《二維質保數據建模與產品早期失效預警方法研究》是依託天津大學，由何曙光擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：二維質保數據建模與產品早期失效預警方法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：何曙光
- 依託單位：天津大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
質量保證是由製造商提供的產品在質保期內及正常條件下能夠發揮功能的擔保。如果產品在質保期內失效，則由製造商對產品以免費或最小成本進行維修或更換，此類索賠稱為質保索賠。質保索賠主要是由產品的早期失效引起的，質保索賠數據及其分布可以反映出產品的早期質量和現場可靠性狀況。本課題擬以汽車的二維質保政策(質保期由使用時間和行駛里程限定)為例，針對二維質保數據的不完整性特點，開展如下研究：(1)以二維質保數據為基礎，建立產品的現場可靠性模型，為質保政策的制定、質保成本預測以及產品可靠性評估和改進提供支持；(2)以二維質保數據分析為基礎，研究產品的早期失效和可靠性狀況預警模型，以避免由於設計和製造缺陷帶來的損失；(3)針對檢測出的產品索賠異常，建立診斷模型和方法，為質量和可靠性改進提供支持。上述研究，對於拓展質量管理和質量工程的研究領域具有重要理論意義，同時對二維質保產品的質量和可靠性改進具有重要套用價值。
結題摘要
在國家自然科學基金項目的資助下(#71472132)，課題組針對二維質保數據建模和早期失效預警的相關問題展開研究，完成了如下幾個方面的工作：（1）以某汽車製造企業的數據為例，在考慮行駛里程未知的條件下，發現了新設計產品在製造早期存在的可靠性學習效應問題，並進而構建了考慮可靠性學習效應的二維質保索賠預測方法；（2）針對二維質保數據中存在的時間截尾問題，構建了基於隨機期望最大化（Stochastic Expectation-Maximization Algorithm）的參數估計方法，用於對存在截尾特性的質保數據進行建模和參數估計；（3）針對二維質保產品中使用量（Usage）信息不完備的情形，構建了基於廣義不完美維修(General Imperfect Repairing Model)的質保索賠預測方法，並通過某挖掘機製造企業的數據多模型進行了驗證；（4）研究了輸出為二值數據的輪廓變點識別方法，並套用於二維質保數據分析和監控，以過程的基準，用於識別產品早期失效；（5）針對二維質保期對不同使用率的用戶作用範圍不同的特徵，提出了特定二維質保政策對不同用戶的吸引力指數(Attractive Index)，進而基於該指數在綜合考慮產品銷量和質保成本的條件下使利潤最大化，最後通過案例進行了驗證；（6）將質保政策引入供應鏈，研究了相關的供應鏈協調和最佳化策略。本課題的部分研究成果已在一汽解放公司質量數據分析平台中得到了套用。 到目前為止，課題組共發表學術論文18篇，其中SCI檢索論文14篇，培養博士研究生3名，碩士研究生6名，參加國際學術會議10餘人次。 在已有研究的基礎上，課題組擬在基於質保數據的產品可靠性改進方面展開研究，以構建基於售後反饋的產品改進循環。
