一种设备优化选择方法、装置及设备与流程

本发明涉及设备技术领域，具体而言，涉及一种设备优化选择方法、装置及设备。

背景技术：

目前各种设备的应用非常广泛，每种设备在不同环境下的适应性均不同，使用的寿命时间在不同环境下也有所不同。因此，用户根本无法准确选择哪一款设备能更好地适应用户现在所生活的环境。例如热水机，有的用户购买的热水机可能不适合用户所处的环境，造成用户金钱的浪费，用户购买的热水机安装到不适合的环境里，造成资源的浪费；有的用户为了追求更好的使用感，可能需要花费更多的时间和金钱去定制热水机或者买全能热水机。所以，用户不能准确得知哪一款设备更适合自己所处的环境，影响用户体验。

针对现有技术中设备与环境不匹配造成资源浪费的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

本发明实施例中提供一种设备优化选择方法、装置及设备，以解决现有技术中设备与环境不匹配造成资源浪费的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种设备优化选择方法，其中，该方法包括：获取每个区域中不同型号的设备上的工作数据；其中，所述设备定位自身所处区域并实时收集所述工作数据；对所述工作数据进行分析；根据分析结果筛选适合每个区域的最优型号的设备。

进一步地，对所述工作数据进行分析，包括：对比获取的所述工作数据与前一次获取的工作数据；根据对比结果推算不同型号的设备在每个区域的使用寿命。

进一步地，根据对比结果推算不同型号的设备在每个区域的使用寿命，包括：根据对比结果确定所述设备上每个器件的老化趋势和使用时长；根据所述老化趋势和所述使用时长，推算不同型号的设备在每个区域的使用寿命。

进一步地，对所述工作数据进行分析，还包括：分析所述工作数据中的故障数据，确定每个区域的设备上发生率最高的故障；根据所述使用寿命和所述发生率最高的故障，确定每个区域的环境对设备的影响因素。

进一步地，根据分析结果筛选适合每个区域的最优型号的设备，包括：获取不同型号的设备的销售数据；结合所述使用寿命、所述发生率最高的故障、所述影响因素、所述销售数据，筛选适合每个区域的最优型号的设备。

进一步地，确定每个区域的设备上发生率最高的故障之后，所述方法还包括：将每个区域的设备上发生率最高的故障进行统计，生成故障报告。

进一步地，根据分析结果筛选适合每个区域的最优型号的设备之后，所述方法还包括：将筛选结果推送给用户端；其中，所述筛选结果中包含适合每个区域的最优型号，所述用户端至少包括以下之一：应用app、销售网页。

进一步地，所述工作数据至少包括以下之一：主板电压、压缩机温度、冷媒量。

进一步地，所述影响因素至少包括以下之一：潮湿、干燥、高温、低温。

进一步地，所述设备是以下任意之一：热水机、空调。

本发明还提供了一种设备优化选择装置，其中，该装置包括：数据获取模块，用于获取每个区域中不同型号的设备上的工作数据；其中，所述设备定位自身所处区域并实时收集所述工作数据；分析模块，用于对所述工作数据进行分析；筛选模块，用于根据分析结果筛选适合每个区域的最优型号的设备。

进一步地，所述分析模块包括：对比单元，用于对比获取的所述工作数据与前一次获取的工作数据；推算单元，用于根据对比结果推算不同型号的设备在每个区域的使用寿命。

进一步地，所述推算单元包括：器件分析单元，用于根据对比结果确定所述设备上每个器件的老化趋势和使用时长；寿命推算单元，用于根据所述老化趋势和所述使用时长，推算不同型号的设备在每个区域的使用寿命。

进一步地，所述分析模块还包括：故障分析单元，用于分析所述工作数据中的故障数据，确定每个区域的设备上发生率最高的故障；根据所述使用寿命和所述发生率最高的故障，确定每个区域的环境对设备的影响因素。

进一步地，所述筛选模块，具体用于获取不同型号的设备的销售数据；结合所述使用寿命、所述发生率最高的故障、所述影响因素、所述销售数据，筛选适合每个区域的最优型号的设备。

进一步地，所述装置还包括：推送模块，用于将筛选结果推送给用户端；其中，所述筛选结果中包含适合每个区域的最优型号，所述用户端至少包括以下之一：客户端软件app、销售网页。

本发明还提供了一种设备，其中，该设备包括上述的设备优化选择装置。

进一步地，所述设备包括：处理模块，用于定位所述设备所处的区域；还用于实时收集每个区域中不同型号的设备上的工作数据，并将所述工作数据发送至服务器；其中，所述服务器用于通过分析所述工作数据，筛选适合每个区域的最优型号的设备。

进一步地，所述设备是以下任意之一：热水机、空调。

应用本发明的技术方案，收集设备的工作数据，通过分析工作数据，确定哪个型号的设备在哪个区域工作最合适，提高了设备的使用寿命和使用率的最优化，让用户使用到最适合自己生活环境的设备，提高用户的体验。

附图说明

图1是根据本发明实施例的设备优化选择方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的设备优化选择装置的结构框图；

图3是根据本发明实施例的设备结构框图；

图4是根据本发明实施例的热水机优化工作流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述，但不作为对本发明的限定。

实施例一

图1是根据本发明实施例的设备优化选择方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤(步骤s101-步骤s103)：

步骤s101，获取每个区域中不同型号的设备上的工作数据；其中，上述设备定位自身所处区域并实时收集工作数据；

步骤s102，对上述工作数据进行分析；

步骤s103，根据分析结果筛选适合每个区域的最优型号的设备。

通过本实施例，收集设备的工作数据，通过分析工作数据，确定哪个型号的设备在哪个区域工作最合适，提高了设备的使用寿命和使用率的最优化，让用户使用到最适合自己生活环境的设备，提高用户的体验。

本实施例中，具体地，每个设备上的gprs(generalpacketradioservice，通用分组无线服务技术)模块可以定位该设备所处的区域并实时收集工作数据；

除此之外，还可以基于gps(globalpositioningsystem，全球定位系统)或者北斗定位系统等进行定位。在设备收集工作数据之后，可以通过2g、3g、4g或internet等进行数据传输。对于如何定位设备以及如何传输数据，本实施例对此不做限定。在本实施例提供的技术方案中，只要能够准确获取到每个区域中不同型号的设备上的工作数据即可。

对于如何分析工作数据，本实施例提供了一种优选实施方式，即对比获取的工作数据与前一次获取的工作数据，根据对比结果推算不同型号的设备在每个区域的使用寿命。具体地，可以通过以下优选实施方式进行推算：根据对比结果作出趋势曲线，从而确定设备上每个器件的老化趋势和使用时长；根据老化趋势和使用时长，推算不同型号的设备在每个区域的使用寿命。通过上述优选实施方式，能够确定不同型号的设备与每个区域的匹配度，即不同型号的设备在每个区域所使用的效果。如果某个区域中某款型号的设备使用寿命最长，则表示此款型号的设备比较适合该区域。

此外，在对工作数据进行分析时，优选地，还可以对设备故障进行分析，即分析工作数据中的故障数据，确定每个区域的设备上发生率最高的故障，根据设备的使用寿命和发生率最高的故障，确定每个区域的环境对设备的影响因素。例如，根据使用寿命较短的设备上的发生率最高的故障，可以推测出区域环境对设备的影响因素，例如潮湿、干燥、高温、低温等影响因素。此后，可以将每个区域的设备上发生率最高的故障进行统计，生成故障报告，将故障报告发送至设备开发人员，便于开发人员有针对性的进行开发。

在对设备的工作数据完成分析操作之后，还需要获取不同型号的设备的销售数据，结合上述使用寿命、发生率最高的故障、上述影响因素、销售数据，筛选适合每个区域的最优型号的设备。其中，销售数据至少包括：设备价格。设备销量等。在筛选适合某个区域的最优型号设备时，可以尽可能地选择在该区域使用寿命较长、故障较少、影响因素较少、销售数据较高的设备。

在筛选出适合每个区域的最优型号的设备之后，可以将该筛选结果推送给用户端。其中，用户端至少可以包括以下之一：app(application，应用)、销售网页等。

需要说明的是，本实施例中的设备可以是以下任意之一：热水机、空调等家用电器设备。本实施例中涉及的工作数据，至少可以包括以下之一：主板电压、压缩机温度、冷媒量等。

实施例二

对应于图1介绍的设备优化选择方法，本实施例提供了一种设备优化选择装置，如图2所示的设备优化选择装置的结构框图，该装置包括：

数据获取模块10，用于获取每个区域中不同型号的设备上的工作数据；其中，设备定位自身所处区域并实时收集工作数据；

分析模块20，连接至数据获取模块10，用于对上述工作数据进行分析；

筛选模块30，连接至分析模块20，用于根据分析结果筛选适合每个区域的最优型号的设备。

通过本实施例，收集设备的工作数据，通过分析工作数据，确定哪个型号的设备在哪个区域工作最合适，提高了设备的使用寿命和使用率的最优化，让用户使用到最适合自己生活环境的设备，提高用户的体验。

对于分析模块20如何分析工作数据，本实施例提供了一种优选实施方式，即上述分析模块20可以包括：对比单元，用于对比获取的工作数据与前一次获取的工作数据；推算单元，用于根据对比结果推算不同型号的设备在每个区域的使用寿命。优选地，上述推算单元可以包括：器件分析单元，用于根据对比结果确定设备上每个器件的老化趋势和使用时长；寿命推算单元，用于根据上述老化趋势和上述使用时长，推算不同型号的设备在每个区域的使用寿命。

通过上述优选实施方式，能够确定不同型号的设备与每个区域的匹配度，即不同型号的设备在每个区域所使用的效果。如果某个区域中某款型号的设备使用寿命最长，则表示此款型号的设备比较适合该区域。

此外，在对工作数据进行分析时，优选地，上述分析模块20还可以包括：故障分析单元，用于分析工作数据中的故障数据，确定每个区域的设备上发生率最高的故障；根据使用寿命和发生率最高的故障，确定每个区域的环境对设备的影响因素。例如，根据使用寿命较短的设备上的发生率最高的故障，可以推测出区域环境对设备的影响因素，例如潮湿、干燥、高温、低温等影响因素。

在本实施例中，上述筛选模块30，具体用于获取不同型号的设备的销售数据；结合上述使用寿命、上述发生率最高的故障、上述影响因素、上述销售数据，筛选适合每个区域的最优型号的设备。在筛选适合某个区域的最优型号设备时，可以尽可能地选择在该区域使用寿命较长、故障较少、影响因素较少、销售数据较高的设备。

在筛选出适合每个区域的最优型号的设备之后，上述装置还可以包括：推送模块，用于将筛选结果推送给用户端；其中，上述筛选结果中包含适合每个区域的最优型号，用户端至少可以包括以下之一：app、销售网页等。

需要说明的是，本实施例中的设备优化选择装置可以应用在热水机、空调等家用电器设备上。本实施例中涉及的工作数据，至少可以包括以下之一：主板电压、压缩机温度、冷媒量等。

实施例三

图3是根据本发明实施例的设备结构框图，如图3所示，该设备包括：前面介绍的设备优化选择装置。该设备还包括：处理模块，用于定位设备所处的区域；还用于实时收集每个区域中不同型号的设备上的工作数据，并将工作数据发送至服务器；其中，上述服务器用于通过分析上述工作数据，筛选适合每个区域的最优型号的设备。

上述处理模块可以基于gprs、gps或者北斗定位系统等进行设备的准确定位。在收集工作数据之后，处理模块可以通过2g、3g、4g或internet等进行数据传输。对于如何定位设备以及如何传输数据，本实施例对此不做限定。在本实施例提供的技术方案中，只要处理模块能够准确获取到每个区域中不同型号的设备上的工作数据即可。

本实施例中的设备可以是以下任意之一：热水机、空调等家用电器设备。

图4是根据本发明实施例的热水机优化工作流程图，如图4所示，该流程包括以下步骤(步骤s401-步骤s405)：

步骤s401，gprs模块(与上述处理模块的功能相同)收集热水机的工作数据。

步骤s402，gprs模块将收集到的工作数据发送至服务器。

每一个热水机中都安装一个gprs模块，且gprs模块可以通过2g、3g或4g网络进行移动通讯。每一个gprs模块只对应一个热水机，每一个热水机的工作数据会以每秒的方式反馈到gprs模，gprs模块也会将热水机的工作数据同步反馈到服务器。

热水机上的gprs模块每秒钟通过rs485通讯方式对工作数据实时收集，再将收集到的工作数据通过2g、3g或4g网络实时发送到服务器。

步骤s403，服务器对工作数据进行统计分析。

在本实施例中，上述工作数据包括：热水机的主板电压，压缩机的温度，冷媒量，使用年龄和故障数据等。将这些工作数据与以前收到的工作数据进行对比，并作出趋势曲线，分析热水机上每个关键器件的老化趋势和使用寿命，再通过故障数据分析出每个区域的热水机故障率最高的问题点，即发生率最高的故障(或问题)。

之后，服务器根据分析后的结果推算出每个热水机在每个区域的使用寿命和环境影响的最大问题点(或称为环境的影响因素)，例如潮湿或高温。

最后，服务器结合推算出的结果和其他综合数据(例如价格，销售量等)，筛选出每个区域的热水机综合性能最优的型号，同时将该区域的热水机的故障统一反馈给热水机开发人员，便于开发人员可以有针对性地去设计该区域的热水机。

步骤s404，服务器将分析结果反馈到用户手机和销售网页。

服务器将筛选结果以移动网络或wifi网络的方式反馈到用户的手机对应的app，或者热水机销售网页。

步骤s405，用户根据筛选结果选择最适合自己使用的热水机。

用户可以根据筛选结果去购买更适合自己生活环境的热水机，同时销售商可以以更优的方式去引入最适合该区域销售的热水机。

本发明主要解决了如下技术问题：

1、让用户可以准确购买适应用户生活环境的设备；

2、让设备开发人员可以根据不同区域性的特点更有针对性地进行设计，不用开发累赘的功能，减少成本的开发；

3、避免选择的设备安装到不适合的环境里，减少金钱和资源的浪费。

从以上的描述中可知，本发明通过收集设备上的各种工作数据，再将每一台设备的工作数据反馈到服务器，服务器再将这些工作数据进行分析，从而判断哪一型号的设备在哪个区域工作最合适，从而更好地给用户参考，让用户更好地选择购买设备，而不用去花更多的时间和金钱去定制特殊的设备或花费金钱购买全能设备。

当然，以上是本发明的优选实施方式。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明基本原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。