随着信息技术的迅速发展，大型机电系统变得越来越复杂，并且智能化程度也在不断提高。这些进步虽然加强了系统的整体性能，但也使系统维修工作变得更加艰难。主要问题在于，尽管信息技术的发展使得系统内的各种流数据（stream data）得到了有效的保存，但缺乏有效利用这类大数据的方法来实现复杂系统的维修控制与决策。为解决这一问题，研究者们提出了大数据结构化与数据驱动的复杂系统维修决策方法。
该方法首先使用层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）的思想，建立了一个层次化的系统维修模型。层次分析法是一种决策分析方法，通过建立有序的层次结构，对决策中的复杂问题进行分解和评价，通常包括目标层、准则层、方案层等。在这个方法中，层次模型的建立可以帮助决策者从不同角度和层面分析和理解问题，从而制定出更加科学合理的维修策略。
在建立层级模型之后，研究者通过模型抽象出了支持系统维修的数据变量，并提炼出各个层级变量的表达函数。数据变量可以是系统的运行状态参数、环境参数、历史维修记录等。这些数据变量通过建立的表达函数关联起来，形成了对系统维修决策有用的信息。表达函数反映了不同数据变量之间的关系，可以帮助决策者理解和预测系统在不同情况下的表现和需求。
研究的进一步实现是在模型和函数之上定义了数据状态块矩阵，并通过设计矩阵的特殊运算算法，完成了维修决策的数据驱动。数据驱动是指利用数据来驱动决策过程，不依赖于传统的经验判断或直觉。在这个过程中，数据状态块矩阵将作为决策依据，提供实时或近实时的数据支持。而特殊运算算法能够处理这些数据，实现对维修决策的即时响应和优化。
通过具体的实例说明了提出方法的可用性。通过分析实例，研究者验证了所提方法的有效性，并证明了该方法符合设备维修决策建设目标，即实现经济、高效且实用的维修方法。关键词“大数据”、“数据驱动”、“维修决策”、“AHP”、“流数据”揭示了研究的核心要素和方法论。
值得注意的是，大数据结构化与数据驱动的维修决策方法强调了数据分析技术在现代维修管理中的重要性。这种方法不仅仅是对传统维修管理方法的补充，而是向数据驱动的维修决策转型。在此背景下，大数据分析技术和机器学习算法变得极其重要，因为它们可以帮助分析和理解复杂的系统运行状态，预测系统的潜在风险，从而为制定维修决策提供科学的依据。
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该研究为复杂机电系统提供了一种结合大数据技术与层次化分析方法的新型维修决策框架，使得维修工作更加智能化、高效化，为类似系统的维修管理提供了新的思路和工具。随着大数据技术的进一步发展，未来有望在更大范围和更深层次上优化复杂系统维修决策过程。
