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售后千辆车故障率的算法模型和应用 第四章 售后千辆车故障率的算法模型和应用 4.1 售后千辆车故障率的概念 对于目前国际上多数乘用车生产企业来说,售后千辆车故障率(IPTV: Incident Per Thousand Vehicle)和单车索赔费用(CPV: Cost Per Vehicle) 是普遍采用的用来衡量产品车售后质量表现的基本指标。 它们分别指示在某一售 后期长内每千辆产品车的故障率(质量索赔次数)和每辆车的维修成本(质量索 赔费用) 。本文以下论述的所有索赔数据分析过程、方法和结果主要将围绕千辆 车故障率这个基本参数展开。 在本文 3.2 章关于售后期长图的介绍中, 对于售后期长这个概念已经做过解 释:售后期长也可简称为车龄,单位为天,是指车辆从售出给消费者的第一天开 始计算,一直到现在为止的时间段。 通常,千辆车故障率在计算时,会将车辆按生产批次划分成若干个不同的集 合,比如按月为单位,即从某月第一天起直到该月结束时,某车型在这个月中的 制造总数。然后对每个集合中迄今已售出的全部车辆进行统计,由于每个集合中 的轿车是陆续售出的,因此它们的统计时间的起点即售出时间也是不同的。因此 由于售后千辆车故障率的计算是一个动态的过程,车辆的样本数、售后期长以及 及索赔数都是根据计算时间的不同在变化。 以下将具体介绍 BASIC.KNOW 系统所使用的千辆车故障率算法模型和应用。 售后千辆车故障率的算法模型和应用 4.2 售后千辆车故障率的计算方法 4.2.1 非校准法(Unadjusted) 270 240 210 180 270 225 = 实际车辆索赔 180 = 当前售后期长(天) 135 售后期长 (车龄) 150 120 90 60 30 90 45 0 0 图 16 非校准法图示 Fig.16 Unadjusted arithmetic illustration 非校准法算法条件: 1. 取所有车辆样本; 2. 取发生的索赔总数或索赔费用总数; 3. 取售后期长平均值。 非校准法算法公式: 累积 IPTV = 发生索赔总数 车辆总数 累积 CPV = 索赔费用总数 车辆总数 * 1000 售后千辆车故障率的算法模型和应用 平均售后期长 = ∑(每台售后期长) 车辆总数 非校准法算法示例: 车辆 #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 总计 发生索赔总数 = 10 样本车辆总数 = 8 累积 IPTV = 发生索赔总数 样本车辆总数 * 1000 = 10 8 * 1000= 1250 售后期长(天) 270 225 180 135 90 45 0 0 945 发生索赔次数 3 2 0 2 1 1 1 0 10 平均售后期长 = ∑(每台售后期长)= 945 = 118 天 样本车辆总数 8 根据非校准法计算这批车辆平均售后期长 118 天的千辆车故障率为 1250。 售后千辆车故障率的算法模型和应用 4.2.2 匹配法(Matching) 270 240 210 180 180 270 忽略 225 = 实际车辆索赔 = 当前售后期长(天) 135 售后期长 (车龄) 150

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