畢 略 李百川 楊永健 武繼榮 晉 升

（合肥華凌股份有限公司 合肥 230093）

引言

隨著智能家居技術(shù)的不斷發(fā)展，冰箱產(chǎn)品搭載的傳感器和模組越來(lái)越多，其中WiFi模組成為了智能冰箱的標(biāo)配。通過(guò)WiFi模組，用戶可以在手機(jī)App端進(jìn)行遠(yuǎn)程查看、調(diào)整冰箱各間室的溫度，更改冰箱運(yùn)行模式等操作，方便用戶在離家場(chǎng)景下管理冰箱。另一方面，冰箱借助WiFi模組可以定期上報(bào)運(yùn)行狀態(tài)等iOT數(shù)據(jù)，方便專業(yè)人員對(duì)冰箱運(yùn)行狀況進(jìn)行遠(yuǎn)程診斷。傳統(tǒng)的售后通常發(fā)生在用戶報(bào)修之后，存在一定滯后性，并且可能已經(jīng)造成了用戶損失（如冷凍室食材化凍）。通過(guò)遠(yuǎn)程診斷，可以快速定位冰箱制冷失效問(wèn)題，在用戶發(fā)現(xiàn)之前及時(shí)通知用戶觀察、報(bào)修，從而提升維修效率，改善用戶體驗(yàn)。在研發(fā)和生產(chǎn)端，對(duì)于早期相同模式批量失效的機(jī)型進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)警，能夠從研發(fā)端及時(shí)排查根因，避免大規(guī)模的故障和客訴。

近年來(lái)，隨著智能家電、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)在家電領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。張艷麗[1]分析了大數(shù)據(jù)在我國(guó)家電制造業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀，列舉出家電大數(shù)據(jù)的四種來(lái)源：產(chǎn)品過(guò)程，第三方檢測(cè)，銷售和在用，以及產(chǎn)品運(yùn)行和維修服務(wù)，并提出了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的家電產(chǎn)品質(zhì)量分析的標(biāo)準(zhǔn)體系框架。張志強(qiáng)[2]重點(diǎn)分析了家電服務(wù)的全生命周期數(shù)據(jù)集成方法與技術(shù)，以及異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理技術(shù)。在生產(chǎn)制造領(lǐng)域，張慧子[3]通過(guò)對(duì)產(chǎn)線電機(jī)聲音信號(hào)的采集、處理，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)設(shè)計(jì)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將電機(jī)故障噪音診斷準(zhǔn)確率提升至98 %以上。

冰箱使用數(shù)據(jù)的挖掘大致可以分為兩類：用戶畫(huà)像與遠(yuǎn)程診斷。用戶畫(huà)像的挖掘是大數(shù)據(jù)在家電領(lǐng)域的重要應(yīng)用，如基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電壓力鍋智能預(yù)約推薦算法研究[7]，基于服裝洗護(hù)大數(shù)據(jù)的用戶畫(huà)像平臺(tái)構(gòu)建[8]，基于行為相似度的空調(diào)操作實(shí)時(shí)推薦[9]等。

大數(shù)據(jù)在家電領(lǐng)域另一典型應(yīng)用為遠(yuǎn)程診斷。孫俊佚雄[4]以洗衣機(jī)作為研究實(shí)例，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)變頻器和異步電機(jī)整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行了故障診斷技術(shù)研究。何艷[5]著重分析了如何為遠(yuǎn)程診斷進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理。劉暉[6]進(jìn)一步做了遠(yuǎn)程診斷技術(shù)在空調(diào)售后故障分析的應(yīng)用研究，相較傳統(tǒng)的空調(diào)維修方式，新方法在維修效率方面有了大幅提升。

本文屬于遠(yuǎn)程診斷的范疇，介紹了基于大數(shù)據(jù)的智能冰箱監(jiān)控預(yù)警與主動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集與傳輸、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與存儲(chǔ)、失效檢測(cè)、監(jiān)控預(yù)警、主動(dòng)服務(wù)五個(gè)模塊。與之前的遠(yuǎn)程診斷工作相比，關(guān)注點(diǎn)在于如何在遠(yuǎn)程診斷的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用在研發(fā)生產(chǎn)端的監(jiān)控預(yù)警及用戶端的主動(dòng)服務(wù)上。

第2節(jié)給出了系統(tǒng)的整體架構(gòu)，第3節(jié)介紹了數(shù)據(jù)采集與處理，第4節(jié)描述了失效診斷的內(nèi)容，第5節(jié)和第6節(jié)分別介紹了機(jī)型預(yù)警和主動(dòng)服務(wù)的具體流程，第7節(jié)是文本的結(jié)語(yǔ)。

1 系統(tǒng)架構(gòu)

基于大數(shù)據(jù)的智能冰箱監(jiān)控預(yù)警與主動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)分為五個(gè)部分，如圖1所示。數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)定期從聯(lián)網(wǎng)冰箱中獲取冰箱的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)（如溫度傳感器數(shù)據(jù)、化霜傳感器數(shù)據(jù)、壓縮機(jī)檔位等）；數(shù)據(jù)傳輸模塊將采集到的數(shù)據(jù)通過(guò)WIFI模組上報(bào)至云端服務(wù)器；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊則將收到的數(shù)據(jù)按日期存儲(chǔ)至大數(shù)據(jù)集群的Hadoop File System（HDFS）中；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)HDFS的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如過(guò)濾樣機(jī)、單板，補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù)等操作，并將清洗后數(shù)據(jù)再次寫(xiě)入HDFS；失效檢測(cè)模塊利用不同類型的檢測(cè)模型，批量對(duì)清洗后的每臺(tái)冰箱數(shù)據(jù)做檢測(cè)，如發(fā)現(xiàn)失效則將失效信息寫(xiě)入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)；監(jiān)控預(yù)警模塊定期對(duì)失效數(shù)據(jù)匯總加工，按機(jī)型統(tǒng)計(jì)失效率，并對(duì)高于設(shè)定閾值的機(jī)型預(yù)警；主動(dòng)服務(wù)模塊定期主動(dòng)拉取失效檢測(cè)結(jié)果，將高置信度的失效冰箱發(fā)送至APP端或400客服系統(tǒng)，自動(dòng)或人工進(jìn)行主動(dòng)服務(wù)。

圖1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

2 數(shù)據(jù)采集與處理

數(shù)據(jù)采集作為大數(shù)據(jù)技術(shù)在冰箱監(jiān)控預(yù)警與主動(dòng)服務(wù)應(yīng)用中的第一步，其目的是從各種來(lái)源獲取必需的數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析提供數(shù)據(jù)支撐。采集的數(shù)據(jù)包括以下幾個(gè)方面：

1）冰箱運(yùn)行數(shù)據(jù)：冰箱中的各種傳感器數(shù)據(jù)，包括各艙室及環(huán)境的溫度、濕度，壓縮機(jī)、風(fēng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)檔位等。

2）用戶使用數(shù)據(jù)：如開(kāi)關(guān)門(mén)動(dòng)作、間室設(shè)置溫度等。

3）維修記錄：冰箱的歷史維修記錄，包括故障描述、維修關(guān)鍵件、維修方案等。這些數(shù)據(jù)是失效檢測(cè)模型的標(biāo)簽來(lái)源，幫助直接定位故障冰箱的故障點(diǎn)及故障原因。

4）用戶反饋：通過(guò)客服電話、售后服務(wù)網(wǎng)站等方式收集用戶對(duì)冰箱售后服務(wù)的反饋。

冰箱運(yùn)行數(shù)據(jù)及用戶使用數(shù)據(jù)由主控板微型控制器進(jìn)行采樣和計(jì)算處理，通過(guò)一定的電控協(xié)議將數(shù)據(jù)打包為數(shù)據(jù)幀，在通過(guò)特殊方式進(jìn)行校驗(yàn)，既保證了數(shù)據(jù)的傳輸準(zhǔn)確是安全，又方便了后續(xù)的數(shù)據(jù)傳輸。主控板微型控制器通過(guò)UART方式與Wi-Fi模塊通信，若設(shè)備完成配網(wǎng)，數(shù)據(jù)將通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)皆品?wù)器的消息隊(duì)列中。隨后，原始數(shù)據(jù)從消息隊(duì)列中被消費(fèi)并持久化存儲(chǔ)。本系統(tǒng)采用了經(jīng)典的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)Hadoop File System（HDFS），具有高性能、高可擴(kuò)展性和高可用性。

收集到的原始數(shù)據(jù)可能存在缺失、失效和噪聲等問(wèn)題，在具體分析前需要進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理的主要目的是提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，降低分析誤差提高可靠性，為后續(xù)的分析和挖掘提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。清洗后的數(shù)據(jù)更加規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化，可以更方便地進(jìn)行分析和挖掘，有助于提高分析效率。

該系統(tǒng)種主要包括以下三種數(shù)據(jù)預(yù)處理范式：

1）數(shù)據(jù)清洗：通過(guò)時(shí)間戳去除重復(fù)數(shù)據(jù)，避免重復(fù)計(jì)算和分析。對(duì)于上報(bào)數(shù)據(jù)中的缺失值，采用插值法進(jìn)行填補(bǔ)。對(duì)于異常值，采用邊界值替換的方法進(jìn)行處理。在該步驟中，對(duì)于商場(chǎng)樣機(jī)、單板等非用戶機(jī)器也一并進(jìn)行濾除。

2）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：通過(guò)協(xié)議解析數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有實(shí)際意義且適合分析的真實(shí)值。如將Unix 時(shí)間戳（Unix Timestamp）根據(jù)時(shí)區(qū)轉(zhuǎn)換為可讀的時(shí)間格式，冰箱設(shè)定溫度檔位轉(zhuǎn)換為攝氏度等。

3）數(shù)據(jù)集成：將機(jī)型數(shù)據(jù)、賣點(diǎn)數(shù)據(jù)和上報(bào)數(shù)據(jù)等來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，以便于進(jìn)行綜合分析。

3 失效檢測(cè)

失效檢測(cè)指的是通過(guò)分析冰箱上報(bào)的各種傳感器時(shí)間流數(shù)據(jù)，篩選出滿足失效規(guī)則的冰箱。失效規(guī)則通過(guò)領(lǐng)域?qū)＜医Y(jié)合冰箱傳感器數(shù)據(jù)和維修數(shù)據(jù)，迭代優(yōu)化得出，分為兩種類型：一類是對(duì)冰箱整體制冷狀況的評(píng)估，如根據(jù)冷藏冷凍溫度的變化情況，判斷冷凍室和冷藏室是否存在制冷異常情況；另一類是更為具體地針對(duì)關(guān)鍵件失效進(jìn)行評(píng)估，此時(shí)需要用到更加豐富的傳感器狀態(tài)信息，該類失效模式主要包含風(fēng)門(mén)風(fēng)道失效、化霜加熱器失效，壓縮機(jī)變頻板失效、風(fēng)機(jī)失效等。

失效檢測(cè)使用Spark分布式框架進(jìn)行計(jì)算，每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)處理干個(gè)分區(qū)，所有節(jié)點(diǎn)并行計(jì)算。對(duì)于每個(gè)分區(qū)下的單臺(tái)冰箱的時(shí)間流數(shù)據(jù)，如圖2所示，使用滑動(dòng)窗口依次取若干個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)均包含了時(shí)間戳和傳感器狀態(tài)信息，傳感器狀態(tài)信息包括冷凍/冷藏傳感器的溫度，化霜傳感器溫度，風(fēng)門(mén)狀態(tài)，風(fēng)機(jī)、壓機(jī)檔位等（表1給出了事件流數(shù)據(jù)示例，每行是一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的信息）。之后對(duì)窗口范圍進(jìn)行調(diào)整，以滿足窗口內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)以及窗口的時(shí)間跨度要求。最后，使用失效診斷規(guī)則進(jìn)行判定，若滿足規(guī)則設(shè)定的條件，則輸出該設(shè)備id，失效類型，失效日期，失效起止時(shí)間戳，失效前后關(guān)鍵傳感器統(tǒng)計(jì)值（如間室溫度傳感器、壓機(jī)檔位、環(huán)境溫度）等信息。若不滿足規(guī)則，則滑動(dòng)至下一個(gè)窗口進(jìn)行失效判定，直到所有的窗口計(jì)算完畢。

表1 設(shè)備144036023749292用戶運(yùn)行數(shù)據(jù)（節(jié)選）

圖2 失效診斷流程

4 機(jī)型預(yù)警

對(duì)于第4節(jié)診斷出的失效冰箱，系統(tǒng)根據(jù)設(shè)備id，獲得其機(jī)型、上市時(shí)間、聯(lián)網(wǎng)數(shù)、維修數(shù)據(jù)、銷量等，以機(jī)型為單位計(jì)算每個(gè)機(jī)型失效率PPM（見(jiàn)6.1），并對(duì)高PPM的機(jī)型定期預(yù)警。

4.1 預(yù)警指標(biāo)

機(jī)型預(yù)警主要關(guān)注的指標(biāo)為PPM，反應(yīng)了該機(jī)型的失效率。其計(jì)算公式為：

對(duì)于每個(gè)監(jiān)控的機(jī)型，系統(tǒng)會(huì)計(jì)算其整體PPM，以及每種失效類型的PPM。

4.2 預(yù)警方式

系統(tǒng)定期計(jì)算各機(jī)型的PPM，形成失效榜單，該榜單顯示了機(jī)型的聯(lián)網(wǎng)數(shù)、失效數(shù)、失效PPM等，并可以進(jìn)一步查看該機(jī)型的各失效冰箱在失效階段及前后的傳感器信息，用于具體案例分析。對(duì)于聯(lián)網(wǎng)數(shù)超過(guò)一定閾值，并且PPM超過(guò)所有機(jī)型平均值N倍（通常N=2）的機(jī)型，系統(tǒng)通過(guò)郵件推送的方式發(fā)送給相關(guān)研發(fā)人員。這些機(jī)型將被重點(diǎn)追蹤，排查是否存在如設(shè)計(jì)缺陷、制造缺陷等，如確認(rèn)問(wèn)題則會(huì)進(jìn)一步進(jìn)行整改。

5 主動(dòng)服務(wù)

當(dāng)前的家電售后主要是由用戶報(bào)修發(fā)起，故障通常已持續(xù)一段時(shí)間，存在滯后性。通過(guò)傾聽(tīng)用戶聲音活動(dòng)了解到，常有用戶反饋冰箱不制冷維修不及時(shí)，嚴(yán)重影響使用，甚至造成經(jīng)濟(jì)損失（如食材變質(zhì)、肉類化凍）。在第4節(jié)的失效檢測(cè)基礎(chǔ)上，本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了失效診斷結(jié)果用戶推送，即主動(dòng)服務(wù)功能。

首先根據(jù)實(shí)際失效對(duì)用戶的影響程度，系統(tǒng)將失效分為3個(gè)級(jí)別，不同失效級(jí)別對(duì)應(yīng)不同的推送等級(jí)。失效級(jí)別越高說(shuō)明對(duì)用戶實(shí)際的使用影響越大，對(duì)應(yīng)的主動(dòng)推送優(yōu)先級(jí)越高。

主動(dòng)服務(wù)流程如圖3所示，在失效檢測(cè)發(fā)現(xiàn)冰箱設(shè)備存在故障風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，數(shù)據(jù)推送系統(tǒng)會(huì)將失效信息推送至客服系統(tǒng)，并同步至用戶APP端，若用戶沒(méi)有在APP端瀏覽、操作，此時(shí)400客服會(huì)回訪用戶進(jìn)行專業(yè)的使用指導(dǎo)及其故障修復(fù)，在用戶無(wú)法自行解決或需要售后上門(mén)服務(wù)時(shí)，400系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行主動(dòng)派單，減少用戶的操作，降低失效風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)主動(dòng)服務(wù)，可以在不增加成本的情況下，提升用戶滿意程度，降低市場(chǎng)投訴。

圖3 主動(dòng)服務(wù)流程

6 結(jié)語(yǔ)

本文以冰箱為例，介紹了大數(shù)據(jù)在家電領(lǐng)域的典型應(yīng)用：失效監(jiān)控預(yù)警與主動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集與傳輸、數(shù)據(jù)預(yù)處理與存儲(chǔ)、失效檢測(cè)、監(jiān)控預(yù)警、主動(dòng)服務(wù)五個(gè)模塊。通過(guò)該系統(tǒng)，一方面可以對(duì)于失效率超標(biāo)的機(jī)型進(jìn)行早期預(yù)警，從研發(fā)、制造端排查失效原因，進(jìn)行整改，降低了大規(guī)模市場(chǎng)品質(zhì)問(wèn)題的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，在云端及時(shí)發(fā)現(xiàn)冰箱制冷失效問(wèn)題，通過(guò)主動(dòng)服務(wù)及時(shí)告知用戶觀察、報(bào)修，極大程度上降低了用戶損失，提升了用戶使用體驗(yàn)。