基于行驶里程的汽车保修（质保）数据威布尔分析方法
一、汽车保修数据分析的目的
随着新能源技术的快速发展以及国民对于汽车出行的需求增加，我国的汽车保有量大幅增长。越来越多的企业也竞相投入到汽车竞争行列中。对于汽车制造企业来说，如何对投入市场的汽车的保修（质保、售后）数据进行威布尔分析，如何通过保修数据分析判断汽车的质量与可靠性水平，以及预判投入市场的风险以及保修成本，成为企业占据市场地位的一个重要影响因素。
二、汽车保修数据威布尔分析需要关注的问题
汽车保修数据分析，通常侧重于分析生产制造过程控制所不能发现的趋势、制造缺陷、制造错误，并分析与管理相应的维护成本、维护业务计划，确保产品能够在市场上赢得竞争力。对于汽车行业这样的高保有量行业，如果能够在早期对新出现问题及时做出反应，可以节省大量的资金成本，能够有助于维护企业的商业声誉。
通常情况下，汽车企业都会跟踪和分析保修数据（质保、售后数据）。但是，如果能够快速对于保修数据进行面向质量与可靠性的分析、反应处理，将可以获得显著的商业效益。
在执行保修数据分析过程中，将保修数据与用户的使用、应用数据关联，分析使用相关的故障分布情况，这样能够快速发现潜在的风险并做出反应。同时，为更好地预测业务风险，需要进行条件概率分析，包括特定时间（比如月、年）或者行驶里程的条件概率分析。
在执行保修数据或者其它寿命数据分析时，其中重要的一点是尽量把所需分析的数据按照故障模式进行区分，即标记出哪些数据是属于同一故障模式的，也就是我们说的数据一致性问题。将数据按照故障模式区分后再进行分析，这样能够分析的得到更深层次、更直接的数据应用价值。
将故障数据按照故障模式进行区分后，可以使用恰当的寿命分布模型分析指定故障模式的故障数据。由于汽车的可靠性水平都较高，所以数据样本通常存在大量的删失数据（即未出现故障的数据）。此时，我们需要考虑删失数据的处理问题。在这种情况下，我们需要分析当前阶段哪些数据可用，哪些是需要假定条件的，以及支撑做出决策的可用统计方法、统计工具等。然后根据上述分析结果进行条件概率分析以及风险、成本预测。
三、基于汽车行驶里程的保修数据威布尔分析方法
通过保修数据分析，可以帮助确定产品现场的故障分布情况、故障特征、故障规律。分析确定的这些故障分布模型，以及将这些保修数据分析结果反馈到质量分析以及预测质量缺陷严重度。基于保修数据分析结果进行预测的困难主要在于如何通过个体来分析、外推所有的产品的情况。在开展时域（基于日历时间）的保修数据分析时，由于知道了产品的故障时间以及截止观测时间点时的未发生故障的产品情况，在这种情况下进行保修数据分析处理相对较为简单。这种处理方式的缺点是：
（1）有许多产品故障不仅仅是时间的函数，还与具体的使用（里程）有关。
（2）另一个问题是，实际投入市场（使用）的产品数量往往是未知的，或者需要考虑一定的时间滞后性。
（3）由于各种原因，保修数据里面的故障定义可能是模糊、不明确，并且维修订单中的数据可能是描述性的，因此很难对故障进行正确分类。
上述提到的这些问题，都是在进行汽车等产品的保修数据分析经常会面临的问题。这些问题我们需要明确知道、了解，并且需要了解如何科学处理。当通过现有的保修数据无法确定或者获得上述问题的答案时，我们可以做一定的假设，然后进行保修数据分析。
要掌握汽车产品的现场可靠性水平，免不了需要通过保修数据进行故障分布分析。由于保修数据的数据量大，且存在各种删失数据，以及需要考虑各种假设条件，通常需要借助相应的分析方法、分析工具执行。这也是一些汽车企业无法基于保修数据进行故障分布分析、故障预测、风险预测的关键所在。
在汽车行业，汽车的使用时间是我们比较关心问题之一。比如，我们通常会说汽车购买了多少年、汽车使用了多少年等等。但是，汽车行驶的里程问题则比较少用。如果我们知道了汽车的销售数量以及什么时候销售的，那么就可以得到了删失数据了。这种情况下，即可分析和确定与工艺、设计、材料或批次问题相关的故障趋势和寿命极限了。如果在进行保修数据分析时只考虑使用时间而不考虑使用条件（行驶里程等），可能会遗漏一些问题，比如耐久性相关的问题、缺陷子种群问题等。
四、如何基于行驶里程进行汽车保修数据威布尔分析
要基于使用（行驶里程）进行保修数据分析的关键在于保修数据的预处理。由于各企业的信息化水平、管理方式的不同，所采集到的保修数据各式各样。如何结合所采集到的保修数据进行预处理，直接影响到保修数据分析效果、作用。
例如，一种生产了3个月的产品，大约有56000台已完成生产并假设已售出。需要对该产品的故障分布进行预测。由于该产品投放市场时间不长，属于早期的保修数据分析问题。针对这种情况，可以使用早期保修数据进行预测，并使用合理的删失数据处理策略进行工程预测。由于该产品的生产一直持续进行中，售出到市场上的样本量会越来越多。一方面，可以获取规定的销售地区的特定故障模式数据、生产数据、里程累积数据。另一方面，为确定删失数据的行驶里程，假设在最后一个完整的生产月生产的所有产品都在生产月投入了使用，这样即可获得累积里程分布。对于每个月生产的产品，使用累积里程分布函数进行统计计算，并乘以已经使用的月份数，即可得到每个产品的累积使用量（里程数）（当缺乏相应数据时，欧洲市场假设的每日行驶平均里程为50公里，日本市场的每日行驶平均里程为30公里，国内的每日平均里程为21-28公里）。为了便于数据输入管理，可以假定删失数据的累积里程区分度。经过完整的保修数据预处理之后，即可使用相应的威布尔分析工具进行保修数据分析，可以进行故障率的预测、可进行条件概率的计算以及保修成本的预测。
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