基于数字孪生的设备配件需求量预测方法、系统及介质

技术领域

本发明涉及市场配件需求预测技术领域，特别是涉及一种基于数字孪生的设备配件需求量预测方法、系统及介质。

背景技术

随着设备（如挖掘机、装载机、旋挖钻机等）后市场销售潜力的增大，对后市场服务、配件需求的精确分析的重要度越来越被关注和重视。为满足设备后市场服务、配件需求，保障客户满意度，服务配件的即时、准确供给成为支撑后市场运营的重要基础。

但是，在配件运营业务中区域市场的库存布局和资金的高效利用方面存在一些痛点：因产品资源的物料配件种类繁多，无法准确掌握在不同区域作业的设备存量；无法准确预测对各区域内的各类保养配件用件需求；无法准确预测各区域作业设备的故障发生情况，以及因此导致的维修配更换需求；针对各区域作业的施工时间无法掌握，导致不能及时掌握易损件的耗损情况，而无法预测易损件的更换频率及购买需求。因此建立一个能够实现对后市场配件需求实时监控，对后市场保养配件需求量、服务配件需求量、销售配件需求量实现实时监控和精确预测的方法成为设备生产厂家的重要目标。

目前，市场上现有配件市场需求预测方法主要分为两种，一种是设备销量配给方法；一种是年度销量趋势参照方法。前者是针对设备产品资源设定固定配件预算金额，按照每年各区域的设备销售量进行固定配给。通过该方法，无需对市场配件需求进行细分评测，以定额计划的方式进行配件部署，模式简单快捷。但这种方式由于不能准确定位市场需求，容易造成大量配件的长期积压，因长期库存无法得到及时消化会导致资金成本投入较高，资金周转率偏低，不能满足当前配件市场快速周转的发展需要。后者是通过针对历史年度的配件销量进行年度趋势分析，按照分析结果计算配件年度销售涨幅系数，通过配件年度销售涨幅系数预测新年度的配件销量。但这种方式需要在大数据的支持下进行计算，适合从宏观角度进行预测，从因区域维度、区域作业的设备分布维度进行分析预测，会容易出现较大偏差，容易导致出现配件命中率时高时低，配件市场资金投入和库存部署的准确率不稳定。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于数字孪生的设备配件需求量预测方法、系统及介质，可以实时跟踪、准确预测出设备售后服务配件市场潜在需求量，帮助生产厂家快速掌握市场客户需求变化动态。其具体方案如下：

一种基于数字孪生的设备配件需求量预测方法，包括：

根据产品资源物料配件清单，建立数字孪生设备模型；

根据所述数字孪生设备模型，获取待测设备信息；

利用所述待测设备信息，分别获取质保期配件需求总量和年度区域保外设备配件需求总量；

根据获取的所述质保期配件需求总量和所述年度区域保外设备配件需求总量，预测年度区域配件需求总量。

优选地，在本发明实施例提供的上述设备配件需求量预测方法中，还包括：

将预测的所述年度区域配件需求总量在GIS地图上按照区域坐标进行赋值展示。

优选地，在本发明实施例提供的上述设备配件需求量预测方法中，利用所述待测设备信息，获取质保期配件需求总量，包括：

根据所述待测设备信息，计算区域保养件需求量、设定时段配件量、年度配件更换率；

根据所述区域保养件需求量、所述设定时段配件量、所述年度配件更换率，获取年度区域质保期配件需求总量。

优选地，在本发明实施例提供的上述设备配件需求量预测方法中，根据所述待测设备信息，计算区域保养件需求量，包括：

从所述待测设备信息中得到设备物料配装配件信息、设备保有量、设备定位数据、定期保养模板、设备保养记录、设备工作小时数；

根据所述设备保有量和所述设备定位数据，得到年度内设备在每个地区的区域市场保有量、区域保内保有量；

根据所述区域保内保有量、所述定期保养模板、所述设备保养记录和所述设备工作小时数，计算设备定期保养总量；

根据所述区域市场保有量、所述设备定期保养总量和所述设备物料配装配件信息，计算区域保养件需求量。

优选地，在本发明实施例提供的上述设备配件需求量预测方法中，根据所述待测设备信息，计算设定时段配件量，包括：

从所述待测设备信息中得到年度的故障设备工作小时数、故障配件、故障配件更换量；

根据年度的所述故障设备工作小时数、所述故障配件、所述故障配件更换量，得到设定时段区域故障发生量；

根据所述设定时段区域故障发生量和所述区域市场保有量，计算配件故障率；

根据所述区域保内保有量、所述设备工作小时数，预测本年保有设备工作小时数；

根据所述配件故障率、所述故障配件、所述故障配件更换量和所述本年保有设备工作小时数，计算设定时段配件量。

优选地，在本发明实施例提供的上述设备配件需求量预测方法中，利用所述待测设备信息，获取年度区域保外设备配件需求总量，包括：

根据所述待测设备信息，得到区域保外设备的故障配件用量、区域配件销量和区域保外设备增长系数；

根据所述区域保外设备的故障配件用量、所述年度配件更换率、所述区域配件销量和所述区域保外设备增长系数，获取年度区域保外设备配件需求总量。

优选地，在本发明实施例提供的上述设备配件需求量预测方法中，根据所述待测设备信息，得到区域保外设备的故障配件用量，包括：

从所述待测设备信息中得到上年度保外设备故障报告中的故障配件和故障配件更换量；

根据所述上年度保外设备故障报告中的故障配件和故障配件更换量，按照所属产品资源的BOM版本统计所述区域保外设备的故障配件用量。

优选地，在本发明实施例提供的上述设备配件需求量预测方法中，根据所述待测设备信息，得到区域配件销量和区域保外设备增长系数，包括：

从所述待测设备信息中得到上年度各区域配件销售订单、上年度保外保有量、年度保外保有量及保外设备在各区域的分布情况；

根据所述上年度各区域配件销售订单，得到区域配件销量；

根据所述上年度保外保有量、所述年度保外保有量及保外设备在各区域的分布情况，得到区域保外设备增长系数。

本发明实施例还提供了一种设备配件需求量预测系统，包括：

模型建立模块，用于根据产品资源物料配件清单，建立数字孪生设备模型；

信息获取模块，用于根据所述数字孪生设备模型，获取待测设备信息；

数据处理模块，用于利用所述待测设备信息，分别获取质保期配件需求总量和年度区域保外设备配件需求总量；

需求量预测模块，用于根据获取的所述质保期配件需求总量和所述年度区域保外设备配件需求总量，预测年度区域配件需求总量。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明实施例提供的上述基于数字孪生的设备配件需求量预测方法。

从上述技术方案可以看出，本发明所提供的一种基于数字孪生的设备配件需求量预测方法，包括：根据产品资源物料配件清单，建立数字孪生设备模型；根据数字孪生设备模型，获取待测设备信息；利用待测设备信息，分别获取质保期配件需求总量和年度区域保外设备配件需求总量；根据获取的质保期配件需求总量和年度区域保外设备配件需求总量，预测年度区域配件需求总量。

本发明提供的上述设备配件需求量预测方法，基于数字孪生技术挖掘配件数据，分别从质保期配件需求总量和年度区域保外设备配件需求总量两个角度进行计算，预测出年度区域配件需求总量，这样可以实时跟踪、准确预测出设备售后服务配件市场潜在需求量，帮助生产厂家快速掌握市场客户需求变化动态，及时对市场配件库存进行调整部署，改善配件周转率和资金利用率，降低市场配件成本投入并满足市场配件有效供给。

此外，本发明还针对基于数字孪生的设备配件需求量预测方法提供了相应的系统及计算机可读存储介质，进一步使得上述方法更具有实用性，该系统及计算机可读存储介质具有相应的优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的设备配件需求量预测方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的设备配件需求量预测方法的框架示意图；

图3为本发明实施例提供的设备配件需求量预测系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供一种基于数字孪生的设备配件需求量预测方法，如图1所示，包括以下步骤：

S101、根据产品资源物料配件清单，建立数字孪生设备模型。

具体地，产品资源PR是指不同时间段设备产品BOM设计版本，在本发明中，可获取各个版本产品资源物料配件清单，并以此建立各个设备的数字孪生设备模型。

由于产品BOM只会设计产品组成结构，而根据不同型号的配件和不同的工艺、工序，会导致实际生产过程中用到的具体配件型号规格都会有差异，因此一般情况下，企业会以产品资源PR将产品BOM细化，也就是说在产品BOM的基础上细分到具体的装备组合。产品资源的BOM结构是对应实际投入市场的设备实际装备物料（配件信息），依此本发明依据产品资源物料配件清单建立数字孪生设备模型，可以保证与真实设备组成结构的镜像映射。

S102、根据数字孪生设备模型，获取待测设备信息。

可以理解的是，依据数字孪生设备模型可以细化分解配件需求预测相关参数，从产品资源PR、市场保有设备MP（即已经确认销售给终端用户的设备）、保内保养、保内服务、保外销售等多个维度进行着手，以此清晰地获取所需产品资源的待测设备信息，将来在维修、换件的时候可以准确的获悉具体的配件品牌、规格、型号、产地，在预测市场配件需求量时作为计算依据，使得计算结果无限接近真实情况。实际应用中，待测设备信息可以包括设备生产BOM数据、市场设备保有量、设备物料配装配件信息、设备保养服务数据、设备定位及监测数据等。其中，设备定位及监测数据可以由全球定位系统（Global PositioningSystem，GPS）反馈或由北斗卫星导航系统（Beidou Navigation Satellite System，BDS）反馈，也可以由其他定位系统反馈，在此不做限定。

S103、利用待测设备信息，分别获取质保期配件需求总量和年度区域保外设备配件需求总量。

S104、根据获取的质保期配件需求总量和年度区域保外设备配件需求总量，预测年度区域配件需求总量。

具体地，如图2所示，将质保期配件需求总量与年度区域保外设备配件需求总量求和，可以得到年度区域配件需求总量。

需要说明的是，本发明中的“设备”可以是比如挖掘机、装载机、旋挖钻机等工程机械类设备，也可以是其它市场保有量比较多的设备等。该“设备”可安装有GPS或BDS部件，以获取设备定位及监测数据。本发明中的“年度”可以是指本年度，也可以是其它任意年度，实际应用中可按照具体需要统计的年度时间进行计算。

在本发明实施例提供的上述设备配件需求量预测方法中，基于数字孪生技术挖掘配件数据，分别从质保期配件需求总量和年度区域保外设备配件需求总量两个角度进行计算，预测出年度区域配件需求总量，这样可以实时跟踪、准确预测出设备售后服务配件市场潜在需求量，帮助生产厂家快速掌握市场客户需求变化动态，及时对市场配件库存进行调整部署，改善配件周转率和资金利用率，降低市场配件成本投入并满足市场配件有效供给。

进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述设备配件需求量预测方法中，在执行步骤S104预测年度区域配件需求总量之后，还可以包括：将预测的年度区域配件需求总量在GIS地图上按照区域坐标进行赋值展示。

上述步骤是基于在数字孪生技术支持下得到的预算结果，在GIS地图上，按照各个区域的市场分布，将数据结果赋值到地图上，以可视化的方式展示给用户。具体地，通过数字孪生平台的GIS地图组件辅助将配件市场需求分布与部署场景建模和数据对接，实现按照地区、产品、时间等维度对配件需求细分市场进行分类、分地区汇总展示。在实际应用中，可以支持在大屏端、电脑端以及移动端等展示平台以可视化方式进行交互展示。

在下文中会涉及基础参数，图2示出了一些基础参数，在此解释下这些基础参数的含义，以便于理解：

“设备保有量”指的是统计历史销售的所有保有设备，即市场保有量MPT=∑(市场保有设备MP)。

“保内设备”GP指的是已经销售且尚处于质保期内的设备。

“保外设备”OP指的是已经销售且已经超过质保期的设备。

“工作小时数”WH指的是各个型号设备GPS或BDS统计的当前作业时间。

“保内保有量”GPT指的是依据市场保有量统计各个型号设备的工作小时数验证是否在质保期范围内，处于保内设备状态的保有量，即“保内保有量”GPT=∑(保内设备GP)。

市场保有量-保内保有量为“保外保有量”OPT=市场保有量MPT-保内保有量GPT。

各个产品资源对应设备的“定期保养模板”PMM，包括指定保养次数MT、质保时间GPWH、保养内容以及需使用的保养配件数量MPT。保养时间标准可按照设备工作小时进行计算，通常情况下默认按照工作小时计算。

本年度已经按照定期保养模板完成各类保养，工作小时数接近但未超出质保时间的设备为“临期出保设备”TOP，统计临期出保设备的数量总和为“临期出保量”TOPT=∑(临期出保设备TOP)。

“故障报告”BMR记录设备故障维修信息，包括故障发生时GPS或BDS记录的工作小时数BWH，故障配件BP以及故障配件更换量BPRT。

本年度新增销售挖掘机设备为“销售设备”SM，统计销售设备数量总和为“销售总量”SMT=∑(销售设备SM)。

在具体实施时，在本发明实施例提供的上述设备配件需求量预测方法中，步骤S103利用待测设备信息，获取质保期配件需求总量，具体可以包括：

步骤一、根据待测设备信息，计算区域保养件需求量、设定时段配件量、年度配件更换率。

在具体实施时，根据待测设备信息，计算区域保养件需求量，具体可以包括：首先，从待测设备信息中得到设备物料配装配件信息、设备保有量MPT、设备定位数据、定期保养模板、设备保养记录、设备工作小时数；然后，根据设备保有量MPT和设备定位数据，得到年度内设备在每个地区的区域市场保有量PRA_MPT、区域保内保有量PRA_GPT；之后，根据区域保内保有量PRA_GPT、定期保养模板、设备保养记录和设备工作小时数，计算设备定期保养总量PRA_MT；最后根据区域市场保有量MPT、设备定期保养总量PRA_MT和设备物料配装配件信息，计算区域保养件需求量PRA_MTPC。

上述步骤是依据定期保养模板计算各个区域内保内设备的要进行定期保养的用件数量。其中，设备定位数据可确认市场上的每台设备在那些地区，按照地区统计保有设备在每个地区的数量、保内多少、保外多少。区域保内保有量PRA_GPT=区域市场保有量PRA_MPT-该区域临期出保量PRA_TOPT+区域销售总量PRA_SMT。按照年度、指定区域、区域保内保有量、定期保养模板、设备保养记录、各设备工作小时数信息统计计算当前年度该区域内应完成的各设备定期保养总量PRA_MT=∑(保养次数MT)，以及对应各类定期保养模板应更换或使用的区域保养件需求量PRA_MTPC=∑(设备定期保养总量PRA_MT×市场保有量MPT)。

在具体实施时，根据待测设备信息，计算设定时段配件量，具体可以包括：从待测设备信息中得到年度的故障设备工作小时数BWH、故障配件BP、故障配件更换量BPRT；根据年度的故障设备工作小时数BWH、故障配件BP、故障配件更换量BPRT，得到设定时段区域故障发生量PR_BMT；根据设定时段区域故障发生量PR_BMT和区域市场保有量PRA_MPT，计算配件故障率BPFT；根据区域保内保有量PRA_GPT、设备工作小时数WH，预测本年保有设备工作小时数PRA_GPWH；根据配件故障率BPFT、故障配件BP、故障配件更换量BPRT和本年保有设备工作小时数PRA_GPWH，计算设定时段配件量PRA_GPBPRT。

上述步骤是从计算各区域内保内设备可能产生的故障导致的配件用量，直至得到设定时段配件量PRA_GPBPR。实际应用中，设备在使用时GPS或BDS是按照小时记录工作数据的，行业内一般也是按照工作小时数来评估设备的可靠性、使用寿命或折旧。这里可以按照设定时段（例如：每50小时、100小时或200小时设为一个统计时间段），用来统计不同资源类型（或型号）的设备分别在每设定时间段发生故障的次数，一次计算故障发生概率。

在具体实施时，根据待测设备信息，计算年度配件更换率，具体可以包括：从待测设备信息中得到配件质保天数PG，依据配件质保天数PG计算年度配件更换率YPGR=ROUND(365÷配件质保天数，2)。可以理解的是，ROUND（数值/公式，小数位）是四舍五入函数，其中，“数值/公式”可以是一个数字，也可以是一个计算公式；“小数位”代表四舍五入后保留的小数位数。

步骤二、根据区域保养件需求量、设定时段配件量、年度配件更换率，获取年度区域质保期配件需求总量。

具体地，通过区域保养件需求量PRA_MTPC和设定时段配件量PRA_GPBPRT的和，再与年度配件更换率相乘，可得到年度区域质保期配件需求总量PRA_YGPBT。即：本年度区域质保期配件需求总量PRA_YGPBT∈(按配件区分∑(区域保养件需求量PRA_MTPC+100小时时段配件量PRA_GPBPRT)×年度配件更换率YPGR)。其中，“按配件区分”的含义是依据配件品牌、规格、型号分别计算在每个区域内应该存放多少数量。

在具体实施时，在本发明实施例提供的上述设备配件需求量预测方法中，步骤S103利用待测设备信息，获取年度区域保外设备配件需求总量，具体可以包括：

首先，根据待测设备信息，得到区域保外设备的故障配件用量、区域配件销量和区域保外设备增长系数。

在具体实施时，根据待测设备信息，得到区域保外设备的故障配件用量，具体可以包括：从待测设备信息中得到上年度保外设备故障报告中的故障配件BP和故障配件更换量BPRT；根据上年度保外设备故障报告中的故障配件BP和故障配件更换量BPRT，按照所属产品资源的BOM版本统计区域保外设备的故障配件用量PRA_OPBPT。其中，“上年度”指的是需要统计的年度的上一个年度。

在具体实施时，根据待测设备信息，得到区域配件销量，具体可以包括：从待测设备信息中得到上年度各区域配件销售订单PSD；根据上年度各区域配件销售订单PSD，得到区域配件销量PRA_YPSDT。

在具体实施时，根据待测设备信息，区域保外设备增长系数，具体可以包括：从待测设备信息中得到上年度保外保有量OPT、年度保外保有量OPT及保外设备在各区域的分布情况；根据上年度保外保有量OPT、年度保外保有量OPT及保外设备在各区域的分布情况，得到区域保外设备增长系数PRA_OPT_GF。其中，区域保外保有量PRA_OPT=区域市场保有量PRA_MPT-区域保内保有量PRA_GPT。

然后，根据区域保外设备的故障配件用量PRA_OPBPT、年度配件更换率YPGR、区域配件销量PRA_YPSDT和区域保外设备增长系数PRA_OPT_GF，获取年度区域保外设备配件需求总量。

下面以年度为本年度，设备为挖掘机，设定时段为设定每100小时作为一个统计时间段为例，对本发明实施例提供的上述设备配件需求量预测方法进行详细说明，具体包括以下步骤：

第一步、按照产品资源对应统计市场保有设备中对应各版本“产品资源保有量”PR_MPT。

第二步、按照保有设备定位数据，统计本年度内保有市场的各类型、产品资源对应设备在每个地区的区域市场保有量PRA_MPT、区域保内保有量PRA_GPT、区域保外保有量PRA_OPT。其中：区域保内保有量PRA_GPT=区域市场保有量PRA_MPT-该区域临期出保量PRA_TOPT+区域销售总量PRA_SMT。区域保外保有量PRA_OPT=区域市场保有量PRA_MPT-区域保内保有量PRA_GPT。

第三步、按照本年度、指定区域、区域保内保有量、定期保养模板、设备保养记录、各设备工作小时数信息统计计算当前年度该区域内应完成的各“设备定期保养总量”PRA_MT=∑(保养次数MT)，以及对应各类定期保养模板应更换或使用的“区域保养件需求量”PRA_MTPC=∑(设备定期保养总量PRA_MT×市场保有量MPT)。

第四步、依据故障维修履历BMR中故障设备工作小时数BWH，按照产品资源PR划分，这里设定每100小时作为一个统计时间段（实际应用中可以按照实际需求调整统计时间段的数据），统计每100小时区域故障发生量PR_BMT∈(每100小时故障配件及更换数量∑(故障配件BP×故障配件更换量BPRT))。其中，通过每100小时区域故障发生量PR_BMT可预测每台包内设备在不同的100小时阶段故障发生概率。该数据以矩阵的方式体现。

第五步、根据区域市场保有量PRA_MPT计算“配件故障率”BPFT∈(ROUND(按区域故障发生量PR_BMT÷区域市场保有量PRA_MPT,4))。

第六步、根据区域保内保有量PRA_GPT及设备工作小时数WH，按产品资源分别统计本年各区域保内设备总工作小时数PRA_WHT∈(∑(工作小时数WH))。

第七步、根据区域保内设备总工作小时数PRA_WHT及区域保内保有量PRA_GPT，计算区域保内设备平均日工作小时数 PRA_ADWH∈(ROUND(PRA_WHT÷区域保内保有量PRA_GPT÷本年已过天数,2))。

第八步、根据区域保内保有量PRA_GPT和区域保内设备平均日工作小时数PRA_ADWH，预测本年保有设备工作小时数PRA_GPWH∈(区域保内保有设备工作小时数WH+区域保内保有量PRA_GPT×区域保内设备平均日工作小时数PRA_ADWH×本年剩余天数)。其中，通过区域内各个保有设备的工作小时数，加上 区域保内保有量与平均工作小时数、本年剩余天数相乘获得每台保有设备预测到年底可能达到的工作小时数。该数据为以矩阵方式体现。实际应用时要计算每台保有设备的本年工作小时。

第九步、依据本年保有设备工作小时数PRA_GPWH，按照每100小时为一个时段，计算区域内各产品资源内保有设备作业分别包含多少个100小时时段，并依据预算100小时时段配件量PRA_GPBPRT∈(100小时时段∑(故障配件BP×故障配件更换量BPRT)×配件故障率BPFT)。其中，要计算不同产品资源对应每个100小时段内，按照配件故障率BPFT，分别会发生多少次什么故障，一旦发生该故障后需要更换多少个配件。这里是按照100小时段和故障配件两个维度出具的矩阵。

这里是计算区域内各产品资源内保有设备作业分别包含多少个100小时时段。举个例子：产品资源：PR3LD0005、PR4LZ0001。市场保有量各资源为3台，按照2000工作小时上线作为质保期，如表一，通过该方法分别计算出每台车在本年度可能经历多少个100小时时段。

表一

依此数据可以测算出这6台车截止到本年年底可能会发生多少次故障、分别是什么故障、以及发生故障的概率有多少。这样就可以获得本年度对这6台车的服务需要在该区域部署多少配件的测算数据。

第十步、按照保内保有量GPT计算本年度区域质保期配件需求总量PRA_YGPBT∈(按配件区分∑(区域保养件需求量PRA_MTPC+100小时时段配件量PRA_GPBPRT)×年度配件更换率YPGR)。其中，这里的保内保有量GPT是作为统计范围，是在全国范围内所有保内设备的基础上，分区域计算年度各个区域的保质期内设备对应的配件需求总量。按配件区分是指依据配件品牌、规格、型号分别计算在每个区域内应该存放多少数量。

第十一步、依据上一年保外设备OP故障报告BMR信息，按照所属产品资源PR的BOM版本统计各区域保外设备的故障配件用量PRA_OPBPT∈(上一年各区域保外设备OP所属产品资源PR∑(故障报告BMR.故障配件BP×故障配件更换量BPRT))。

第十二步、统计上一年度各区域配件销售订单PSD统计各区域配件销量PRA_YPSDT∈(上一年度各区域∑(配件销售订单PSD))。

第十三步、依据上一年保外保有量OPT和本年保外保有量OPT及保外设备在各区域的分布情况，计算各区域保外设备对应所属产品资源PR的增长系数，即区域保外设备增长系数PRA_OPT_GF∈(各区域产品资源ROUND(本年保外保有量OPT÷上年保外保有量OPT,2))。

第十四步、按照保外保有量OPT计算本年度区域保外设备配件需求总量PRA_YOPBT∈(区域保外设备的故障配件用量PRA_OPBPT×年度配件更换率YPGR+区域配件销量PRA_YPSDT×区域保外设备增长系数PRA_OPT_GF)。

第十五步、依据求得的本年度区域质保期配件需求总量PRA_YGPBT和本年度区域保外设备配件需求总量PRA_YOPBT数据，计算区域市场本年度配件需求量PRA_YPQD∈(本年度区域质保期配件需求总量PRA_YGPBT+本年度区域保外设备配件需求总量PRA_YOPBT)。

第十六步、通过数字孪生技术结合GIS地图上将各区域市场本年度配件需求量PRA_YPQD在地图上按照区域坐标进行赋值展示。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种设备配件需求量预测系统，由于该系统解决问题的原理与前述一种基于数字孪生的设备配件需求量预测方法相似，因此该系统的实施可以参见基于数字孪生的设备配件需求量预测方法的实施，重复之处不再赘述。

在具体实施时，本发明实施例提供的设备配件需求量预测系统，如图3所示，具体包括：

模型建立模块11，用于根据产品资源物料配件清单，建立数字孪生设备模型；

信息获取模块12，用于根据数字孪生设备模型，获取待测设备信息；

数据处理模块13，用于利用待测设备信息，分别获取质保期配件需求总量和年度区域保外设备配件需求总量；

需求量预测模块14，用于根据获取的质保期配件需求总量和年度区域保外设备配件需求总量，预测年度区域配件需求总量。

在本发明实施例提供的上述设备配件需求量预测系统中，可以通过上述四个模块的相互作用，实时跟踪、准确预测出设备售后服务配件市场潜在需求量，帮助生产厂家快速掌握市场客户需求变化动态，及时对市场配件库存进行调整部署，改善配件周转率和资金利用率，降低市场配件成本投入并满足市场配件有效供给。

进一步地，在具体实施时，在本发明实施例提供的上述设备配件需求量预测系统中，还可以包括：

结果展示模块，用于将预测的年度区域配件需求总量在GIS地图上按照区域坐标进行赋值展示。

在具体实施时，在本发明实施例提供的上述设备配件需求量预测系统中，数据处理模块13可以包括：

第一处理单元，用于根据待测设备信息，计算区域保养件需求量、设定时段配件量、年度配件更换率；根据区域保养件需求量、设定时段配件量、年度配件更换率，获取年度区域质保期配件需求总量；

第二处理单元，用于根据待测设备信息，得到区域保外设备的故障配件用量、区域配件销量和区域保外设备增长系数；根据区域保外设备的故障配件用量、年度配件更换率、区域配件销量和区域保外设备增长系数，获取年度区域保外设备配件需求总量。

关于上述各个模块更加具体的工作过程可以参考前述实施例公开的相应内容，在此不再进行赘述。

进一步地，本发明还公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；计算机程序被处理器执行时实现前述公开的基于数字孪生的设备配件需求量预测方法。关于上述方法更加具体的过程可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统、存储介质而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器（RAM）、内存、只读存储器（ROM）、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的基于数字孪生的设备配件需求量预测方法、系统及介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式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。