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InforEAM：InforEAM与财务管理集成技术教程1InforEAM概述1.1InforEAM系统功能介绍InforEAM是一款先进的企业资产管理软件，旨在优化资产的生命周期管理，从采购、维护到退役，提供全面的解决方案。其核心功能包括：资产管理：跟踪和管理资产的详细信息，包括位置、状态、历史记录等。维护管理：计划和执行预防性维护，管理维修请求，优化维护成本。工作订单管理：创建、分配和跟踪工作订单，确保维护任务的高效执行。库存管理：监控库存水平，优化库存成本，确保备件的可用性。采购管理：处理采购请求，管理供应商，优化采购流程。合同管理：管理与资产相关的合同，包括服务合同和租赁协议。成本管理：跟踪资产相关的成本，包括维护、运营和资本成本。报告和分析：提供详细的报告和分析工具，帮助决策者做出基于数据的决策。1.2InforEAM在资产管理中的作用InforEAM在资产管理中扮演着至关重要的角色，它不仅帮助组织提高资产的使用效率，减少停机时间，还能通过数据分析提供预测性维护建议，从而降低维护成本。例如，通过集成传感器数据，InforEAM可以实时监测资产的运行状态，当检测到异常时，自动触发维护工作订单，避免潜在的故障。1.2.1示例：使用InforEAM进行预测性维护假设我们有一台关键的生产机器，其运行数据通过传感器实时传输到InforEAM系统。以下是一个简化版的Python脚本示例，用于处理这些数据并触发维护工作订单：#导入必要的库

importpandasaspd

fromsklearn.ensembleimportIsolationForest

#读取机器运行数据

data=pd.read_csv('machine_data.csv')

#数据预处理

#假设我们只关注温度和振动两个指标

X=data[['temperature','vibration']]

#使用IsolationForest检测异常

clf=IsolationForest(contamination=0.01)

clf.fit(X)

y_pred=clf.predict(X)

#标记异常数据点

data['anomaly']=y_pred

#当检测到异常时，触发维护工作订单

ifdata['anomaly'].any()==-1:

#发送维护工作订单请求到InforEAM

#这里使用的是假设的API调用

send_maintenance_request_to_infoream()在这个例子中，我们使用了pandas库来处理数据，sklearn库中的IsolationForest模型来检测异常。当模型检测到异常时，我们假设有一个send_maintenance_request_to_infoream函数，用于将维护请求发送到InforEAM系统。通过这样的集成，InforEAM能够基于实时数据自动触发维护流程，从而减少非计划停机时间，提高生产效率。2财务管理集成基础2.1财务管理模块简介财务管理模块是InforEAM系统中的关键组成部分，它负责处理与财务相关的所有事务，包括但不限于成本核算、预算管理、财务报告和分析。此模块通过与企业的财务系统集成，确保了资产管理和财务数据的无缝对接，提高了数据的准确性和实时性。2.1.1成本核算成本核算是财务管理模块的核心功能之一，它跟踪和记录与资产相关的所有成本，包括采购、维护、运营和折旧成本。通过成本核算，企业可以全面了解资产在其生命周期内的财务影响，为决策提供数据支持。2.1.2预算管理预算管理功能允许企业为资产的维护和运营设定预算，监控实际支出与预算的差异，确保财务资源的有效利用。InforEAM的预算管理工具提供了灵活的预算编制和调整选项，以及实时的预算执行情况报告。2.1.3财务报告和分析财务管理模块提供了丰富的财务报告和分析工具，帮助企业深入了解资产的财务状况。这些工具可以生成各种财务报表，如资产负债表、利润表和现金流量表，以及进行成本效益分析和投资回报率计算。2.2集成前的准备工作在InforEAM与财务管理模块集成之前，需要进行一系列的准备工作，以确保集成的顺利进行和数据的准确传输。2.2.1数据准备资产数据清理：确保InforEAM中的资产数据完整、准确，没有重复或错误的记录。财务数据同步：与财务系统同步，确保所有财务数据是最新的，包括成本中心、会计科目和预算信息。2.2.2系统配置接口设置：配置InforEAM与财务系统之间的接口，定义数据传输的规则和频率。权限管理：设置用户权限，确保只有授权的用户可以访问和修改财务数据。2.2.3测试计划单元测试：对每个集成点进行单独测试，确保数据的正确传输。系统测试：在模拟环境中进行全面测试，检查集成后的系统功能是否正常。用户验收测试：邀请最终用户参与测试，确保系统满足业务需求。2.2.4培训与文档用户培训：为使用InforEAM与财务管理模块的用户进行培训，确保他们了解如何操作集成后的系统。操作手册：编写详细的用户操作手册，包括常见问题解答和故障排除指南。2.2.5集成策略增量集成：逐步将InforEAM与财务管理模块的各个部分集成，每次集成后进行测试，确保系统的稳定性和数据的准确性。全量集成：一次性完成所有集成点的连接，适用于系统较小或数据量不大的情况。2.2.6安全与合规数据加密：确保在InforEAM与财务系统之间传输的数据是加密的，保护敏感财务信息不被未授权访问。审计日志：启用审计日志，记录所有对财务数据的访问和修改，以便于追踪和合规审查。2.2.7后备计划数据备份：在集成前对InforEAM和财务系统的数据进行备份，以防数据丢失或损坏。故障恢复：制定故障恢复计划，确保在集成过程中遇到问题时，可以迅速恢复系统运行。2.2.8沟通与协作项目团队：建立一个跨部门的项目团队，包括IT、财务和资产管理的代表，确保集成过程中的沟通和协作。定期会议：定期召开项目会议，讨论集成进度，解决遇到的问题，确保项目按计划进行。2.2.9集成工具ETL工具：使用ETL（Extract,Transform,Load）工具从InforEAM中提取数据，转换成财务系统可以理解的格式，然后加载到财务系统中。API接口：利用API（ApplicationProgrammingInterface）接口实现InforEAM与财务系统之间的实时数据交换。2.2.10集成测试数据一致性测试：检查InforEAM与财务系统之间的数据是否一致，确保数据的准确传输。性能测试：测试集成后的系统性能，确保在数据传输过程中系统响应时间在可接受范围内。2.2.11集成上线分阶段上线：根据集成策略，分阶段将集成后的系统上线，先在小范围内测试，然后逐步扩大范围。监控与优化：上线后持续监控系统性能，收集用户反馈，对系统进行必要的优化和调整。2.2.12集成维护定期检查：定期检查InforEAM与财务系统之间的数据传输，确保数据的准确性和实时性。系统升级：在InforEAM或财务系统进行升级时，重新测试集成点，确保升级不会影响数据传输。2.2.13集成扩展功能扩展：根据业务需求，考虑在InforEAM与财务系统之间增加新的集成点，如成本预测或财务规划功能。系统集成：考虑将InforEAM与更多系统集成，如人力资源系统或供应链管理系统，以实现更全面的业务流程自动化。通过以上准备工作，企业可以确保InforEAM与财务管理模块的集成顺利进行，提高资产管理和财务数据处理的效率和准确性。3InforEAM与财务管理集成：集成配置步骤3.1建立财务与EAM的链接在InforEAM与财务管理系统的集成中，建立两者之间的链接是至关重要的第一步。这一步骤确保了EAM系统中的资产、维护活动等数据能够与财务系统中的会计科目、成本中心等信息无缝对接，从而实现财务与资产维护的自动化和同步化管理。3.1.1配置步骤定义财务接口参数：在InforEAM的系统配置中，需要定义与财务系统接口相关的参数，包括接口类型、财务系统地址、认证信息等。这确保了EAM系统能够正确地与财务系统进行通信。映射资产与财务代码：为EAM系统中的每个资产类别定义对应的财务代码。例如，如果EAM中有一类资产为“生产设备”，则需要在财务系统中找到或创建一个与之对应的会计科目，如“固定资产-生产设备”。设置成本中心：在EAM中，每个维护活动或工作订单都应关联到一个成本中心，这有助于财务系统追踪和分配成本。成本中心的设置应与财务系统中的成本中心结构相匹配。测试数据传输：配置完成后，应进行测试以确保数据能够准确无误地从EAM系统传输到财务系统。这包括测试资产的创建、维护活动的记录等场景。3.2配置资产类别与财务代码资产类别与财务代码的配置是集成过程中的核心环节，它直接影响到财务报告的准确性和维护成本的核算。3.2.1配置原理在InforEAM中，资产被分类为不同的类别，每个类别都有其特定的属性和维护策略。为了在财务系统中正确地记录和分类这些资产的财务信息，需要将EAM中的资产类别与财务系统中的会计科目进行映射。3.2.2配置内容资产类别映射：在InforEAM的“财务管理”模块中，选择“资产类别映射”功能，这里可以定义每个资产类别对应的财务代码。例如：资产类别:生产设备

财务代码:1001折旧方法设置：不同的资产类别可能采用不同的折旧方法。在配置时，需要确保EAM中的折旧方法与财务系统中的设置一致，以保证折旧费用的准确计算。成本分配：配置资产类别时，还应考虑成本分配规则。例如，某些资产的维护成本可能需要按照使用频率或时间比例分配到不同的成本中心。3.2.3示例代码虽然InforEAM的配置通常不涉及编程，但在某些情况下，可能需要使用脚本或API来批量更新资产类别映射。以下是一个使用InforEAMAPI更新资产类别映射的示例代码：#导入必要的库

importrequests

importjson

#API端点和认证信息

api_url="/api/asset_category_mapping"

auth=('your_username','your_password')

#资产类别映射数据

data={

"category":"生产设备",

"financial_code":"1001"

}

#发送POST请求

response=requests.post(api_url,auth=auth,data=json.dumps(data),headers={'Content-Type':'application/json'})

#检查响应状态

ifresponse.status_code==200:

print("资产类别映射更新成功")

else:

print("更新失败，状态码：",response.status_code)3.2.4代码解释导入库：使用requests库来发送HTTP请求，json库用于处理JSON数据。API端点和认证：定义了InforEAMAPI的URL和认证信息，用于身份验证。数据定义：data字典包含了要更新的资产类别和对应的财务代码。发送请求：使用requests.post方法发送POST请求，将数据转换为JSON格式并设置正确的Content-Type。响应检查：检查响应状态码，200表示请求成功。通过以上步骤，可以确保InforEAM与财务管理系统的集成配置准确无误，从而提高数据处理的效率和准确性。4数据同步与处理4.1自动同步财务数据在InforEAM与财务管理集成中，自动同步财务数据是确保两个系统间信息一致性的关键步骤。这一过程通常涉及从财务管理软件（如InforFinancials）自动抽取数据，然后将其导入到InforEAM系统中，以更新资产、成本、预算和财务交易等信息。4.1.1原理数据同步的原理基于事件驱动或定时任务机制。当财务管理软件中发生特定事件（如资产购买、折旧计算、成本分配等）时，会触发数据同步流程，将这些事件的相关数据传输到InforEAM。另一种方式是通过设定的定时任务，定期检查财务管理软件中的数据变化，并将这些变化同步到InforEAM。4.1.2内容数据映射：在同步过程中，需要定义财务管理软件中的数据字段与InforEAM中相应字段的映射关系。例如，财务管理软件中的“资产ID”字段可能需要映射到InforEAM的“资产编号”字段。数据转换：由于两个系统可能使用不同的数据格式或单位，因此在同步过程中需要进行数据转换。例如，财务管理软件可能使用货币单位“美元”，而InforEAM使用“人民币”，这就需要进行货币单位的转换。错误处理：在数据同步过程中，可能会遇到数据格式不匹配、数据缺失或数据冲突等问题。系统需要有错误处理机制，能够记录错误、通知管理员并提供修复建议。审计与日志：每次数据同步后，系统应生成详细的审计日志，记录哪些数据被同步、同步的时间、同步的结果以及任何遇到的错误。这有助于追踪数据变化和问题解决。4.1.3示例假设我们有一个简单的Python脚本来实现InforEAM与财务管理软件之间的数据同步。以下是一个示例代码，用于从财务管理软件中读取资产数据，并将其转换为InforEAM所需的格式：#导入必要的库

importpandasaspd

frominfor_eam_apiimportEAMClient

#定义数据映射字典

data_mapping={

'Financials_AssetID':'EAM_AssetNumber',

'Financials_Cost':'EAM_Cost',

'Financials_Depreciation':'EAM_Depreciation'

}

#读取财务管理软件中的资产数据

financials_data=pd.read_csv('financials_assets.csv')

#创建InforEAM客户端

eam_client=EAMClient('','your_username','your_password')

#数据转换和同步

forindex,rowinfinancials_data.iterrows():

eam_data={}

forkey,valueindata_mapping.items():

eam_data[value]=row[key]

eam_client.update_asset(eam_data)

#错误处理

try:

eam_mit()

exceptExceptionase:

print(f"数据同步失败：{e}")在这个示例中，我们首先定义了一个数据映射字典，用于将财务管理软件中的字段名映射到InforEAM中的字段名。然后，我们使用Pandas库读取一个CSV文件，该文件包含从财务管理软件导出的资产数据。接下来，我们创建了一个InforEAM客户端对象，用于与InforEAM服务器进行通信。在数据转换和同步部分，我们遍历了财务管理软件中的每一行数据，将其转换为InforEAM所需的格式，并使用update_asset方法更新InforEAM中的资产信息。最后，我们尝试提交所有更改，并捕获任何可能发生的异常。4.2处理集成中的数据异常在InforEAM与财务管理集成中，数据异常处理是确保数据同步过程顺利进行的重要环节。数据异常可能包括数据格式错误、数据缺失、数据冲突或系统错误等。4.2.1原理数据异常处理通常包括以下几个步骤：异常检测：在数据同步过程中，系统需要能够检测到任何数据异常，如格式不匹配或数据缺失。异常记录：检测到异常后，系统应记录异常的详细信息，包括异常类型、发生时间、涉及的数据等。异常通知：系统应能够将异常信息通知给相关的管理员或操作员，以便他们能够及时处理。异常修复：提供工具或指导，帮助管理员修复数据异常，如提供数据修复建议或直接在系统中提供修复选项。异常重试：对于一些可以自动修复的异常，系统应提供重试机制，尝试再次同步数据。4.2.2内容格式检查：在数据同步前，检查数据是否符合InforEAM的格式要求。例如，检查日期字段是否为正确的日期格式。数据完整性验证：确保所有必要的数据字段都已填充。例如，资产同步时，资产编号、成本和折旧信息都应该是必需的。数据冲突解决：如果在同步过程中发现数据冲突，如两个系统中的资产成本不一致，系统应提供冲突解决机制，如允许管理员选择哪个系统的数据应优先。系统错误处理：处理由于网络问题、服务器错误或API调用错误等导致的数据同步失败。4.2.3示例以下是一个Python示例，用于检测和处理数据同步过程中的异常：#导入必要的库

importpandasaspd

frominfor_eam_apiimportEAMClient

importlogging

#配置日志

logging.basicConfig(filename='data_sync.log',level=logging.ERROR)

#定义数据映射字典

data_mapping={

'Financials_AssetID':'EAM_AssetNumber',

'Financials_Cost':'EAM_Cost',

'Financials_Depreciation':'EAM_Depreciation'

}

#读取财务管理软件中的资产数据

financials_data=pd.read_csv('financials_assets.csv')

#创建InforEAM客户端

eam_client=EAMClient('','your_username','your_password')

#数据转换和同步

forindex,rowinfinancials_data.iterrows():

eam_data={}

forkey,valueindata_mapping.items():

#格式检查

ifkey=='Financials_Cost'andnotisinstance(row[key],(int,float)):

logging.error(f"数据格式错误：{key}字段应为数字，但实际为{row[key]}")

continue

#数据完整性验证

ifpd.isna(row[key]):

logging.error(f"数据缺失：{key}字段为空")

continue

eam_data[value]=row[key]

try:

eam_client.update_asset(eam_data)

exceptExceptionase:

logging.error(f"数据同步失败：{e}")

#异常重试

#假设我们有一个函数retry_data_sync，用于重试数据同步

retry_data_sync()在这个示例中，我们首先配置了日志记录，以便记录数据同步过程中的任何异常。然后，我们定义了数据映射字典，并读取了财务管理软件中的资产数据。在数据转换和同步部分，我们增加了格式检查和数据完整性验证，以检测数据异常。如果检测到异常，我们将异常信息记录到日志中，并跳过当前数据行的同步。如果在同步过程中遇到任何异常，我们同样记录到日志中。最后，我们假设有一个retry_data_sync函数，用于重试数据同步，以处理那些可以自动修复的异常。5InforEAM:成本与预算管理集成5.1成本分配与跟踪在InforEAM与财务管理集成的环境中，成本分配与跟踪是确保资源有效利用和财务透明度的关键环节。此过程涉及将与资产维护、运营和改进相关的成本准确地分配到相应的成本中心或项目，并持续跟踪这些成本以进行财务分析和报告。5.1.1原理成本分配基于预定义的规则和标准，这些规则通常与资产的使用、维护频率和部门责任相关。例如，如果一项资产主要由生产部门使用，那么与该资产相关的维护成本将主要分配给生产部门的成本中心。跟踪成本则涉及记录所有与资产相关的支出，包括材料、人工和外包服务，以确保财务记录的准确性和完整性。5.1.2内容成本中心设置：在InforEAM中，首先需要设置成本中心，这通常与组织的部门结构相对应。每个成本中心可以关联到一个或多个资产，以便于成本分配。成本分配规则：定义成本如何从资产或工作订单分配到成本中心的规则。这可能基于固定比例、使用时间或资产价值等因素。成本跟踪：记录所有与资产相关的成本，包括直接成本（如材料和人工）和间接成本（如管理费用）。InforEAM提供工具来跟踪这些成本，并将其与财务系统集成，以实现自动化的成本报告。成本报告与分析：利用InforEAM与财务管理系统的集成，生成详细的成本报告，分析成本趋势，识别成本节省的机会，并支持决策制定。5.1.3示例假设我们有一个生产部门的成本中心，编号为1001，与之关联的资产是Machine001。当Machine001需要维护时，我们创建一个工作订单，并记录所有相关的成本。以下是一个简单的成本分配与跟踪的示例流程：创建成本中心：INSERTINTOCostCenters(CostCenterID,Department,Description)

VALUES('1001','生产部','生产部成本中心');关联资产与成本中心：INSERTINTOAssetCostCenter(AssetID,CostCenterID)

VALUES('Machine001','1001');记录工作订单成本：INSERTINTOWorkOrderCosts(WorkOrderID,CostType,Amount,CostCenterID)

VALUES('WO12345','人工',500,'1001'),

('WO12345','材料',200,'1001');生成成本报告：SELECTwo.WorkOrderID,wo.AssetID,cc.Department,SUM(woc.Amount)asTotalCost

FROMWorkOrderswo

JOINWorkOrderCostswocONwo.WorkOrderID=woc.WorkOrderID

JOINAssetCostCenteraccONwo.AssetID=acc.AssetID

JOINCostCentersccONacc.CostCenterID=cc.CostCenterID

WHEREwo.WorkOrderID='WO12345'

GROUPBYwo.WorkOrderID,wo.AssetID,cc.Department;5.2预算规划与执行监控预算规划与执行监控是InforEAM与财务管理集成的另一重要方面，它帮助组织在维护和运营活动中实现财务控制和预测。5.2.1原理预算规划涉及为特定的资产、部门或项目设定财务目标。执行监控则是在预算周期内持续跟踪实际成本，与预算进行对比，以识别偏差并采取纠正措施。5.2.2内容预算设定：为成本中心或项目设定预算，这可能基于历史成本、业务需求或财务目标。预算执行监控：在InforEAM中，可以设置规则来自动监控实际成本与预算的差异。当成本接近或超过预算时，系统会发出警报，以便及时调整。预算调整：基于执行监控的结果，组织可以调整预算，以更好地反映实际需求或财务状况。预算报告：生成预算执行报告，显示预算与实际成本的对比，帮助管理层了解财务状况并做出决策。5.2.3示例假设我们为生产部的成本中心1001设定年度预算为10000元。以下是预算规划与执行监控的示例流程：设定预算：INSERTINTOBudgets(CostCenterID,Year,BudgetAmount)

VALUES('1001',2023,10000);监控预算执行：SELECTcc.CostCenterID,cc.Department,SUM(woc.Amount)asActualCost,b.BudgetAmount

FROMWorkOrderCostswoc

JOINWorkOrderswoONwoc.WorkOrderID=wo.WorkOrderID

JOINAssetCostCenteraccONwo.AssetID=acc.AssetID

JOINCostCentersccONacc.CostCenterID=cc.CostCenterID

JOINBudgetsbONcc.CostCenterID=b.CostCenterIDANDYEAR(wo.Date)=b.Year

WHEREYEAR(wo.Date)=2023

GROUPBYcc.CostCenterID,cc.Department,b.BudgetAmount;预算执行报告：SELECTcc.Department,b.BudgetAmount,SUM(woc.Amount)asActualCost,

CASE

WHENSUM(woc.Amount)>b.BudgetAmountTHEN'超支'

WHENSUM(woc.Amount)<b.BudgetAmountTHEN'节省'

ELSE'符合预算'

ENDasBudgetStatus

FROMWorkOrderCostswoc

JOINWorkOrderswoONwoc.WorkOrderID=wo.WorkOrderID

JOINAssetCostCenteraccONwo.AssetID=acc.AssetID

JOINCostCentersccONacc.CostCenterID=cc.CostCenterID

JOINBudgetsbONcc.CostCenterID=b.CostCenterIDANDYEAR(wo.Date)=b.Year

WHEREYEAR(wo.Date)=2023

GROUPBYcc.Department,b.BudgetAmount;通过上述示例，我们可以看到InforEAM与财务管理集成如何通过成本分配与跟踪、预算规划与执行监控，提供了一个全面的财务控制框架，支持组织的维护和运营决策。6InforEAM与财务管理集成：报告与分析6.1生成集成报告在InforEAM与财务管理集成的环境中，生成集成报告是关键的一步，它允许组织从其资产管理和财务数据中获得深入的洞察。此过程涉及从InforEAM系统和财务管理系统中提取数据，然后将这些数据合并以创建全面的报告，这些报告可以揭示成本、效率和资产性能之间的关系。6.1.1报告生成流程数据提取：使用SQL查询从InforEAM和财务系统中提取所需的数据。例如，从InforEAM中提取资产维护成本，从财务系统中提取资产折旧数据。数据整合：将从两个系统中提取的数据整合到一个数据仓库或数据湖中，确保数据的一致性和准确性。报告设计：使用报表设计工具，如InforEAM的报告模块或第三方报表工具，设计报告模板。模板应包括所有必要的字段和计算，如资产总成本、折旧率和ROI（投资回报率）。报告生成：运行报告设计工具，将整合后的数据填充到模板中，生成最终的集成报告。6.1.2示例代码：数据提取--从InforEAM中提取资产维护成本

SELECTAssetID,SUM(Cost)ASTotalMaintenanceCost

FROMMaintenanceEvents

WHEREEventDateBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-12-31'

GROUPBYAssetID;

--从财务系统中提取资产折旧数据

SELECTAssetID,DepreciationCost

FROMFinancialAssets

WHEREFiscalYear='2023';6.1.3示例代码：数据整合#使用pandas进行数据整合

importpandasaspd

#读取InforEAM数据

eam_data=pd.read_csv('maintenance_costs.csv')

#读取财务数据

financial_data=pd.read_csv('depreciation_costs.csv')

#合并数据

merged_data=pd.merge(eam_data,financial_data,on='AssetID',how='inner')6.2财务与EAM数据分析数据分析是InforEAM与财务管理集成的核心，它帮助组织识别趋势、优化成本和提高资产性能。通过分析，可以确定哪些资产的维护成本过高，哪些资产的折旧与实际维护成本不符，以及如何通过改进维护策略来提高财务表现。6.2.1数据分析步骤数据清洗：确保数据的准确性和一致性，处理缺失值和异常值。探索性数据分析：使用统计方法和可视化工具来识别数据中的模式和趋势。高级分析：应用机器学习算法或预测模型来预测未来的成本和性能。结果解释：将分析结果转化为可操作的洞察，为决策提供依据。6.2.2示例代码：数据清洗#数据清洗示例

#填充缺失值

merged_data['DepreciationCost'].fillna(0,inplace=True)

#移除异常值

merged_data=merged_data[merged_data['TotalMaintenanceCost']<100000]6.2.3示例代码：探索性数据分析#使用matplotlib进行数据可视化

importmatplotlib.pyplotasplt

#绘制资产维护成本与折旧成本的关系图

plt.scatter(merged_data['TotalMaintenanceCost'],merged_data['DepreciationCost'])

plt.xlabel('TotalMaintenanceCost')

plt.ylabel('DepreciationCost')

plt.title('MaintenanceCostvsDepreciationCost')

plt.show()6.2.4示例代码：高级分析#应用线性回归预测模型

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

#准备数据

X=merged_data[['TotalMaintenanceCost']]

y=merged_data['DepreciationCost']

#划分训练集和测试集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)

#创建并训练模型

model=LinearRegression()

mo