[发明专利]基于售后大数据的预见性质量问题预防发生方法

权利要求书

1.一种基于售后大数据的预见性质量问题预防发生方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1，通过网联模块T-BOX获取整车工况数据，并将其上传到大数据平台进行存储；

S2，通过大数据平台海量数据分析，筛选出特征信息，并且通过特征数据搭建故障样本模型；S3，通过云平台收集车辆数据，依据建立的预警分析模型，对售后车辆数据进行匹配确认，从而确认售后车辆是否具有该故障风险；

S4，通过批次确认与循环监控，确认实际风险，再通过搭建好的预警机制，通知售后市场进行提前围堵，确保车辆的稳定运行。

2.根据权利要求1所述的基于售后大数据的预见性质量问题预防发生方法，其特征在于：

步骤S3中，对数据进行规整分类，初步筛选出存在故障风险的车辆数据；筛选出风险批次数据后，再对具体数据进行车辆状态分析。

3.根据权利要求1或2所述的基于售后大数据的预见性质量问题预防发生方法，其特征在于：步骤S3中，通过和故障模型进行类似度匹配，确认是否存在故障还是客户操作问题；并同步分析存在故障车辆的问题根本原因。

4.根据权利要求1或2所述的基于售后大数据的预见性质量问题预防发生方法，其特征在于：步骤S4中，针对可能性的原因制定围堵措施与解决方案；在围堵措施完善后反馈给售后经销商，在问题发生前对问题进行围堵，从而形成一个完整的闭环控制链，达到提前预防与稳定管控的效果。