在现场故障数据中检测异常制造技术

本发明专利技术涉及在设备的维护修理数据中检测异常的方法。故障模式-症状相关矩阵将故障模式与症状关联。为设备的实际的修理收集诊断问题代码。将诊断问题代码提供给诊断推理器以识别故障模式。通过诊断推理器进行诊断评估，根据识别故障模式来确定对设备执行的推荐的修理。将各个推荐的修理与用于修理设备的实际的修理进行比较。根据任一推荐的修理不匹配实际的修理来识别错误匹配。生成报告以显示所有的识别的错误匹配。分析报告以确定异常数量上升的修理代码。提醒维护中心对于识别的故障模式的正确修理。

【技术实现步骤摘要】
在现场故障数据中检测异常
一个实施例总体涉及用于在维护修理数据中识别异常的方法。
技术介绍
保修报告通常包括分析由维护修理中心报告的保修数据。维护修理中心，例如汽车经销商，报告维护数据给原始设备制造商（例如汽车公司）。数据被收集，包括修理的细节（修理代码），错误代码（诊断问题代码），用户投诉，识别的构件问题，和修理的成本。基于识别的构件和问题，原始设备制造商确定构件是否存在持续的问题，需要改变该构件，以提高该构件的质量并降低保修成本。保修报告通常在分析现场故障数据上花费时间。而且，任何保修报告和潜在修正动作基于维护技术员正确地诊断问题的前提。然而，误诊断可能导致延迟找到实际问题，同时在作出错误修理时造成用户的重复来访，花费大量诊断时间和产生不必要的成本。
技术实现思路
一个实施例的优点在于，现场的新的故障模式、设备的不适当使用的修理代码和修理的误诊断的早期检测。本文描述的系统和方法使用多个工程准则构建将故障模式与症状（故障代码、操作参数范围、用户投诉、技术员测试结果）关联的故障模式-症状相关矩阵。基于通过维护提供商提供的信息和故障模式-症状相关矩阵，设备制造商可以容易地确定修理合适或者异常。然后将数据矩阵化，以确定误诊断的早期倾向，并可将其发布给维护中心，以保证作出正确的修理。一个实施例构想检测设备的维护修理的异常的方法。将故障模式-症状相关矩阵与诊断推理器一同提供，故障模式-症状相关矩阵将故障模式与识别故障模式的症状关联。各故障模式以设备故障可能如何发生的相应情形来识别。根据多个工程准则生成症状与故障模式的关联。为设备的实际的修理收集故障代码或者诊断问题代码。诊断问题代码涉及设备中构件的通过设备的处理器识别的潜在故障。将诊断问题代码提供给诊断推理器。在故障模式-症状相关矩阵中获得这些关联。利用故障模式-症状相关矩阵和构件存在的症状，通过诊断推理器进行诊断评估，以根据诊断问题代码和在故障模式-症状相关矩阵中故障模式与症状的关联确定对设备执行的推荐的修理。将推荐的修理与对设备执行的实际的修理进行比较。根据推荐的修理不匹配实际的修理来识别错误匹配（或异常）。生成报告以显示所有的识别的错误匹配（或异常）。分析报告以确定异常数量上升的修理代码。提醒维护中心对于识别的故障模式的正确修理。一个实施例构想为包括将故障模式与症状关联的故障模式-症状相关矩阵的现场故障检测系统。各故障模式以设备故障可能如何发生的相应情形来识别。根据多个工程准则生成检测故障模式的症状。存储器储存修理的设备的诊断问题代码。诊断问题代码涉及设备的构件的由设备的处理器识别的潜在故障。存储器储存修理代码，修理成本和代表由维护提供商对修理的设备进行的修理的部件数量。另外，存储器还储存用户投诉、工程操作参数数据。处理单元将诊断问题代码与故障模式-症状相关矩阵关联，以识别设备的故障模式。诊断推理器和存在于处理单元中的故障模式-症状相关矩阵，根据设备的症状确定对设备执行的修理。将推荐的修理列表与用于修理设备的实际的修理进行比较。根据推荐的修理不匹配实际的修理来识别错误匹配（或异常）。生成报告，该报告分析识别的错误匹配（或异常）的倾向，以确定异常数量上升的修理代码。本专利技术涉及以下技术方案。1．一种在设备的维护修理中检测异常的方法，所述方法包括以下步骤：提供将故障模式与症状关联的故障模式-症状相关矩阵，各故障模式以设备故障可能如何发生的相应情形来识别，其中根据多个工程准则生成所述症状与所述故障模式的关联；收集用于所述设备的实际修理的诊断问题代码，所述诊断问题代码涉及所述设备中的构件的由所述设备的处理器识别的潜在故障；将所述诊断问题代码提供给诊断推理器；通过所述诊断推理器进行诊断评估，根据所述诊断问题代码和在所述故障模式-症状相关矩阵中的所述故障模式与症状的关联来确定对所述设备执行的推荐的修理；将所述推荐的修理与用于修理所述设备的实际修理进行比较；根据所述推荐的修理不匹配所述实际的修理来识别错误匹配；生成显示所有识别的错误匹配的报告；分析所述报告，以确定异常数量上升的修理代码；以及提醒维护中心对于所识别的故障模式的正确修理。2．根据技术方案1所述的方法，其特征在于，所述诊断推理器利用报告的诊断问题代码作为症状，其中所述诊断推理器利用所述故障模式-症状相关矩阵将所述症状与至少一个故障模式关联，且其中所述推荐的修理根据所述至少一个故障模式来识别。3．根据技术方案2所述的方法，其特征在于，将通过所述维护中心识别的至少一个其它症状提供给所述诊断推理器，其中所述诊断推理器利用所述诊断问题代码和所述至少一个其它症状来识别所述至少一个故障模式。4．根据技术方案1所述的方法，其特征在于，所述工程准则包括故障模式影响和分析工具。5．根据技术方案1所述的方法，其特征在于，所述工程准则包括故障模式影响和危害性分析工具。6．根据技术方案1所述的方法，其特征在于，所述工程准则包括维护手册诊断。7．根据技术方案1所述的方法，其特征在于，所述工程准则包括可靠性报告。8．根据技术方案1所述的方法，其特征在于，所述工程准则包括现场故障数据。9．根据技术方案1所述的方法，其特征在于，所述正确修理用于识别所述设备故障的根本原因。10．根据技术方案1所述的方法，其特征在于，在一段时间内根据设备创建日期来跟踪所述错误匹配。11．根据技术方案1所述的方法，其特征在于，根据所述设备维护提供商提供的修理代码来识别所述故障模式。12．根据技术方案1所述的方法，其特征在于，从多个设备维护提供商收集所述修理代码以总体地识别修理中的倾向。13．根据技术方案1所述的方法，其特征在于，根据各修理代码的异常的总数来生成所述报告。14．根据技术方案13所述的方法，其特征在于，根据各诊断问题代码的异常的总数来生成所述报告。15．根据技术方案14所述的方法，其特征在于，根据修理代码和诊断问题代码的组合的异常的总数来生成所述报告，各相应修理代码通过为所述修理而记录的相联系的诊断问题代码而分开。16．根据技术方案15所述的方法，其特征在于，基于所述设备的创建日期在某一时间段内生成所述报告。17．一种现场故障检测系统，包括：故障模式-症状相关矩阵，将故障模式与症状关联，各故障模式以设备故障可能如何发生的相应情形来识别，且根据多个工程准则生成所述症状与所述故障模式的关联；存储器，用于储存修理设备的诊断问题代码，所述诊断问题代码涉及所述设备中的构件的由所述设备的处理器识别的潜在故障，所述存储器进一步储存代表由维护提供商对修理的设备所作的修理的修理代码；以及处理单元，用于将所述诊断问题代码与所述故障模式-症状相关矩阵关联，以根据所述诊断问题代码和在所述故障模式-症状相关矩阵中的所述故障模式与症状的关联来确定对所述设备执行的推荐的修理；其中，将所述推荐的修理与用于修理所述设备的实际的修理进行比较，其中根据所述推荐的修理不匹配所述实际的修理来识别错误匹配，且其中生成识别所述识别的错误匹配的报告以确定异常数量上升的修理代码。18．根据技术方案17所述的系统，其特征在于，所生成的报告进一步包括诊断问题代码报告，根据所述诊断问题代码来生成所述诊断问题代码报告，其中根据由所述维护提供商报告的所述诊断代码与识别对所述设备进行的修理的修理代码不本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种在设备的维护修理中检测异常的方法，所述方法包括以下步骤：提供将故障模式与症状关联的故障模式－症状相关矩阵，各故障模式以设备故障可能如何发生的相应情形来识别，其中根据多个工程准则生成所述症状与所述故障模式的关联；收集用于所述设备的实际修理的诊断问题代码，所述诊断问题代码涉及所述设备中的构件的由所述设备的处理器识别的潜在故障；将所述诊断问题代码提供给诊断推理器；通过所述诊断推理器进行诊断评估，根据所述诊断问题代码和在所述故障模式－症状相关矩阵中的所述故障模式与症状的关联来确定对所述设备执行的推荐的修理；将所述推荐的修理与用于修理所述设备的实际修理进行比较；根据所述推荐的修理不匹配所述实际的修理来识别错误匹配；生成显示所有识别的错误匹配的报告；分析所述报告，以确定异常数量上升的修理代码；以及提醒维护中心对于所识别的故障模式的正确修理。

【技术特征摘要】
2009.12.04 US 12/6308661.一种在设备的维护修理中检测异常的方法，所述方法包括以下步骤：提供将故障模式与症状关联的故障模式-症状相关矩阵，各故障模式以设备故障可能如何发生的相应情形来识别，其中根据多个工程准则生成所述症状与所述故障模式的关联；收集用于所述设备的实际修理的诊断问题代码，所述诊断问题代码涉及所述设备中的构件的由所述设备的处理器识别的潜在故障；将所述诊断问题代码提供给诊断推理器；通过所述诊断推理器进行诊断评估，根据所述诊断问题代码和在所述故障模式-症状相关矩阵中的所述故障模式与症状的关联来确定对所述设备执行的推荐的修理；将所述推荐的修理与用于修理所述设备的实际修理进行比较；根据所述推荐的修理不匹配所述实际的修理来识别错误匹配；生成显示所有识别的错误匹配的报告；分析所述报告，以确定异常数量上升的修理代码；以及提醒维护中心对于所识别的故障模式的正确修理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述诊断推理器利用报告的诊断问题代码作为症状，其中所述诊断推理器利用所述故障模式-症状相关矩阵将所述症状与至少一个故障模式关联，且其中所述推荐的修理根据所述至少一个故障模式来识别。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将通过所述维护中心识别的至少一个其它症状提供给所述诊断推理器，其中所述诊断推理器利用所述诊断问题代码和所述至少一个其它症状来识别所述至少一个故障模式。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工程准则包括故障模式影响和分析工具。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工程准则包括故障模式影响和危害性分析工具。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工程准则包括维护手册诊断。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工程准则包括可靠性报告。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工程准则包括现场故障数据。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述正确修理用于识别所述设备故障的根本原因。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在一段时间内根据设备创建日期来跟踪所述错误匹配。11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述设备维护提供商提供的修理代码来识别所述故障模式。12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从多个设备维护提供商收集所述修理代码以总体地识别修理中的倾向。13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各修理代码的异常的总数来生成所述报告。14.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：S辛赫，P班迪奥帕迪亚伊，CE沃尔夫，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：US