经验反馈数据挖掘与应用研究项目

1.1需求背景

秦山核电基地经过多堆年的运行，在现有已建设投用的经验反馈系统中积累了大量内、外部经验反馈数据和业务数据，比如：状态报告（CR）、由状态报告开发出的运行事件报告、内部事件报告、纠正行动计划、JIT（及时经验反馈）、工单信息（包含工单任务、风险分析、完工报告等）、QDR（质量缺陷报告）等。这些数据均分散在不同的业务系统中，没有得到有效的整合，业务部门主要通过经验反馈处的定期推送和自身的主动检索进行学习，但定期推送无法满足业务人员对当前工作中历史经验反馈的实时需求，且目前的检索方式不太智能和精准，往往得不到最想要的经验反馈数据信息。因此现状是：经验反馈数据资源的利用效率低，数据挖掘的层次较低、深度不够，未能将这些数据资源全面转化为提升企业竞争力的数据资产。为了更好的利用这些数据资源，让其转化为越来越有价值的企业资产，需要对该部分的数据进行进一步分析与应用，以便实现广义经验反馈数据的深度挖掘和利用，同时借鉴人工智能、机器学习技术，实现经验反馈案例的精准检索和精准推送，促进经验反馈信息得到有效的利用。