大数据驱动的产品可靠性改进方法研究

In the fierce competing marketplace, the manufacturers of durable products have to improve the quality and reliability of their products continuously. In this project, we will study the problem of quality and reliability improvement using big data analytics on the topics as following. 1) The methods on the integration and fusion of data in design, testing, manufacturing, warranty service and social media will be studied. Then a big data set will be built and used to quality and reliability improvement. 2) The methods for field reliability evaluation will be studied based on the integration of warranty data and social media data. Then the model on the relationship between life testing data and field reliability will be studied. Furthermore, the effects of the covariates on the field reliability will be studied. 3) Based on the model of field reliability of products, computer experimental models for reliability optimization will be built considering the effects of manufacturing data on the field reliability of products. Furthermore, reliability optimization in design will be studied considering the cost of products. The studies in this project will extend the research fields of quality management and quality engineering. And the results of this project are also useful for increasing the marketing competition of manufacturers.

在激烈的市场竞争中，如何持续改进产品可靠性是耐用品制造企业面临的核心问题。本课题拟研究大数据驱动的产品可靠性改进问题，主要包括如下三个方面的研究内容：1)以产品可靠性改进为目标，面向产品全生命周期，研究将设计、测试、制造、售后服务及社交媒体等数据进行融合的方法以形成大数据集，为产品可靠性改进提供支持；2)研究基于质保数据和社交媒体数据结合的产品现场可靠性评估模型和方法。进而采用Bayes方法结合非线性回归方法，建立可靠性测试与产品现场可靠性之间的映射模型。在此基础上，研究不同协变量与产品现场可靠性的影响关系及强度；3)在产品现场可靠性模型的基础上，考虑设计及制造数据与产品可靠性之间的关联关系，建立基于计算机试验的产品可靠性优化方法以及考虑成本条件下的产品可靠性最优化设计问题。本课题的研究成果，对于拓展质量管理和质量工程的研究领域具有重要的理论意义，同时对于提升企业竞争能力具有重要应用价值。

在国家自然科学基金项目的资助下（#71872123），课题组针对大数据环境下的产品可靠性评估和可靠性改进的相关问题展开研究，完成了以下几个方面的工作：（1）以某重型机床的性能退化为例，针对同一产品或者系统存在由多个相关变量表征退化过程的情况，并且多元退化路径多为复杂的非线性结构，构建了基于多元退化变量的产品可靠性模型；（2）针对社交媒体数据具备的全面、及时易获取的优点，在一定程度上可以弥补质保数据存在的局限，构建了基于社交媒体数据的产品缺陷识别和分析方法，并通过SUV汽车的案例进行了验证；（3）将产品索赔数视为使用时间的轮廓，针对轮廓内自相关和轮廓设计点不相同的情况，提出了一种具有随机或非均衡设计点的自相关泊松轮廓的变点识别方法，并应用于质保数据的售后分析和监控，实现对产品的可靠性评估；（4）预防性维修可以有效地改善产品的可靠性，针对预防性维修带来的成本和收益之间的权衡，设计了二手产品在二维质保政策下的不同预防性维修方案，并且以产品生命周期内的总期望成本最小的条件下优化预防性维修服务，最后通过案例进行了验证；（5）针对延保不同购买时刻、维修策略以及消费者使用率的异质性对产品可靠性的影响，构建了一个延保价格决策模型，通过优化求解耐用品二维延保价格的双赢区间，最后通过中国汽车的数据验证了该策略的适用性；（6）为了保证产品的可靠性，在产品设计、测试和生产过程中，都需要投入大量资金，如何建立有效的激励机制，提升产品可靠性是供应链中的一个重要问题。针对上述问题研究了考虑质保服务外包和信息不对称情形下的供应链协调机制。本课题的部分研究成果已在浙江大华技术股份有限公司针对球形摄像头传动皮带可靠性改进问题上进行了结果验证。.截至目前，课题组在理论成果方面共发表或录用论文16篇，其中SCI检索期刊论文14篇。培养博士研究生4名，硕士研究生4名，参加国际学术会议10余人次。.在已有研究的基础上，课题组拟在物联网环境下对装备产品的质保管理及售后服务运作进行优化，以进一步提高装备产品售后服务效率，提升装备制造企业客户满意度和市场竞争力。