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基于汽車產業(yè)鏈協(xié)同平臺的車輛故障業(yè)務數(shù)據(jù)分析與增值服務研究

發(fā)布時間:2020-12-22 21:56
  近年,我國汽車市場已經進入一個高速增長期,客戶對車輛質量要求的日益提高,車輛質量成為汽車暢銷的一個重要影響因素。大型汽車制造企業(yè)已經開始關注車輛售后質量問題并引進了相關質量管理系統(tǒng)進行整車質量信息反饋,但是中小型制造企業(yè)目前仍在以IT系統(tǒng)反映業(yè)務流程的階段徘徊,在整車生命周期內車輛數(shù)據(jù)流向仍然是售前→售中→售后,沒有形成從車輛行駛階段反饋信息回研發(fā)設計階段的閉環(huán),大量業(yè)務數(shù)據(jù)積累卻得不到利用。為提升整車質量,挖掘歷史業(yè)務數(shù)據(jù)中的潛在價值,本文結合原型企業(yè)實際需求進行了車輛故障業(yè)務數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的研究和實現(xiàn)。本文研究了原型企業(yè)所依托的汽車產業(yè)鏈協(xié)同平臺運作模式,總結了企業(yè)售后服務業(yè)務中存在的問題;谠推髽I(yè)售后服務系統(tǒng)中維修業(yè)務的故障數(shù)據(jù)及其他協(xié)同系統(tǒng)中的相關數(shù)據(jù)對原型企業(yè)六大車型展開車輛故障多維分析,主要進行了車輛故障影響因素分析、故障分析報告、故障檔案查詢、故障件數(shù)量預測四個功能的設計與研發(fā)。本文通過對影響車輛質量的外界因素進行分析掌握車輛故障規(guī)律,形成車輛故障分析報告輔助企業(yè)決策層進行決策,研發(fā)設計人員根據(jù)車輛實際行駛過程中的故障情況對整車質量進行有針對性的改進提升。同時,本文基于... 

【文章來源】:西南交通大學四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:79 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于汽車產業(yè)鏈協(xié)同平臺的車輛故障業(yè)務數(shù)據(jù)分析與增值服務研究


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模式圖,售后服務,模式


將售后故障業(yè)務數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)與企業(yè)原有業(yè)務系統(tǒng)結合形成故障信息流,提出了基于汽車產業(yè)鏈協(xié)同平臺的車輛故障業(yè)務數(shù)據(jù)分析與增值問題解決行了系統(tǒng)流程設計。 汽車售后服務模式和售后服務業(yè)務模式分析目前,汽車產業(yè)價值鏈多以汽車制造企業(yè)為核心,是由上游供應商、汽車制造經銷商、售后服務商組成的一條業(yè)務協(xié)同的價值鏈條。在這條價值鏈條上包值階段(如售后服務階段)及眾多價值節(jié)點(如三包期內故障維修節(jié)點)。售后服務指的是汽車生產廠家為客戶提供的保養(yǎng)、維修、咨詢、回訪等一系列務[1],F(xiàn)有汽車售后服務模式中,汽車制造企業(yè)占據(jù)售后服務核心并作為各類角色出現(xiàn),客戶作為被服務對象參與,加盟服務商作為車輛保養(yǎng)、維修的實際用在鏈條上,配件供應商主要承擔協(xié)助審核重大故障維修申請、查詢供應商的責任。此模式中,客戶及配件供應商并不作為主要參與者,客戶只是保養(yǎng)及的發(fā)起者,配件供應商只參與協(xié)審,這一模式成為中小型制造企業(yè)售后服務式。該模式如圖 2-1 所示:

售后服務,平臺,業(yè)務數(shù)據(jù),三包


圖 2-2 基于汽車產業(yè)鏈協(xié)同平臺的售后服務業(yè)務模式自 2014 年售后“三包”服務業(yè)務系統(tǒng)上線以來,主要實現(xiàn)了以下目的:(1)為各制造企業(yè)的車輛售后三包政策建立完整的電子報單和審單流程,規(guī)范車輛售后走合保養(yǎng)、維修換件、理賠管理等業(yè)務流程,減少管理漏洞;(2)完善售后服務工作中三包業(yè)務的管理,脫離紙質單據(jù)保證數(shù)據(jù)準確性和完整性;(3)自動關聯(lián)對應數(shù)據(jù),實現(xiàn)廠內和各片區(qū)保障中心、服務站、供應商的資源共享、協(xié)同工作,提高信息溝通的效率和質量,最終達到信息和業(yè)務集成的目的;(4)實現(xiàn)了本系統(tǒng)與制造企業(yè)其他業(yè)務系統(tǒng)(銷售、配件)、協(xié)作企業(yè)群內部系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成與共享,保證數(shù)據(jù)在不同業(yè)務階段數(shù)據(jù)的基本一致;(5)實現(xiàn)了各類業(yè)務數(shù)據(jù)(包括故障業(yè)務數(shù)據(jù))大量累積,為企業(yè)后期挖掘歷史業(yè)務數(shù)據(jù)價值提供了基礎。2.2 汽車售后服務模式和售后服務業(yè)務問題分析

【參考文獻】:
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博士論文
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碩士論文
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[2]針對BA-FRVM的研究及用于汽車典型故障件的數(shù)量預測[D]. 陳強.西南交通大學 2017
[3]Hadoop平臺下基于聚類和關聯(lián)規(guī)則算法的工程車輛故障預測研究[D]. 武霞.太原科技大學 2015
[4]汽車零部件企業(yè)需求預測模型應用研究[D]. 施衛(wèi)海.上海交通大學 2014
[5]基于本體的汽車維修服務知識管理系統(tǒng)研發(fā)[D]. 辜曉鋒.西南交通大學 2014
[6]基于SVR與半監(jiān)督學習的時間序列預測[D]. 周若愚.西安電子科技大學 2014
[7]基于產業(yè)鏈協(xié)作平臺的汽車故障分析與診斷系統(tǒng)的研究與應用[D]. 李麗.西南交通大學 2011
[8]汽車配件需求預測研究及其系統(tǒng)設計[D]. 劉小豐.東北大學 2010
[9]汽車售后服務故障件管理及數(shù)據(jù)挖掘技術應用研究[D]. 羅洪波.西南交通大學 2008
[10]基于遺傳神經網(wǎng)絡的汽車故障率預測[D]. 楊婷.上海交通大學 2008



本文編號:2932504

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