本发明专利技术提供一种车辆售后故障率预测方法、装置、设备及可读存储介质，车辆售后故障率预测方法包括：确定车辆的销售日期以及总销售量；获取所述车辆第一次以预设故障报修的维修日期；基于所述维修日期确定第一观测日期，并计算预设销售日期范围的截止日期至第一观测日期的第一时长；筛选出目标车辆，并基于目标车辆得到第一数据集；基于所述第一数据集进行韦伯分布的参数分析，得到累计分布函数，所述累计分布函数用于预测车辆售出后在不同时长内以预设故障失效的概率。通过本发明专利技术可以预测得到车辆在售出后的不同时长内因对应故障失效的概率，预测所得的概率可直接为主机厂使用，从而为保修费用预测、设计变更决策提供依据。据。据。
【技术实现步骤摘要】
车辆售后故障率预测方法、装置、设备及可读存储介质
[0001]本专利技术涉及车辆售后质量管理领域，尤其涉及一种车辆售后故障率预测方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]汽车主机厂在车辆上市后，需要基于售后市场出现的车辆故障来进行未来故障率预测，来预测产品在车辆全生命周期内的质量表现情况，从而决策是否需要针对某零部件的质量问题进行产品改善或者设计变更。现有技术中，一般是基于试验室中零部件级别的完全寿命试验结果推导出的产品寿命分布模型来进行整车售后真实使用情景下的故障率预测。而这种方式存在以下缺陷：取样样本有效性不足；试验室环境(零部件级别、连续工作周期)与真实使用条件(整车、真实使用周期)有偏差。其中，通过完全寿命试验得出的零部件失效概率分布模型，得到的只是零部件寿命与连续工作周期直接的关系，无法直接对应到车辆的实际售后时间。而主机厂真正需求的，是整车级别车辆售出后各时段的故障发生率。
技术实现思路
[0003]本专利技术的主要目的在于提供一种车辆售后故障率预测方法、装置、设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中，缺少车辆在不同售后时长内的故障预测模型的技术问题。
[0004]第一方面，本专利技术提供一种车辆售后故障率预测方法，所述车辆售后故障率预测方法包括以下步骤：
[0005]确定车辆的销售日期以及总销售量，所述车辆为在预设销售日期范围内销售、在预设生产日期范围内生产、预设整车配置的车辆；
[0006]获取所述车辆第一次以预设故障报修的维修日期；
[0007]基于所述维修日期确定第一观测日期，并计算预设销售日期范围的截止日期至第一观测日期的第一时长；
[0008]筛选出目标车辆，并基于目标车辆得到第一数据集，所述目标车辆的销售日期到维修日期的间隔时长不大于第一时长；
[0009]基于所述第一数据集进行韦伯分布的参数分析，得到累计分布函数，所述累计分布函数用于预测车辆售出后在不同时长内以预设故障失效的概率。
[0010]可选的，所述基于所述第一数据集进行韦伯分布的参数分析，得到累计分布函数的步骤包括：
[0011]以预设步长将所述第一数据集中目标车辆从销售日期到维修日期的间隔时长划分为不同时长范围；
[0012]将不同时长范围内所有目标车辆的数量导入到数据分析软件中进行韦伯分布的参数分析，得到比例参数与形状参数；
[0013]将所述比例参数与形状参数代入到第一公式中，得到累计分布函数，其中，所述第
一公式为:
[0014][0015]其中，F(x)为累计分布函数，x为售后时长，λ为比例参数，k为形状参数。
[0016]可选的，在所述基于所述第一数据集进行韦伯分布的参数分析，得到累计分布函数的步骤之后还包括：
[0017]基于所述维修日期确定第二观测日期，并计算预设销售日期范围的截止日期至第二观测日期的第二时长；
[0018]将所述第二时长代入到所述累计分布函数，得到售后第二时长内车辆以预设故障失效的预测故障率；
[0019]以从销售日期到维修日期的间隔时长不大于第二时长的车辆数量除以所述车辆的总销售量，得到售后第二时长内车辆以预设故障失效的实际故障率；
[0020]基于所述实际故障率与所述预测故障率得到置信度；
[0021]判断所述置信度是否满足预设置信度要求；
[0022]若满足预设置信度要求，则使用所述累计分布函数预测未来在售后不同时长内车辆以预设故障失效的故障率。
[0023]可选的，所述第二观测日期为所述维修日期中的最后日期，所述第一观测日期与第二观测日期的间隔时长大于预设时长。
[0024]第二方面，本专利技术还提供一种车辆售后故障率预测装置，所述车辆售后故障率预测装置包括：
[0025]确定模块，用于确定车辆的销售日期以及总销售量，所述车辆为在预设销售日期范围内销售、在预设生产日期范围内生产、预设整车配置的车辆；
[0026]获取模块，用于获取所述车辆第一次以预设故障报修的维修日期；
[0027]计算模块，用于基于所述维修日期确定第一观测日期，并计算预设销售日期范围的截止日期至第一观测日期的第一时长；
[0028]筛选模块，用于筛选出目标车辆，并基于目标车辆得到第一数据集，所述目标车辆的销售日期到维修日期的间隔时长不大于第一时长；
[0029]参数分析模块，用于基于所述第一数据集进行韦伯分布的参数分析，得到累计分布函数，所述累计分布函数用于预测车辆售出后在不同时长内以预设故障失效的概率。
[0030]可选的，所述参数分析模块，还具体用于：
[0031]以预设步长将所述第一数据集中目标车辆从销售日期到维修日期的间隔时长划分为不同时长范围；
[0032]将不同时长范围内所有目标车辆的数量导入到数据分析软件中进行韦伯分布的参数分析，得到比例参数与形状参数；
[0033]将所述比例参数与形状参数代入到第一公式中，得到累计分布函数，其中，所述第一公式为:
[0034][0035]其中，F(x)为累计分布函数，x为售后时长，λ为比例参数，k为形状参数。
[0036]可选的，所述车辆售后故障率预测装置，还包括判断模块，用于：
[0037]基于所述维修日期确定第二观测日期，并计算预设销售日期范围的截止日期至第二观测日期的第二时长；
[0038]将所述第二时长代入到所述累计分布函数，得到售后第二时长内车辆以预设故障失效的预测故障率；
[0039]以从销售日期到维修日期的间隔时长不大于第二时长的车辆数量除以所述车辆的总销售量，得到售后第二时长内车辆以预设故障失效的实际故障率；
[0040]基于所述实际故障率与所述预测故障率得到置信度；
[0041]判断所述置信度是否满足预设置信度要求；
[0042]若满足预设置信度要求，则使用所述累计分布函数预测未来在售后不同时长内车辆以预设故障失效的故障率。
[0043]可选的，所述第二观测日期为所述维修日期中的最后日期，所述第一观测日期与第二观测日期的间隔时长大于预设时长。
[0044]第三方面，本专利技术还提供一种车辆售后故障率预测设备，所述车辆售后故障率预测设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的车辆售后故障率预测程序，其中所述车辆售后故障率预测程序被所述处理器执行时，实现如上述所述的车辆售后故障率预测方法的步骤。
[0045]第四方面，本专利技术还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有车辆售后故障率预测程序，其中所述车辆售后故障率预测程序被处理器执行时，实现如上述所述的车辆售后故障率预测方法的步骤。
[0046]本专利技术提供一种车辆售后故障率预测方法、装置、设备及可读存储介质，车辆售后故障率预测方法包括：确定车辆的销售日期以及总销售量，所述车辆为在预设销售日期范围内销售、在预设生产日期范围内生产、预设整车配置的车辆；获取所述车辆第一次以预设故障本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆售后故障率预测方法，其特征在于，所述车辆售后故障率预测方法包括：确定车辆的销售日期以及总销售量，所述车辆为在预设销售日期范围内销售、在预设生产日期范围内生产、预设整车配置的车辆；获取所述车辆第一次以预设故障报修的维修日期；基于所述维修日期确定第一观测日期，并计算预设销售日期范围的截止日期至第一观测日期的第一时长；筛选出目标车辆，并基于目标车辆得到第一数据集，所述目标车辆的销售日期到维修日期的间隔时长不大于第一时长；基于所述第一数据集进行韦伯分布的参数分析，得到累计分布函数，所述累计分布函数用于预测车辆售出后在不同时长内以预设故障失效的概率。2.如权利要求1所述的车辆售后故障率预测方法，其特征在于，所述基于所述第一数据集进行韦伯分布的参数分析，得到累计分布函数的步骤包括：以预设步长将所述第一数据集中目标车辆从销售日期到维修日期的间隔时长划分为不同时长范围；将不同时长范围内所有目标车辆的数量导入到数据分析软件中进行韦伯分布的参数分析，得到比例参数与形状参数；将所述比例参数与形状参数代入到第一公式中，得到累计分布函数，其中，所述第一公式为:其中，F(x)为累计分布函数，x为售后时长，λ为比例参数，k为形状参数。3.如权利要求1所述的车辆售后故障率预测方法，其特征在于，在所述基于所述第一数据集进行韦伯分布的参数分析，得到累计分布函数的步骤之后还包括：基于所述维修日期确定第二观测日期，并计算预设销售日期范围的截止日期至第二观测日期的第二时长；将所述第二时长代入到所述累计分布函数，得到售后第二时长内车辆以预设故障失效的预测故障率；以从销售日期到维修日期的间隔时长不大于第二时长的车辆数量除以所述车辆的总销售量，得到售后第二时长内车辆以预设故障失效的实际故障率；基于所述实际故障率与所述预测故障率得到置信度；判断所述置信度是否满足预设置信度要求；若满足预设置信度要求，则使用所述累计分布函数预测未来在售后不同时长内车辆以预设故障失效的故障率。4.如权利要求3所述的车辆售后故障率预测方法，其特征在于：所述第二观测日期为所述维修日期中的最后日期，所述第一观测日期与第二观测日期的间隔时长大于预设时长。5.一种车辆售后故障率预测装置，其特征在于，所述车辆售后故障率预测装置包括：确定模块，用于确定车辆的销售日期以及总销售量，所述车辆为在预设销售日期范围内销售、在预设生产日期范围内生产、预设整车配置的车辆；获取模块，用于获取所述车辆第一次以预设...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐沛祥，张帆，韩鹏，王涛，孙元霞，
申请(专利权)人：襄阳达安汽车检测中心有限公司，
类型：发明
国别省市：
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