庞佳帝

摘 要：汽车的质量关乎口碑和销量甚至影响品牌的形象，如何能尽快的发现批量问题进而快速解决是汽车生产厂一定要面对的问题。本文对目前汽车市场故障监控方式存在的弊端进行分析，提出解决方案即故障监控自动化，对如何构建自动化底层模型进行深入分析，对开发故障模式词库、构建筛选器进行探讨。

关键词：自动化;故障;探索

1 汽车市场故障监控目前存在的问题

目前各大汽车公司售后监控故障方面，售后质量分析人员都会从系统上获取成千上百的抱怨信息，按照不同车型、不同零部件、不同故障模式三个层级进行分类汇总。针对批量故障问题发送质保部门推进生产改进。目前的监控方式存在以下几个问题。

1.1 监控周期长，不能及早识别问题

由于汽车厂丰富的车型布局、巨大的产销量，导致质量问题的规模也是较大的，由于人员以及监控方式的限制，想要完全将所有车型所有故障模式的市场情况监控一次的周期大约为一个月，这也就造成了批量问题不能及时发现，如下示意图从出现批量问题（绿色箭头）到发现批量问题延迟了2周的时间，如果能提前2周甚至更早发现问题就可以更早去解决问题，进而减少问题车辆的生产，降低索赔成本，提高产品质量，见图1。

1.2 无法实时掌握故障发展趋势、整体规模

质量问题出现后，还要知道问题在市场中的增长趋势和整体规模，以便分配资源处理更严重的问题。……