家电设备故障严重程度的评估方法、装置、存储介质及服务设备与流程
1.本技术涉及家电领域，尤其涉及一种家电设备故障严重程度的评估方法、装置、存储介质及服务设备。
背景技术：
2.家电设备在使用过程中可能会发生各种类型的故障，消费者会联系维修人员对家电设备进行维修，维修人员利用自身的维修经验对故障进行排除，然后由售后人员填写电子或纸质的维修记录表，将维修记录表进行存档。目前对于家电设备的故障严重程度定量评价的相关研究尚少，仅仅记录故障的发生次数，缺乏对故障严重程度的准确评估，无法为后续的研发人员提供改进依据。
技术实现要素：
3.本技术实施例提供了家电设备故障严重程度的评估方法、装置、存储介质及终端设备，可以解决现有技术中无法定量评估家电设备故障严重程度的问题。所述技术方案如下：
4.第一方面，本技术实施例提供了一种家电设备故障严重程度的评估方法，所述方法包括：
5.获取故障查询记录；
6.根据所述故障查询记录，统计用户总数量、查询目标故障的用户数量、所述目标故障的总查询次数、用户查询所述目标故障的平均页面停留时长；
7.根据统计的各个参数值计算故障严重系数；
8.根据所述故障严重系数确定所述目标故障的严重等级。
9.第二方面，本技术实施例提供了一种家电设备故障严重程度的评估装置，所述装置包括：
10.获取单元，用于获取故障查询记录；
11.统计单元，用于根据所述故障查询记录，统计用户总数量、查询目标故障的用户数量、所述目标故障的总查询次数、用户查询所述目标故障的平均页面停留时长；
12.计算单元，用于根据统计的各个参数值计算故障严重系数；
13.确定单元，用于根据所述故障严重系数确定所述目标故障的严重等级。
14.第三方面，本技术实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
15.第四方面，本技术实施例提供一种服务设备，可包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行上述的方法步骤。
16.本技术一些实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
17.通过终端设备为用户提供故障查询功能，获取各个用户的故障查询记录，然后统计各个用户总数量、查询目标故障的用户数量、目标故障的总查询次数、用户查询目标故障的平均页面停留时长，根据统计的各个参数值计算故障严重系数以及故障等级，通过定量方式统计家电设备在不同故障类型下的严重程度，通过精细化方式评估故障验证程度，为后续的研发设计提供指导，以提高家电产品工作的可靠性。
附图说明
18.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有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技术的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其它的附图。
19.图1是本技术实施例提供的网络架构示意图；
20.图2是本技术实施例提供的家电设备故障严重程度的评估方法的流程示意图；
21.图3是本技术实施例提供的故障查询页面的示意图；
22.图4是本技术提供的一种家电设备故障严重程度的评估装置的结构示意图；
23.图5是本技术提供的一种服务设备的结构示意图。
具体实施方式
24.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术实施例方式作进一步地详细描述。
25.需要说明的是，本技术提供的家电设备故障严重程度的评估方法一般由服务设备执行，相应的，家电设备故障严重程度的评估装置一般设置于服务设备中。
26.图1示出了可以应用于本技术的家电设备故障严重程度的评估方法或家电设备故障严重程度的评估装置的示例性网络架构。
27.如图1所示，网络架构可以包括：终端设备101和服务设备102。终端设备101和服务设备102之间可以通过网络进行通信，网络用于上述各个单元之间提供通信链路的介质。网络可以包括各种类型的有线通信链路或无线通信链路，例如：有线通信链路包括光纤、双绞线或同轴电缆等，无线通信链路包括蓝牙通信链路、无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)通信链路或微波通信链路等。
28.其中，终端设备101通过账号密码登录到服务设备102，服务设备102在终端设备101上显示故障查询页面，用户通过故障查询页面进行故障查询，服务设备102向终端设备101返回故障解决页面，用户通过故障解决页面获得故障的解决方案，服务设备102在后台记录各个用户的故障查询记录，包括用户标识、用户的查询时间、用户在故障解决页面的停留时长、故障关键词、机型类别等字段，根据各个故障查询记录计算故障严重系数和严重等级，通过定量方式评估家电设备的故障严重程度，提高评估的精确性。家电设备包括但不限于：空调、洗衣机、电冰箱等。
29.需要说明的是，终端设备101和服务设备102可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101和服务设备102为硬件时，可以实现成多个服务设备组成的分布式服务设备集，也可以实现成单个服务设备。当终端设备101和服务设备102为软件时，可以实现成多个软件
或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不做具体限定。
30.本技术的终端设备上可以安装有各种通信客户端应用，例如：视频录制应用、视频播放应用、语音交互应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
31.终端设备可以是硬件，也可以是软件。当终端设备为硬件时，可以是具有显示屏的各种终端设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携式计算机和台式计算机等等。当终端设备为软件时，可以是安装上述所列举的终端设备中。其可以实现呈多个软件或软件模块(例如：用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不作具体限定。
32.当终端设备为硬件时，其上还可以安装有显示设备和摄像头，显示设备显示可以是各种能实现显示功能的设备，摄像头用于采集视频流；例如：显示设备可以是阴极射线管显示器(cathode ray tube display，简称cr)、发光二极管显示器(light-emitting diode display，简称led)、电子墨水屏、液晶显示屏(liquid crystal display，简称lcd)、等离子显示面板(plasma displaypanel，简称pdp)等。用户可以利用终端设备上的显示设备，来查看显示的文字、图片、视频等信息。
33.应理解，图1中的终端设备、网络和服务设备的数目仅是示意性的。根据实现需要，可以是任意数量的终端设备、网络和服务设备。
34.下面将结合附图2，对本技术实施例提供的家电设备故障严重程度的评估方法进行详细介绍。其中，本技术实施例中的家电设备故障严重程度的评估装置可以是图1所示的终端设备。
35.请参见图2，为本技术实施例提供了一种家电设备故障严重程度的评估方法的流程示意图。如图2所示，本技术实施例的所述方法可以包括以下步骤：
36.s201、获取故障查询记录。
37.在本技术实施例中，用户使用终端设备在服务设备中查询家电设备的故障解决方案，服务设备记录用户的查询过程形成故障查询记录，用户每查询一次就生成一条故障查询记录。用户可以是维修人员、售后人员或家电设备的消费者等，用户通过终端设备上安装的故障查询软件登录到服务设备进行故障查询，或通过浏览器登录到服务设备进行故障查询，本技术不作限制。服务设备在评估家电设备的故障严重程度时，获取所有用户的故障查询记录。进一步的，公司可能产生多个不同机型类别的家电设备，为了提高故障评估的准确性，服务设备可以只获取指定机型类别和/或目标故障的故障查询记录。进一步的，为了减少运算量，服务设备可以可以获取指定时间段内的故障查询记录，指定时间段可以由用户进行配置。
38.举例来说，参见图3所示的故障查询页面的示意图，用户在终端设备上下载故障查询软件，然后通过故障查询软件进行注册得到账号密码，注册成功后，用户使用账号密码登录到服务设备，服务设备在用户的终端设备的显示屏上推送故障查询页面，故障查询页面包括：机型类别输入控件和故障代码输入控件，输入控件是一种图形化控件，是提供信息输入的接口，用户通过机型类别输入控件输入家电设备的机型类别，以及通过故障代码输入控件输入故障关键词，例如：故障关键词为：风机不转、不制冷、不制热等。进一步的，机型类别输入控件可以提供候选机型类别集合，候选机型类别集合包括公司生成的所有机型类别
的家电设备，用户只能在候选机型类别集合中选择一个机型类别进行输入；故障代码输入控件提供一个候选故障关键词集合，候选故障关键词集合中包括对应的机型类别的家电设备所有可能的故障关键词，用户只能在候选故障关键词集合中选择一个故障关键词进行输入，通过限制用户输入的有效信息，避免用户随意输入无效信息，可以提高故障查询效率和准确性。
39.其中，用户在图3的故障查询页面输入机型类别和故障关键词后，终端设备基于用户的提交指令，向服务设备发送查询请求，查询请求携带用户输入的机型类别和故障关键词，服务设备响应于查询请求向终端设备推送对应的故障解决页面，故障解决页面包括该机型类别的该故障关键词对应的故障解决方案，用户查看该故障解决页面获取故障解决方案，终端设备会统计用户在该故障解决页面的停留时长，停留时长表示终端设备显示故障解决页面或关闭故障解决页面的时长，终端设备将统计的停留时长发送给服务设备进行保存。具体过程为：终端设备记录服务设备推送故障解决页面的开始时刻，在检查到用户对故障解决页面的关闭指令时，对故障解决页面进行关闭以及记录关闭时刻，然后统计开始时刻到关闭时刻之间的停留时长，向服务设备发送该停留时长，服务设备根据用户标识(唯一表示用户身份，用户注册时由服务设备分配)、用户的查询时间(可用查询请求的发送时间表示)、用户在该故障解决页面的停留时长、故障关键词、机型类别生成该用户的一条故障查询记录，服务设备根据上述方法生成和存储各个用户的故障查询记录。
40.由此可见，本技术实施例提供故障查询页面为维修人员提供标准的维修解决方案，统一各个维修人员的维修能力，提高家设备的维修效率。
41.s202、根据故障查询记录，统计用户总数量、查询目标故障的用户数量、目标故障的总查询次数、用户查询目标故障的平均页面停留时长。
42.在本技术实施例中，根据s201中获取到的多个故障查询记录，统计用户总数量、查询目标故障的用户数量、目标故障的总查询次数、用户查询目标故障的平均页面停留时长。目标故障是用户指定的故障类型，故障类型通过故障查询记录中的故障查询词来区分，具有相同或相近语义的故障查询词对应同一故障类型。用户总数量表示服务设备中注册的用户的总数量，查询目标故障的用户数量表示获取的多条故障查询记录中，查询目标故障的用户的数量，例如：查询故障关键词为“风机故障”的用户的数量。目标故障的总查询次数表示各个用户查询目标故障的次数的求和，需说明，如果同一用户多次针对目标故障进行查询，那么该用户针对目标故障的查询次数只记为1次。用户查询目标故障的平均页面停留时长表示将所有用户在故障解决页面的停留时长进行平均得到的平均值，需说明，如果同一用户多次针对目标故障进行查询，那么该用户在目标故障的故障解决页面的停留时长即为多个停留时长的累加，这样可以提高停留时长评估的准确性。
43.s203、根据统计的各个参数值计算故障严重系数。
44.在本技术实施例中，目标故障的故障严重系数和s202中统计的用户总数量、查询目标故障的用户数量、所述目标故障的总查询次数、用户查询所述目标故障的平均页面停留时长有关，上述各个参数值和目标故障的故障严重系数呈线性关系，通过上述各个参数值来计算故障严重系数，提高故障评估的准确性。进一步的，故障严重系数和目标故障的严重程度呈正相关性，即故障严重系数越大，目标故障的严重程度越高，反之故障严重系数越小，目标故障的严重程度越低。
45.在本技术实施例中，所述根据统计的各个参数值计算故障严重系数，包括：
46.根据如下公式计算所述目标故障的故障严重系数：
[0047][0048]
其中，η表示所述故障严重系数，n表示所述用户总数量，m表示所述查询目标故障的用户数量，p表示所述目标故障的总查询次数，q表示用户查询所述目标故障的平均页面停留时长(单位可以为分钟)，w1和w2表示权重，w1+w2＝1，进一步的，w1＝0.6，w2＝0.4。
[0049]
举例来说，假设评估“风机故障”的严重程度，统计到的用户总数量为5000，查询风机故障的用户数量为1000，风机故障的查询总次数为10000，用户查看风机故障的故障解决页面的评估停留时间为60分钟，那么计算得到的风机故障的故障严重系数为：
[0050]
s204、根据故障严重系数确定目标故障的严重等级。
[0051]
在本技术实施例中，严重等级采用定量方式描述目标故障的严重程度，严重等级的总级数至少为两级，具体可以根据实际需求而定，例如：严重等级的总级数为5级，分别为：最严重高频发故障、严重偏高频发故障、严重中频发故障、普通中频发故障、普通低频发故障，即可同时表征故障严重程度和故障发生频率。
[0052]
进一步的，所述根据所述故障严重系数确定所述目标故障的严重等级，包括：
[0053]
遍历所述故障严重系数在预设的多个系数区间中落入的目标系数区间；
[0054]
查询与所述目标系数区间关联的严重等级，验证等级与故障严重系数呈正相关性。
[0055]
进一步的，所述预设的多个系数区间为：(-∞，5)、[5，15)、[15，25)、[25，35)、[35，+∞)。
[0056]
举例来说，系数区间和严重等级之间的映射关系如表1所示：
[0057][0058]
表1
[0059]
根据s203的例子，计算得到的故障严重系数为6，遍历表1得到落入到[5，15)的系数区间，确定关联的严重等级为p4。
[0060]
本技术的实施例，通过终端设备为用户提供故障查询功能，获取各个用户的故障
查询记录，然后统计各个用户总数量、查询目标故障的用户数量、目标故障的总查询次数、用户查询目标故障的平均页面停留时长，根据统计的各个参数值计算故障严重系数以及故障等级，通过定量方式统计家电设备在不同故障类型下的严重程度，通过精细化方式评估故障验证程度，为后续的研发设计提供指导，以提高家电产品工作的可靠性。
[0061]
下述为本技术装置实施例，可以用于执行本技术方法实施例。对于本技术装置实施例中未披露的细节，请参照本技术方法实施例。
[0062]
请参见图4，其示出了本技术一个示例性实施例提供的家电设备故障严重程度的评估装置的结构示意图，以下简称装置4。该装置4可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为服务设备的全部或一部分。装置4包括：获取单元401、统计单元402、计算单元403、确定单元404。
[0063]
获取单元，用于获取故障查询记录；
[0064]
统计单元，用于根据所述故障查询记录，统计用户总数量、查询目标故障的用户数量、所述目标故障的总查询次数、用户查询所述目标故障的平均页面停留时长；
[0065]
计算单元，用于根据统计的各个参数值计算故障严重系数；
[0066]
确定单元，用于根据所述故障严重系数确定所述目标故障的严重等级。
[0067]
在一个或多个可能的实施例中，所述根据统计的各个参数值计算故障严重系数，包括：
[0068]
根据如下公式计算所述目标故障的故障严重系数：
[0069][0070]
其中，η表示所述故障严重系数，n表示所述用户总数量，m表示所述查询目标故障的用户数量，p表示所述目标故障的总查询次数，q表示用户查询所述目标故障的平均页面停留时长，w1和w2表示权重，w1+w2＝1。
[0071]
在一个或多个可能的实施例中，w1＝0.6，w2＝0.4。
[0072]
在一个或多个可能的实施例中，所述根据所述故障严重系数确定所述目标故障的严重等级，包括：
[0073]
遍历所述故障严重系数在预设的多个系数区间中落入的目标系数区间；
[0074]
查询与所述目标系数区间关联的严重等级，验证等级与故障严重系数呈正相关性。
[0075]
在一个或多个可能的实施例中，所述预设的多个系数区间为：(-∞，5)、[5，15)、[15，25)、[25，35)、[35，+∞)。
[0076]
在一个或多个可能的实施例中，所述获取故障查询记录，包括：
[0077]
获取指定机型类别的故障查询记录。
[0078]
在一个或多个可能的实施例中，还包括：
[0079]
查询单元，用于向终端设备推送故障查询页面；其中，所述故障查询页面包括：机型类别输入控件和故障代码输入控件；
[0080]
接收来自所述终端设备的查询请求；其中，所述查询请求包括机型类别和故障关键词；
[0081]
响应于所述查询请求向所述终端设备推送故障解决页面；
[0082]
检测到所述用户关闭所述故障解决页面时，根据用户标识、用户的查询时间、用户在所述故障解决页面的停留时长、所述故障关键词、所述机型类别生成一条故障查询记录。
[0083]
需要说明的是，上述实施例提供的装置4在执行家电设备故障严重程度的评估方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成上述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的家电设备故障严重程度的评估装置与家电设备故障严重程度的评估方法实施例属于同一构思，其体现实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
[0084]
上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0085]
本技术实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质可以存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如上述图2所示实施例的方法步骤，具体执行过程可以参见图2所示实施例的具体说明，在此不进行赘述。
[0086]
本技术还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现如上各个实施例所述的家电设备故障严重程度的评估方法。
[0087]
请参见图5，为本技术实施例提供了一种服务设备的结构示意图。如图5所示，所述服务设备设备500可以包括：至少一个处理器501，至少一个网络接口504，存储器503，至少一个通信总线502。
[0088]
其中，通信总线502用于实现这些组件之间的连接通信。
[0089]
其中，网络接口504可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。
[0090]
其中，处理器501可以包括一个或者多个处理核心。
[0091]
可选的，服务设备还可以包括用户接口，用户接口用于为用户进行人机交互的接口，用户接口可以包括显示屏(display)、摄像头(camera)等。
[0092]
处理器501利用各种接口和线路连接整个服务设备500内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器503内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器503内的数据，执行服务设备500的各种功能和处理数据。可选的，处理器501可以采用数字信号处理(digital signal processing，dsp)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)、可编程逻辑阵列(programmable logicarray，pla)中的至少一种硬件形式来实现。处理器501可集成中央处理器(central processing unit，cpu)、图像处理器(graphics processing unit，gpu)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，cpu主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器501中，单独通过一块芯片进行实现。
[0093]
其中，存储器503可以包括随机存储器(randomaccess memory，ram)，也可以包括只读存储器(read-only memory)。可选的，该存储器503包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器503可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器503可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各
个方法实施例中涉及到的数据等。存储器503可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器501的存储装置。如图5所示，作为一种计算机存储介质的存储器503中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及应用程序。
[0094]
在图5所示的服务设备500中，处理器501可以用于调用存储器503中存储的应用程序，并具体执行如图2所示的方法，具体过程可参照图2所示，此处不再赘述。
[0095]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
[0096]
以上所揭露的仅为本技术较佳实施例而已，当然不能以此来限定本技术之权利范围，因此依本技术权利要求所作的等同变化，仍属本技术所涵盖的范围。
技术特征：
1.一种家电设备故障严重程度的评估方法，其特征在于，包括：获取故障查询记录；根据所述故障查询记录，统计用户总数量、查询目标故障的用户数量、所述目标故障的总查询次数、用户查询所述目标故障的平均页面停留时长；根据统计的各个参数值计算故障严重系数；根据所述故障严重系数确定所述目标故障的严重等级。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据统计的各个参数值计算故障严重系数，包括：根据如下公式计算所述目标故障的故障严重系数：其中，η表示所述故障严重系数，n表示所述用户总数量，m表示所述查询目标故障的用户数量，p表示所述目标故障的总查询次数，q表示用户查询所述目标故障的平均页面停留时长，w1和w2表示权重，w1+w2＝1。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，w1＝0.6，w2＝0.4。4.根据权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述故障严重系数确定所述目标故障的严重等级，包括：遍历所述故障严重系数在预设的多个系数区间中落入的目标系数区间；查询与所述目标系数区间关联的严重等级，验证等级与故障严重系数呈正相关性。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设的多个系数区间为：(-∞，5)、[5，15)、[15，25)、[25，35)、[35，+∞)。6.根据权利要求1或2或3或5所述的方法，其特征在于，所述获取故障查询记录，包括：获取指定机型类别的故障查询记录。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：向终端设备推送故障查询页面；其中，所述故障查询页面包括：机型类别输入控件和故障代码输入控件；接收来自所述终端设备的查询请求；其中，所述查询请求包括机型类别和故障关键词；响应于所述查询请求向所述终端设备推送故障解决页面；检测到所述用户关闭所述故障解决页面时，根据用户标识、用户的查询时间、用户在所述故障解决页面的停留时长、所述故障关键词、所述机型类别生成一条故障查询记录。8.一种家电设备故障严重程度的评估装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取故障查询记录；统计单元，用于根据所述故障查询记录，统计用户总数量、查询目标故障的用户数量、所述目标故障的总查询次数、用户查询所述目标故障的平均页面停留时长；计算单元，用于根据统计的各个参数值计算故障严重系数；确定单元，用于根据所述故障严重系数确定所述目标故障的严重等级。9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1～7任意一项的方法步骤。
10.一种服务设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1～7任意一项的方法步骤。
技术总结
本申请实施例公开了一种家电设备故障严重程度的评估方法、装置、存储介质及服务设备，涉及家电领域。本申请统计各个用户总数量、查询目标故障的用户数量、目标故障的总查询次数、用户查询目标故障的平均页面停留时长，根据统计的各个参数值计算故障严重系数以及故障等级，通过定量方式统计家电设备在不同故障类型下的严重程度，通过精细化方式评估故障验证程度，为后续的研发设计提供指导，以提高家电产品工作的可靠性。电产品工作的可靠性。电产品工作的可靠性。
