基于机器学习融合的石化企业抢维修业务成本预测与优化研究

针对抢维修业务突发、高成本、调度复杂及传统核算粗放、预测不准问题,本文以A 油田为例,融合ABC、机器学习与多目标优化,构建“核算—预测—优化”框架。ABC分解 四作业中心,建立时间/距离/技能/物料四维模型,MAPE=4.2%。基于9246条工单与20 特征,XGBoost预测MAPE=7.8%、R²=0.878,误差较经验降76%。将预测成本嵌入多目标 模型,改进遗传算法求解,30天仿真成本降27.7%、响应时间缩27.6%、资源利用率由 68%升至82%(p<0.001)。