Santrauka: šiame darbe daugiausia nagrinėjami viešbučių spynų eksploatavimo trukmės prognozavimo metodai, remiantis didelių duomenų analize. Remiantis „Shenzhen Locstar Technology Co., Ltd.“ („Locstar“) patirtimi viešbučių užraktų srityje, jame aiškinamasi, kaip panaudoti didelių duomenų technologiją siekiant integruoti įvairius duomenų apie viešbučių užraktus šaltinius, įskaitant naudojimo dažnumą, aplinkos informaciją. , ir naudotojų veikimo elgseną, sukurti mokslinį ir pagrįstą prognozavimo modelį, kuriuo siekiama tiksliai numatyti viešbučių spynų tarnavimo laiką. Tai ne tik padeda viešbučiams pagrįstai planuoti spynų keitimo ir priežiūros strategijas, sumažina eksploatavimo išlaidas, bet ir pagerina viešbučių saugumą bei klientų pasitenkinimą. Tuo tarpu jame taip pat yra vertingų nuorodų, kaip pritaikyti didelius duomenis produktų valdymui viešbučių užraktų pramonėje.
Viešbučių pramonėje viešbučių spynos, kaip pagrindinė įranga, užtikrinanti svečių kambarių saugumą ir valdymą, yra gyvybiškai svarbios dėl jų patikimumo ir tarnavimo laiko. Tradiciniai viešbučių spynų valdymo metodai dažnai priklauso nuo reguliarių patikrinimų ir empirinių sprendimų, todėl sunku tiksliai numatyti likusį spynų tarnavimo laiką. Dėl to gali būti švaistomi ištekliai dėl priešlaikinio spynų pakeitimo arba galimos saugumo rizikos, kylančios dėl jų nepakeitimo laiku. Energingai plėtojant didžiųjų duomenų technologiją, Shenzhen Locstar Technology Co., Ltd. (Locstar), remdamasi savo 26 metų patirtimi
išmaniųjų spynų gamyboje, aktyviai tiria didelių duomenų analizės pritaikymą prognozuoti viešbučių spynų tarnavimo laiką, siekiant pasiūlyti viešbučiams išmanesnius ir efektyvesnius spynų valdymo sprendimus.
Viešbučių spynų naudojimo dažnumas yra vienas iš svarbių veiksnių, turinčių įtakos jų tarnavimo laikui. „Locstar“ gaminamos viešbučio spynos turi funkciją fiksuoti atrakinimo kartų skaičių. Suskaičiavę skirtingų
viešbučio kambarių spynų atrakinimo laikus per tam tikrą laikotarpį, galime suprasti jų naudojimo dažnumą. Pavyzdžiui, viešųjų patalpų, tokių kaip viešbučių vestibiuliai ir posėdžių kambariai, spynos paprastai naudojamos dažniau, o kai kurių atsarginių svečių kambarių spynos naudojamos santykinai rečiau. Šie duomenys gali būti pagrindas tolesnei analizei, nes naudojant aukštą dažnį pagreitėja mechaninių spynų dalių, tokių kaip spynos cilindras ir varžtas, susidėvėjimas.
Viešbučių aplinkos sąlygos taip pat turi didelę įtaką viešbučių spynų veikimui ir tarnavimo laikui. „Locstar“ viešbučio spynose galima integruoti aplinkos jutiklius, kad būtų galima rinkti informaciją apie aplinką, pvz., temperatūrą, drėgmę ir elektromagnetinius trukdžius. Pajūrio viešbučiuose didelė drėgmė ir sūrus oras gali suėsti metalines spynų dalis. Kai kuriuose svečių kambariuose, esančiuose šalia didelės elektros įrangos ar ryšio bazinių stočių, elektromagnetiniai trukdžiai gali turėti įtakos normaliam elektroninių spynų komponentų veikimui. Ilgalaikis šių aplinkos duomenų stebėjimas ir organizavimas yra naudingas analizuojant ryšį tarp aplinkos veiksnių ir viešbučių spynų eksploatavimo trukmės.
Viešbučio svečių elgesys labai skiriasi, o tai taip pat turi įtakos viešbučių spynų tarnavimo laikui. Viešbučių užraktai gali įrašyti naudotojo veiklos duomenis, pvz., atrakinimo trukmę ir tai, ar buvo bandoma priverstinai atrakinti. Pavyzdžiui, kai kurie svečiai atrakindami gali naudoti per didelę jėgą arba ilgai laikyti atrakinimo mygtuką. Šios netinkamos operacijos gali pažeisti vidines mechanines ir elektronines spynų konstrukcijas. Surinkę ir analizuodami daug naudotojų veiklos duomenų, galime nustatyti skirtingų veikimo tipų poveikį viešbučių spynų tarnavimo laikui.
Surinkus pirminius didžiuosius duomenis apie viešbučių užraktus, pirmiausia reikia atlikti išankstinį duomenų apdorojimą. Tai apima triukšmo ir pašalinių duomenų pašalinimą. Pavyzdžiui, reikia nustatyti ir ištaisyti neįprastus atrakinimo laikus arba ekstremalius aplinkos duomenų taškus, užregistruotus dėl jutiklių gedimų ar sistemos klaidų. Tuo tarpu trūkstamiems duomenims apdoroti gali būti naudojami interpoliacijos metodai arba modeliu pagrįsti užpildymo metodai, siekiant užtikrinti duomenų vientisumą ir tikslumą bei suteikti patikimą duomenų bazę tolesnei modelio konstravimui.
Iš iš anksto apdorotų duomenų išskirkite pagrindines savybes, susijusias su viešbučių spynų tarnavimo laiku. Naudojimo dažnio duomenims galima apskaičiuoti tokias funkcijas kaip vidutinis atrakinimo kartų skaičius per dieną ir atrakinimo dažnis piko valandomis. Aplinkos duomenims galima išskirti tokias savybes kaip temperatūros pokyčių diapazonas, vidutinė drėgmė ir didžiausias elektromagnetinių trukdžių intensyvumas. Vartotojo veikimo duomenims galima apskaičiuoti tokias funkcijas kaip priverstinio atrakinimo bandymų dalis ir vidutinis atrakinimo laikas. Šios funkcijos bus naudojamos kaip įvesties kintamieji kuriant numatymo modelį ir gali veiksmingiau atspindėti viešbučių užraktų naudojimo būseną ir galimus veiksnius, turinčius įtakos jų tarnavimo laikui.
Keli mašininio mokymosi algoritmai gali būti naudojami kuriant viešbučių spynų eksploatavimo trukmės prognozavimo modelį. Pavyzdžiui, tiesinės regresijos modelis iš pradžių gali nustatyti tiesinį ryšį tarp viešbučių spynų eksploatavimo trukmės ir įvairių savybių, o modelio parametrus galima išspręsti mažiausiųjų kvadratų metodu. Be to, sprendimų medžio algoritmas gali klasifikuoti ir atlikti duomenų regresijos prognozes pagal skirtingų savybių reikšmes, o tai turi gerą poveikį sprendžiant viešbučių spynų, turinčių daug diskrečių ir nuolatinių savybių, duomenis. Taip pat galima apsvarstyti neuroninių tinklų algoritmus, tokius kaip daugiasluoksniai perceptronai. Jie gali automatiškai išmokti sudėtingus netiesinius duomenų ryšius ir koreguoti neuronų jungčių svorį bei slenksčius, kad atitiktų viešbučių užraktų eksploatavimo trukmės ir kelių šaltinių duomenų atvaizdavimo ryšį. Naudokite daug esamų istorinių duomenų apie viešbučių užraktus, kad apmokytumėte pasirinktą modelį, kad modelis išmoktų duomenų šablonus ir taisykles ir taip galėtų numatyti naujų viešbučių užraktų duomenų tarnavimo laiką.
Metrika, pvz., vidutinė kvadratinė paklaida (MSE), vidutinė absoliuti paklaida (MAE) ir nustatymo koeficientas (R²), naudojama viešbučių spynų eksploatavimo trukmės prognozavimo modelio veikimui įvertinti. MSE matuoja vidutinę kvadratinę paklaidą tarp numatomos vertės ir tikrosios vertės, atspindinčios numatomos vertės sklaidos laipsnį. MAE reiškia vidutinę absoliučią paklaidą tarp numatomos vertės ir tikrosios vertės, kuri intuityviai atspindi prognozės paklaidos dydį. R² įvertina modelio pritaikymo prie duomenų laipsnį. Kuo R² arčiau 1, tuo geresnis modelio pritaikymo efektas. Skaičiuodami ir analizuodami šiuos vertinimo rodiklius, galime spręsti apie prognozavimo modelio kokybę ir toliau optimizuoti bei koreguoti modelį.
Jei modelio vertinimo rezultatai nepatenkinami, galima taikyti kelias optimizavimo strategijas. Pavyzdžiui, padidinkite duomenų kiekį, surinkite daugiau faktinių viešbučių užraktų naudojimo duomenų, kad praturtintumėte modelio mokymosi pavyzdžius ir pagerintumėte modelio apibendrinimo galimybes. Koreguokite modelio hiperparametrus, tokius kaip sluoksnių skaičius, mazgų skaičius ir mokymosi greitis neuroniniame tinkle arba medžio gylis ir mazgų padalijimo sprendimų medyje pasirinkimo kriterijai. Norėdami rasti optimalų hiperparametrų derinį, naudokite kryžminį patvirtinimą ir kitus metodus. Ansambliniai mokymosi metodai, tokie kaip atsitiktinis miškas, taip pat gali būti naudojami norint sujungti kelis sprendimų medžio modelius ir gauti galutinį prognozės rezultatą balsuojant arba apskaičiuojant vidurkį, taip pagerinant modelio tikslumą ir stabilumą.
Remiantis didžiųjų duomenų prognozuojamu viešbučių spynų tarnavimo laiku, viešbučiai gali įgyvendinti prevencinės priežiūros strategijas. Kai numatoma, kad tam tikro svečių kambario spynos tarnavimo laikas baigsis, viešbučio vadovai gali iš anksto susitarti dėl techninės priežiūros personalo, kuris apžiūrėtų, prižiūrėtų arba pakeistų pagrindinius spynos komponentus, pvz., pakeis susidėvėjusį spynos cilindrą. iš anksto, siekiant išvengti spynų gedimų svečių viešnagės metu, užtikrinant normalią viešbučio veiklą bei svečių saugumą ir patogumą.
Viešbučiai gali pagrįstai optimizuoti išteklių paskirstymą pagal numatomą viešbučių spynų tarnavimo laiką. Spynoms, kurių naudojimo dažnis ir santykinai trumpas numatomas tarnavimo laikas, pirmenybė gali būti teikiama priežiūros ištekliams ir atsarginėms spynoms. Tuo tarpu, kai viešbučiai yra dekoruojami ar atnaujinami, jie gali sudaryti tikslinius spynų keitimo planus, atsižvelgdami į likusį spynų tarnavimo laiką įvairiose vietose, išvengdami nereikalingų didelio masto keitimų ir sumažindami eksploatacines išlaidas.
Įgyvendinant tikslią viešbučių užraktų priežiūrą ir valdymą naudojant didelių duomenų numatymą, galima efektyviai pagerinti klientų pasitenkinimą. Svečiai viešnagės metu nepatirs nepatogumų dėl spynų gedimų, pavyzdžiui, negalės normaliai atrakinti durų arba bus užrakintos. Viešbučiai taip pat gali teikti personalizuotas paslaugas svečiams pagal spynų naudojimo duomenis. Pavyzdžiui, svečiams, kurie dažnai pamiršta atsinešti kambario korteles, gali būti pasiūlyti patogūs alternatyvūs sprendimai, tokie kaip atrakinimas mobiliaisiais telefonais, kurie pagerins svečių viešnagės patirtį.
Apibendrinant galima teigti, kad viešbučių spynų eksploatavimo trukmės prognozavimas, pagrįstas didžiųjų duomenų analize, turi didelę teorinę ir praktinę reikšmę. Tyrinėdami ir praktikuodami „Shenzhen Locstar Technology Co., Ltd.“ viešbučių užraktų srityje, pamatėme didelį didelių duomenų technologijos potencialą integruojant įvairius duomenų apie viešbučių užraktus šaltinius, kuriant prognozavimo modelius ir optimizuojant užraktų valdymą. Tačiau šiuo metu vis dar yra tam tikrų iššūkių, pvz., duomenų saugumo ir privatumo apsaugos problemos bei skirtingų viešbučių prekių ženklų ir valdymo sistemų duomenų suderinamumo problemos. Ateityje, nuolat tobulėjant technologijoms, tikimasi toliau tobulinti didžiųjų duomenų taikymą prognozuojant viešbučių spynų tarnavimo laiką, pasiekti tikslesnį ir efektyvesnį viešbučių spynų valdymą, suteikti tvirtą paramą išmaniai viešbučio plėtrai. pramonei, taip pat suteikia naudingos informacijos apie produktų valdymą kitose panašiose pramonės šakose.
IPv6 palaikomas tinklas 
en
es
ar
lt
中文
