基于关联矩阵模型的产品故障知识服务研究

针对产品故障分析与维修过程过于依赖专家知识，而没有充分利用历史故障数据的问题，为了提高产品故障处理效率和水平，文中从产品故障处理过程的流程决策和知识建模视角出发，利用数据挖掘技术，提出一种基于关联矩阵的产品故障处理知识服务模型，用以辅助维修人员进行产品故障处理决策，以提高产品故障处理效率与水平。首先，利用故障处理流程、故障处理内容及人工经验知识，构建包含故障件、故障现象、故障原因、技术方案的故障处理知识模型。针对产品故障文本的特性，综合使用FP-Growth算法及K-means聚类算法进行知识提取。基于词袋模型，采用词频统计方法构建故障件与故障现象之间的关联矩阵，运用模糊分析法构建产品故障现象与故障原因之间的关联矩阵，并在此基础上构建故障原因与技术方案之间的关联矩阵，向故障处理人员提供相应的技术方案组合，进而对整个故障处理过程提供相应的知识服务，最后采用汽车轮胎故障处理案例验证了该模型的有效性。