项目概述
上海电力大学研发的“数据驱动的电力服务工单智能预警与分析技术”,旨在提升电力服务工单管理效率,实现业务预警、过程监督和分析评价,最终加强全流程管控,提高员工效率和业务水平。该项目涵盖基于诊断技术的工单预警和电力用户负荷预测两大核心内容。
核心技术
项目采用霍克斯过程与图神经网络相融合的模型,对电力服务工单的时间和地理空间特征进行匹配分析,从而实现对电力服务投诉的精准预警,并预测投诉类型。 此外,该技术还利用非欧空间模型预测重复诉求工单,构建重点关注客户处理流程,并通过多维度特征数据分析,识别关键影响因素,最终输出重点关注客户名单及相关信息。
技术优势及市场应用
该技术具有高精度、强适应性、低算法复杂度等特点,易于实现且具有良好的发展潜力。其应用能够有效提升电力企业的事前、事中、事后管理水平,显著提高员工工作效率,并带来可观的经济效益。 通过准确识别重点关注客户,帮助电力企业有效管理用户诉求和服务风险,最终提升客户满意度。 目标市场包括国家电网电力营销部门等。
合作方式及联系方式
本项目寻求技术许可或作价投资合作。 有意向者请联系赵先生:18201800528 洽谈合作事宜。
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