智能售货柜远程维护关键技术研究与应用
发布时间：2022-01-04 22:45
随着网络云计算时代的到来,“无人售货”越来越受到关注,智能售货柜作为无人零售终端的代表,在实际运维中,存在缺乏终端健康监测、维护滞后性和低效性、商品更新上货随意性大、单台智能售货柜运维成本高等问题。本课题依托企业实际需求,针对上述问题,研究了智能售货终端运行过程监测维护和商品更新智能推荐维护的关键技术,并在Hadoop分布式存储计算生态上得到应用。本文完成的研究工作主要有以下几个方面:（1）针对智能售货机柜体维护,设计Nagios监测系统实现终端运行日志数据源的采集和存储;采用一种主元建模方法对监测数据进行分析,在残差空间和主元空间提取SPE（Squared Prediction Error）、T2（Hotelling’s统计量）、混合指标作为过程监测健康评价指标,并采用控制限和变量贡献量的方法完成智能售货柜终端过程监测和异常分离。（2）针对智能售货柜商品更新推荐决策维护,利用矩阵分解的交替最小二乘（Alternating Least Squares,ALS）隐式反馈算法进行智能推荐,分析用户评价矩阵存在的兴趣偏差,通过价值隶属模型对商品进行价值度量,修正用户评价...
【文章来源】：西南科技大学四川省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
中国自助售货终端市场规模Fig.1-1Chinaself-servicevendingterminalmarketsize
西南科技大学硕士学位论文82柜体监测维护关键技术研究2.1柜体监测维护概述2.1.1柜体监测维护智能售货柜是一种实现无人照料的“新零售”方式，由消费者自行进行商品选购、结算操作，具有很强的用户交互性和较高的使用频次。智能售货柜柜体控制系统包括一系列柜内环境维持设备、柜体控制器、传感器、出货执行器、数据远程模块、辅助支付终端、用户交互界面，有的还具有环境监控设备等，如图2-1所示为本课题研究的设备主体外观图。(a)小型智能售货柜(b)中型智能售货柜图2-1智能售货柜外观图Fig.2-1Smartvendingmachineappearance图2-1中(a)为小型智能化售货终端，以其小体积、支付取货方便的特点多布置于小型化空间中，(b)为大中型智能售货终端，以其货品多、选购支付体验感好的特点多布置于大型公共化空间中。无论是小型还是大中型智能售货终端，基本构成包括：柜体控制器、出货执行器、用户交互界面、数据远传模块。智能售货柜的柜体硬件系统维护属于设备终端的计划维护，目前维护的一般流程为：ERP或其他系统管理人员在后台通过一段时间的销售数据异常或通信心跳异常综合判定柜体异常，提交设备运维工单，设备运维人员接单后前往设备现场排查问题，负责恢复智能售货终端，该方式具有不可监控性，设备故障不可定位性，设备维护具有严重的滞后性，不利于终端设备的高效管理，同时也没能做到售货终端的远程维护管理，传统的计划维护方式如图2-2所示。
2柜体监测维护关键技术研究9图2-2传统智能售货柜计划维护方式示意图Fig.2-2Schematicdiagramoftraditionalvendingmachineplannedmaintenancemethods传统的智能售货柜计划维护方式的主要缺点是：设备在出现故障或停止工作时，往往终端异常的发现具有一定的滞后性，设备异常故障未知，导致维护人员的维护难度大，某些问题无法现场及时恢复，致使智能售货终端使用价值急剧下降。针对上述问题，对智能售货柜柜体维护进行运行状态的在线监测，分析监测日志，实现设备终端的健康状态评估、异常定位和分离，有效掌握设备运行的实时状态，对设备的故障性维护具有重要作用。2.1.2柜体终端监测指标智能售货柜在日常维护中出现的硬件问题往往无法预测和评估，造成维护人员现场维护的效率低、难度大，影响终端正常使用；本文通过研究智能售货柜常见的故障类型，选取几组重要的主机监测指标，构建终端主机健康监测和故障检测模型，作为计划维护的一部分，在此基础上可为维护人员提供较为准确的维护方向和相应手段。在实际的智能售货柜日常维护中，终端故障类型统计数据占比如图2-3所示。图2-3智能售货柜故障类型统计图Fig.2-3Smartvendingmachinefaulttypestatisticschart数据来源：智能售货柜运营商ERP系统维护记录。根据图2-3可知，出现最多的故障类型包括：网络故障问题、应用程序异常问题、串口外设控制问题、偶然性因素问题，对这几种终端故障进行分析，如表2-1所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]使用Zabbix监控服务器[J]. 郭建伟. 网络安全和信息化. 2019(07)
[2]融合用户行为分析和兴趣序列相似性的个性化推荐方法研究[J]. 王刚,郭雪梅. 情报理论与实践. 2019(07)
[3]Spark平台下KNN-ALS模型推荐算法[J]. 邹小波,王佳斌,詹敏. 华侨大学学报(自然科学版). 2019(02)
[4]从Hadoop到Spark技术的革新[J]. 权赵恒,李嘉迪. 电脑知识与技术. 2019(08)
[5]基于Hadoop的Web日志分析系统的设计[J]. 何璇,马佳琳. 软件工程. 2019(02)
[6]基于Nagios的指控系统监控平台设计与实现[J]. 王彤,朱超越,袁乐平. 科学技术创新. 2019(02)
[7]基于Nagios的网络智能监控系统研发[J]. 陈静. 电脑编程技巧与维护. 2018(12)
[8]基于Hadoop平台的优化协同过滤推荐算法研究[J]. 申晋祥,鲍美英. 软件. 2018(12)
[9]基于协同过滤的景区旅游智能推荐系统设计[J]. 郭嘉,代耀宗,沈建京. 现代电子技术. 2018(23)
[10]基于Nagios和Cacti的集中运维监控系统的研究[J]. 张鹏. 现代信息科技. 2018(06)
硕士论文
[1]基于Hadoop的电商数据挖掘技术的研究与应用[D]. 黎燕.西安科技大学 2018
[2]基于用户画像特征数据集的个性化推荐算法研究[D]. 张颖.西安电子科技大学 2018
[3]基于数据挖掘的远程教育用户画像构建研究[D]. 刘应杰.西安电子科技大学 2018
[4]基于Hadoop的校园一卡通消费分析系统的设计与实现[D]. 郑大龙.内蒙古农业大学 2017
[5]地铁日志数据描述及解析引擎的研究与实现[D]. 周卓茹.北京邮电大学 2017
[6]Linux服务器性能监控与分析系统的研究与实现[D]. 赵佳杰.北京邮电大学 2014
本文编号：3569196
【文章来源】：西南科技大学四川省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
中国自助售货终端市场规模Fig.1-1Chinaself-servicevendingterminalmarketsize
西南科技大学硕士学位论文82柜体监测维护关键技术研究2.1柜体监测维护概述2.1.1柜体监测维护智能售货柜是一种实现无人照料的“新零售”方式，由消费者自行进行商品选购、结算操作，具有很强的用户交互性和较高的使用频次。智能售货柜柜体控制系统包括一系列柜内环境维持设备、柜体控制器、传感器、出货执行器、数据远程模块、辅助支付终端、用户交互界面，有的还具有环境监控设备等，如图2-1所示为本课题研究的设备主体外观图。(a)小型智能售货柜(b)中型智能售货柜图2-1智能售货柜外观图Fig.2-1Smartvendingmachineappearance图2-1中(a)为小型智能化售货终端，以其小体积、支付取货方便的特点多布置于小型化空间中，(b)为大中型智能售货终端，以其货品多、选购支付体验感好的特点多布置于大型公共化空间中。无论是小型还是大中型智能售货终端，基本构成包括：柜体控制器、出货执行器、用户交互界面、数据远传模块。智能售货柜的柜体硬件系统维护属于设备终端的计划维护，目前维护的一般流程为：ERP或其他系统管理人员在后台通过一段时间的销售数据异常或通信心跳异常综合判定柜体异常，提交设备运维工单，设备运维人员接单后前往设备现场排查问题，负责恢复智能售货终端，该方式具有不可监控性，设备故障不可定位性，设备维护具有严重的滞后性，不利于终端设备的高效管理，同时也没能做到售货终端的远程维护管理，传统的计划维护方式如图2-2所示。
2柜体监测维护关键技术研究9图2-2传统智能售货柜计划维护方式示意图Fig.2-2Schematicdiagramoftraditionalvendingmachineplannedmaintenancemethods传统的智能售货柜计划维护方式的主要缺点是：设备在出现故障或停止工作时，往往终端异常的发现具有一定的滞后性，设备异常故障未知，导致维护人员的维护难度大，某些问题无法现场及时恢复，致使智能售货终端使用价值急剧下降。针对上述问题，对智能售货柜柜体维护进行运行状态的在线监测，分析监测日志，实现设备终端的健康状态评估、异常定位和分离，有效掌握设备运行的实时状态，对设备的故障性维护具有重要作用。2.1.2柜体终端监测指标智能售货柜在日常维护中出现的硬件问题往往无法预测和评估，造成维护人员现场维护的效率低、难度大，影响终端正常使用；本文通过研究智能售货柜常见的故障类型，选取几组重要的主机监测指标，构建终端主机健康监测和故障检测模型，作为计划维护的一部分，在此基础上可为维护人员提供较为准确的维护方向和相应手段。在实际的智能售货柜日常维护中，终端故障类型统计数据占比如图2-3所示。图2-3智能售货柜故障类型统计图Fig.2-3Smartvendingmachinefaulttypestatisticschart数据来源：智能售货柜运营商ERP系统维护记录。根据图2-3可知，出现最多的故障类型包括：网络故障问题、应用程序异常问题、串口外设控制问题、偶然性因素问题，对这几种终端故障进行分析，如表2-1所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]使用Zabbix监控服务器[J]. 郭建伟. 网络安全和信息化. 2019(07)
[2]融合用户行为分析和兴趣序列相似性的个性化推荐方法研究[J]. 王刚,郭雪梅. 情报理论与实践. 2019(07)
[3]Spark平台下KNN-ALS模型推荐算法[J]. 邹小波,王佳斌,詹敏. 华侨大学学报(自然科学版). 2019(02)
[4]从Hadoop到Spark技术的革新[J]. 权赵恒,李嘉迪. 电脑知识与技术. 2019(08)
[5]基于Hadoop的Web日志分析系统的设计[J]. 何璇,马佳琳. 软件工程. 2019(02)
[6]基于Nagios的指控系统监控平台设计与实现[J]. 王彤,朱超越,袁乐平. 科学技术创新. 2019(02)
[7]基于Nagios的网络智能监控系统研发[J]. 陈静. 电脑编程技巧与维护. 2018(12)
[8]基于Hadoop平台的优化协同过滤推荐算法研究[J]. 申晋祥,鲍美英. 软件. 2018(12)
[9]基于协同过滤的景区旅游智能推荐系统设计[J]. 郭嘉,代耀宗,沈建京. 现代电子技术. 2018(23)
[10]基于Nagios和Cacti的集中运维监控系统的研究[J]. 张鹏. 现代信息科技. 2018(06)
硕士论文
[1]基于Hadoop的电商数据挖掘技术的研究与应用[D]. 黎燕.西安科技大学 2018
[2]基于用户画像特征数据集的个性化推荐算法研究[D]. 张颖.西安电子科技大学 2018
[3]基于数据挖掘的远程教育用户画像构建研究[D]. 刘应杰.西安电子科技大学 2018
[4]基于Hadoop的校园一卡通消费分析系统的设计与实现[D]. 郑大龙.内蒙古农业大学 2017
[5]地铁日志数据描述及解析引擎的研究与实现[D]. 周卓茹.北京邮电大学 2017
[6]Linux服务器性能监控与分析系统的研究与实现[D]. 赵佳杰.北京邮电大学 2014
本文编号：3569196
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