張 軍
(泛亞汽車技術中心有限公司,上海 201208)
引言
隨著我國汽車保有量地不斷上升,售后維修市場的潛力正在不斷顯露。用戶對汽車的各項性能提出更高要求的同時,對汽車故障診斷技術及維修效率的要求也愈來愈高,因此各大汽車廠商在不斷提高汽車安全、舒適及娛樂等性能的同時,也想方設法提升車輛故障的診斷和維修效率。
本文在對汽車診斷維修案例歸納總結的基礎上,提出了案例分析模型的概念,該模型通過對已有案例進行提煉總結,為后續(xù)的售后維修新案例提供清晰的維修思路及若干維修經驗,用以提升售后診斷維修的效率[2]。
隨著時間的推移,人們對汽車診斷維修經驗的日趨豐富,OBD 系統(tǒng)在汽車診斷工作中雖然有著很好的表現,但人們依然在不停地尋找更加高效的診斷方式。于是,隨著維修案例的逐漸增加,基于維修案例的案例分析模型應運而生。
本文介紹的案例分析模型是根據車輛各子系統(tǒng)分別創(chuàng)建的,建模方法是數學歸納法?;谝酝S修案例,提煉出其中最為重要的若干個已知條件作為關鍵詞,同時將這些案例的最終維修結果歸納成若干維修經驗,通過模型公式得出關鍵詞與維修經驗之間的相關性,用百分比描述。在遇到新案例后,可根據新案例中的“關鍵詞”的出現概率推斷出與各維修經驗的相關性大小,以此指導維修時的診斷方向。
案例分析模型是車輛診斷排故的核心,通過該模型,能夠高效地給出若干可能的維修經驗,并根據其相關性大小,對維修站的診斷排故起到針對性的維修指導。將該模型充分地應用在汽車故障診斷工作中,將會極大地提升車輛修復效率。
案例分析模型的框架結構主要由案例分型模型及案例經驗庫構成。圖1 為案例分析模型下的汽車故障診斷流程框架圖。
圖1 案例分析模型下的汽車故障診斷流程框架圖
案例分型模型有三部分組成:關鍵詞、模型計算以及維修經驗相關性。通過對新案例中的關鍵詞的輸入,模型會進行計算,得出若干可能的維修經驗的相關性數值,按百分比顯示。維修站可按百分比大小的順序進行維修診斷排故。
案例經驗庫是基于所有以往案例樣本以及新增的每一次案例樣本提煉其維修經驗及方法備份存入案例經驗庫中。根據案例經驗庫的每一次樣本更新,該模型的相關性輸出結果也會做出相應的修正。
在進行案例分析時,將新申報案例中的關鍵詞按模型的分類填寫,根據模型公式會自動計算出若干可能的維修經驗并按其相關性的強弱大小定義百分比的值。
維修站可依據百分比值的大小指導其診斷排故操作。完成車輛維修后,將此次的維修案例進行整理總結并補充到案例經驗庫中,同時根據此次的樣本會對該模型數據進行再次修正,以便對下一次的新案例進行指導。
以某汽車品牌的電動助力轉向子系統(tǒng)為例,說明案例分析模型在汽車故障診斷及排故過程中的實際應用。當前案例的故障關鍵詞主要表現為:車輛存在當前故障碼C0460_4B(方向盤角度傳感器_校準未讀入),維修站使用了售后配件,但無法完成編程和配置,且當前車輛是事故車,同時當前車輛無助力。
當這些關鍵詞逐一輸入到模型中之后,模型會給出“維修參考”,該維修參考會根據已經搭建好的維修案例庫里的相似案例給出若干維修經驗的相關性,用百分比值表示“故障概率”。根據百分比值的大小能讓維修站一目了然地看出哪方面出現故障的概率可能更大。同時,系統(tǒng)自動生成的餅圖還能提供維修人員可視化分析。
當維修站最終處理完該案例后,將該案例作為最新樣本輸入至維修經驗庫中,修正該模型。為后續(xù)的新案例提供更為精確的概率分析。
將案例分析模型充分應用在汽車故障診斷工作中,實際效益非常顯著,能夠有效提高汽車故障診斷效率,引導汽車售后市場向著更高質量方向發(fā)展[2]。
將案例分析模型充分應用到汽車故障診斷及排除中,是信息技術發(fā)展的必然,能夠帶動汽車故障解決的不斷完善,對提高汽車維修質量及效率具有較為積極的影響。為此要科學合理地運用案例分析模型,有效節(jié)約故障診斷排除時間,為推動汽車維修向智能化方向發(fā)展夯實基礎[2]。