中原始数据标记并更新参数知识库，系统会判断新增需求参数是否与新实例设计有关联，如有则连同新增需求参数更新对应模型并更新模型库；如系统判定新设计不是由原始状态数据所引发的，系统会将此原始状态数据标记为非客户需求数据。

具体的，数据采集模块1、数据分析模块2、数据建模模块3、自求解推送模块4、自判断置换模块5、自学习模块6基于知识库及实例库动态更新机制构建闭环系统，针对内外部环境的动态变化，用户的需求会因为当前需求的满足而发生需求的转移和需求的进化，形成一个闭环系统，即定期自检测需求、实例库动态变化以进一步丰富数据库，避免智能推送的滞后性问题，能够动态地快速准确完成定制变形设计。

以上对本发明实施例所提供的技术方案进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明实施例的原理以及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只适用于帮助理解本发明实施例的原理；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例，在具体实施方式以及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。