医院临工库房医疗设备故障分析数据

在医院临工库房医疗设备故障分析场景中,通过对医院的临工库房医疗设备故障与时间维度的挖掘,生成的数据可作为模型辅助医院监管人员对医院临工库房医疗设备故障的异常波动分析.从而分析临工库房医疗设备故障的变化幅度与时间范围的关系.以此来管控临工库房医疗设备故障异常波动.定位问题,针对性的做介入管控和调节.该模型普适于各大医院和医疗机构.1:数据来源: 以多个医院固定资产系统中临工库房医疗设备故障数据为依据，经系统算法加工得出
2: 数据处理:
设备名称: PN ; 
规格型号:SPEC ; 
设备单价:  DP 设备采购单价  ; 
设备购入时间: DIT 设备采购时间  ; 
故障时间: DET 设备出现故障的时间 ;
设备故障原因: DER 设备出现故障的原因 ;
设备设定生命周期: DAC 指该设备从采购到报废的时间;
设备异常预警:  DEC  设备是否在设定的生命周期内出现故障
3:算法分析:
采用公式计算该临工库房医疗设备异常预警 DEC= (DET-DIT)-DAC;
4:数据应用: 在医院临工库房医疗设备故障分析场景中,该临工库房医疗设备异常预警 DEC(  小于0,该临工库房医疗设备异常预警为异常, 大于等于0该临工库房医疗设备异常预警为正常 );

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含1008条医院临工库房医疗设备故障记录，每月更新，用于分析设备故障异常波动。数据结构涵盖设备名称、规格型号、单价、购入时间、故障时间、故障原因、生命周期和异常预警等字段，通过算法计算设备异常预警，辅助医院监管人员定位问题并进行管控。