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        面向召回監(jiān)管的新能源汽車(chē)缺陷線索分析方法研究

        2023-04-29 00:00:00白鐵田晶晶孫寧姜肇財(cái)郭鴿費(fèi)凡
        標(biāo)準(zhǔn)科學(xué) 2023年12期

        摘 要:汽車(chē)缺陷產(chǎn)品召回是國(guó)際上汽車(chē)產(chǎn)品質(zhì)量安全監(jiān)管的通行做法,也是汽車(chē)后市場(chǎng)監(jiān)管的重要手段。準(zhǔn)確、及時(shí)、有效地采集新能源汽車(chē)缺陷線索,然后系統(tǒng)地分析潛在的安全風(fēng)險(xiǎn),可以準(zhǔn)確、快速地識(shí)別新能源汽車(chē)潛在缺陷并實(shí)施召回,切實(shí)維護(hù)社會(huì)公共安全和消費(fèi)者權(quán)益。本文主要分析了新能源汽車(chē)缺陷線索采集、缺陷線索標(biāo)準(zhǔn)化處理、缺陷線索關(guān)聯(lián)分析以及平臺(tái)系統(tǒng)構(gòu)建與應(yīng)用等,為新能源汽車(chē)缺陷線索處理、分析提供參考。

        關(guān)鍵詞:新能源汽車(chē),缺陷線索,標(biāo)準(zhǔn)化處理,關(guān)聯(lián)分析

        DOI編碼:10.3969/j.issn.1674-5698.2023.12.021

        0 引 言

        隨著全球“碳排放”目標(biāo)的推進(jìn),全球新能源汽車(chē)發(fā)展已進(jìn)入不可逆轉(zhuǎn)的快車(chē)道,未來(lái)汽車(chē)新能源化已成為世界各國(guó)的廣泛共識(shí)。我國(guó)新能源汽車(chē)的發(fā)展已經(jīng)走過(guò)了十多年,取得了顯著的成績(jī)。根據(jù)中國(guó)汽車(chē)工業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布的行業(yè)運(yùn)行數(shù)據(jù),2023年1-8月,我國(guó)新能源汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)量分別達(dá)543.4萬(wàn)輛和537.4萬(wàn)輛,同比分別增長(zhǎng)36.9%和39.2%,市場(chǎng)占有率達(dá)29.5%。從市場(chǎng)規(guī)模來(lái)看,中國(guó)已成為全球最大的電動(dòng)汽車(chē)市場(chǎng),電動(dòng)乘用車(chē)?yán)塾?jì)銷(xiāo)量占全球45%,電動(dòng)客車(chē)和電動(dòng)卡車(chē)銷(xiāo)量占全球90%以上。

        已建成的公共充電站數(shù)量超過(guò)了美國(guó)、歐洲和日本的總和。中國(guó)擁有領(lǐng)先的量產(chǎn)動(dòng)力電池技術(shù),是全球電動(dòng)出行商業(yè)模式創(chuàng)新最活躍的地區(qū)。新能源汽車(chē)的構(gòu)造和操作習(xí)慣與傳統(tǒng)燃油汽車(chē)有很大不同。新能源汽車(chē)采用非常規(guī)車(chē)用燃料作為動(dòng)力源,融合了汽車(chē)動(dòng)力控制和驅(qū)動(dòng)的先進(jìn)技術(shù)。在日常駕駛和使用中,當(dāng)突然減速或制動(dòng)停車(chē)時(shí),驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)換為發(fā)電機(jī),回收減速或制動(dòng)產(chǎn)生的能量,并儲(chǔ)存在高壓電池中,以提高車(chē)輛的能量利用率。因此,與傳統(tǒng)汽車(chē)相比,新能源汽車(chē)也存在新型的質(zhì)量安全故障,例如:動(dòng)力電池起火自燃、車(chē)輛意外加速失控、自動(dòng)輔助駕駛導(dǎo)致事故等。

        新能源汽車(chē)的質(zhì)量安全關(guān)系到人們的切身利益,隨著我國(guó)新能源汽車(chē)保有量不斷增加,消費(fèi)者對(duì)新能源汽車(chē)的質(zhì)量安全提出了更高的要求。汽車(chē)缺陷產(chǎn)品召回是國(guó)際上汽車(chē)產(chǎn)品質(zhì)量安全監(jiān)管的通行做法,也是汽車(chē)后市場(chǎng)監(jiān)管的重要手段,在消除汽車(chē)安全隱患、保障消費(fèi)者安全、促進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量提升等方面發(fā)揮著重要作用。2022年,我國(guó)共實(shí)施汽車(chē)召回204次,涉及車(chē)輛448.8萬(wàn)輛,隨著新能源汽車(chē)保有量增加,新能源汽車(chē)召回?cái)?shù)量創(chuàng)歷史新高,全年共實(shí)施新能源汽車(chē)召回47次,涉及車(chē)輛121.2萬(wàn)輛,占全年召回總數(shù)量的27.0%,同比增長(zhǎng)31.5%。從消費(fèi)者端采集新能源汽車(chē)潛在缺陷線索是開(kāi)展召回管理工作的重要基礎(chǔ)。準(zhǔn)確、及時(shí)、有效地采集缺陷線索,對(duì)多源的缺陷線索進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)注和標(biāo)準(zhǔn)化處理,采用聚類(lèi)的方法進(jìn)行關(guān)聯(lián)歸并分析,利用新能源汽車(chē)潛在缺陷預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)體系模型綜合研判產(chǎn)品缺陷影響因子,系統(tǒng)地分析潛在的安全風(fēng)險(xiǎn),可以準(zhǔn)確、快速地識(shí)別新能源汽車(chē)潛在缺陷并實(shí)施召回。

        1 新能源汽車(chē)缺陷線索采集體系

        《缺陷汽車(chē)產(chǎn)品召回管理?xiàng)l例》第六條規(guī)定:任何單位和個(gè)人都有權(quán)向產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督部門(mén)投訴汽車(chē)產(chǎn)品可能存在的缺陷。新能源汽車(chē)的缺陷線索采集體系包括缺陷線索報(bào)告、技術(shù)服務(wù)公告(TSB)、網(wǎng)絡(luò)輿情信息、國(guó)內(nèi)召回信息、國(guó)外召回信息、車(chē)輛事故深度調(diào)查數(shù)據(jù)(NAIS)、總局轉(zhuǎn)辦信息以及全國(guó)汽車(chē)產(chǎn)品缺陷線索監(jiān)測(cè)協(xié)作網(wǎng)共享信息等,如圖1所示。

        新能源缺陷線索報(bào)告是指消費(fèi)者就新能源汽車(chē)可能存在的缺陷問(wèn)題向產(chǎn)品質(zhì)量安全監(jiān)督管理部門(mén)提交的報(bào)告。技術(shù)服務(wù)公告(TSB)是指新能源汽車(chē)生產(chǎn)者針對(duì)特定范圍內(nèi)的新能源汽車(chē)故障,發(fā)布的關(guān)于故障處置方案的通知。網(wǎng)絡(luò)輿論信息是指通過(guò)網(wǎng)絡(luò)輿論監(jiān)測(cè)采集到的互聯(lián)網(wǎng)中與新能源汽車(chē)質(zhì)量安全有關(guān)的信息。國(guó)內(nèi)召回信息是指新能源汽車(chē)生產(chǎn)者向國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局提交召回備案材料,并在國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局和缺陷產(chǎn)品管理中心網(wǎng)站上公開(kāi)發(fā)布的國(guó)內(nèi)召回信息。國(guó)外召回監(jiān)測(cè)信息是指監(jiān)測(cè)到的國(guó)外汽車(chē)產(chǎn)品召回主管機(jī)構(gòu)發(fā)布的新能源汽車(chē)召回信息,監(jiān)測(cè)范圍包括美國(guó)、歐盟、德國(guó)、英國(guó)、澳大利亞、日本、韓國(guó)7個(gè)國(guó)家或地區(qū)。車(chē)輛事故深度調(diào)查數(shù)據(jù)是指新能源汽車(chē)道路交通事故的調(diào)查信息??偩洲D(zhuǎn)辦信息是指國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局轉(zhuǎn)交、消費(fèi)者來(lái)函以及消費(fèi)者在國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局網(wǎng)站后臺(tái)留言的新能源汽車(chē)質(zhì)量安全信息。全國(guó)汽車(chē)產(chǎn)品缺陷線索監(jiān)測(cè)協(xié)作網(wǎng)共享信息是指為加強(qiáng)汽車(chē)產(chǎn)品缺陷線索報(bào)告的采集和監(jiān)測(cè)能力,提高缺陷線索報(bào)告覆蓋的全面性,缺陷產(chǎn)品管理中心聯(lián)合相關(guān)專(zhuān)業(yè)媒體、消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)、市場(chǎng)服務(wù)等機(jī)構(gòu),組建了“全國(guó)汽車(chē)產(chǎn)品缺陷線索監(jiān)測(cè)協(xié)作網(wǎng)”,由該汽車(chē)協(xié)作網(wǎng)共享的新能源汽車(chē)缺陷線索。

        2 新能源汽車(chē)缺陷線索預(yù)處理

        2.1 新能源汽車(chē)總成分類(lèi)

        根據(jù)新能源汽車(chē)產(chǎn)品缺陷線索分析的技術(shù)要求,結(jié)合汽車(chē)產(chǎn)品的構(gòu)造,新能源汽車(chē)故障總成分為新能源(包括動(dòng)力電池、燃料電池等)專(zhuān)用裝置、發(fā)動(dòng)機(jī)、燃油系統(tǒng)、傳動(dòng)系統(tǒng)、制動(dòng)系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、懸架系統(tǒng)、車(chē)輪和輪胎、車(chē)身和內(nèi)飾、安全氣囊和安全帶,儀表照明及輔助系統(tǒng)、高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)以及其他13個(gè)總成系統(tǒng)。其中新能源(包括動(dòng)力電池、燃料電池等)專(zhuān)用裝置的二級(jí)總成包括:動(dòng)力/燃料電池、充電系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)電機(jī)、高壓線束及部件(含轉(zhuǎn)換器,安全保護(hù)、高壓保護(hù)裝置等)、整車(chē)及分總成控制系統(tǒng)(含整車(chē)控制系統(tǒng)、熱管理系統(tǒng)等)、數(shù)據(jù)采集終端等,如圖2所示。

        2.2 新能源汽車(chē)缺陷線索標(biāo)準(zhǔn)化

        新能源汽車(chē)故障是指新能源汽車(chē)部分或完全喪失工作能力的現(xiàn)象,是新能源汽車(chē)產(chǎn)品零部件本身或零部件之間相互連接或配合狀態(tài)發(fā)生異常變化的結(jié)果。新能源汽車(chē)故障可以分為動(dòng)力電池故障、充電系統(tǒng)故障、驅(qū)動(dòng)電機(jī)故障、控制系統(tǒng)故障、車(chē)身結(jié)構(gòu)故障等多種類(lèi)型。按發(fā)生的后果分為一般故障、嚴(yán)重故障和致命故障。一般故障是指新能源汽車(chē)運(yùn)行中能及時(shí)排除的故障或不能排除的局部故障;嚴(yán)重故障是指新能源汽車(chē)運(yùn)行中無(wú)法排除的安全故障;致命故障是指導(dǎo)致新能源汽車(chē)造成重大損壞的故障。根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)以及召回案例風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果,新能源汽車(chē)產(chǎn)品典型故障嚴(yán)重度等級(jí)分為高、較高、中、較低和低5個(gè)等級(jí),見(jiàn)表1。

        結(jié)合新能源汽車(chē)維修基礎(chǔ)理論,基于缺陷汽車(chē)產(chǎn)品召回管理工作中積累的缺陷線索以及召回案例數(shù)據(jù),通過(guò)汽車(chē)專(zhuān)家咨詢、文獻(xiàn)查閱等補(bǔ)充相關(guān)知識(shí),形成“新能源汽車(chē)典型故障專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)”。“新能源汽車(chē)典型故障專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)”是以歷史缺陷線索和召回信息為基礎(chǔ),結(jié)合新能源汽車(chē)構(gòu)造和工作原理,總結(jié)新能源汽車(chē)的典型故障性能和嚴(yán)重程度等級(jí)形成的知識(shí)庫(kù),主要包括新能源汽車(chē)系統(tǒng)總成、故障標(biāo)簽、故障嚴(yán)重度等,如圖3所示。

        在新能源缺陷線索采集階段,同一故障問(wèn)題的缺陷線索描述各不相同,難以有效進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析。在對(duì)多源缺陷線索信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析之前,需要對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。信息標(biāo)準(zhǔn)化處理是基于“新能源汽車(chē)典型故障專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)”,對(duì)新能源汽車(chē)缺陷線索報(bào)告、技術(shù)服務(wù)公告(TSB)、網(wǎng)絡(luò)輿論監(jiān)測(cè)信息、國(guó)內(nèi)召回信息和國(guó)外召回監(jiān)測(cè)信息等關(guān)于車(chē)輛故障描述進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)注,完成多源數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理。

        3 新能源汽車(chē)缺陷線索關(guān)聯(lián)分析

        3.1 新能源汽車(chē)缺陷線索分析方法

        面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性,為了獲得更準(zhǔn)確的結(jié)論,需綜合應(yīng)用不同的分析方法。新能源汽車(chē)產(chǎn)品多源缺陷線索信息需要定性與定量相結(jié)合,運(yùn)用聚類(lèi)方法進(jìn)行相關(guān)性分析。關(guān)聯(lián)分析是一種簡(jiǎn)單實(shí)用的分析技術(shù),它可以發(fā)現(xiàn)大型數(shù)據(jù)集中存在的關(guān)聯(lián)性或相關(guān)性,從而描述事物中同時(shí)出現(xiàn)的某些屬性的規(guī)律和模式。對(duì)新能源汽車(chē)的多源缺陷線索信息通過(guò)聚類(lèi)的方法,將同一車(chē)型相同或相似故障進(jìn)行歸類(lèi),然后利用關(guān)聯(lián)分析對(duì)多源數(shù)據(jù)中共同屬性的規(guī)律進(jìn)行分析總結(jié),以獲得多源信息中某個(gè)實(shí)體的共同屬性,即同一新能源汽車(chē)品牌同一車(chē)型的故障模式。

        3.2 新能源汽車(chē)潛在缺陷評(píng)估因子

        根據(jù)缺陷的定義,新能源汽車(chē)缺陷的確定需要明確3個(gè)要素:故障是否由設(shè)計(jì)、制造和識(shí)別原因引起的,故障是否批次型問(wèn)題以及故障是否涉及安全問(wèn)題。

        3.2.1 設(shè)計(jì)、制造或識(shí)別問(wèn)題影響因子

        設(shè)計(jì)、制造或識(shí)別問(wèn)題影響因子包括購(gòu)車(chē)時(shí)間、行駛里程、使用強(qiáng)度、使用環(huán)境等。單位時(shí)間內(nèi)車(chē)輛行駛里程用于評(píng)估故障車(chē)輛是否超負(fù)荷使用。所有缺陷線索車(chē)輛中三包期內(nèi)車(chē)輛的占比,用于評(píng)估故障車(chē)輛新舊程度。使用環(huán)境作為參考因子,如果車(chē)輛長(zhǎng)期在高溫、高濕、高寒等特殊氣候環(huán)境下使用,或長(zhǎng)期在路況較差的道路上使用,都可能加速故障發(fā)生。

        3.2.2 批次問(wèn)題影響因子

        批次問(wèn)題影響因子包括缺陷線索數(shù)量、網(wǎng)絡(luò)輿情傳播影響力、技術(shù)服務(wù)公告(TSB)等。車(chē)輛缺陷線索數(shù)量用于評(píng)估該品牌車(chē)型發(fā)生故障的頻率。輿情傳播影響力是根據(jù)生產(chǎn)者、品牌、車(chē)型系列、故障總成、故障標(biāo)簽等,獲取全網(wǎng)總體輿情數(shù)量,用于輔助評(píng)估該品牌車(chē)型發(fā)生該故障的頻率。通過(guò)分析生產(chǎn)者備案的技術(shù)服務(wù)公告,關(guān)聯(lián)分析其他品牌系列車(chē)型是否出現(xiàn)相似故障模式,用于輔助評(píng)估車(chē)輛是否涉及批次性問(wèn)題。

        3.2.3 安全問(wèn)題影響因子

        安全問(wèn)題影響因子包括故障嚴(yán)重度等級(jí)、交通事故、傷亡數(shù)量、國(guó)內(nèi)外召回等。“新能源汽車(chē)典型故障專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)”中基于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的汽車(chē)故障模式嚴(yán)重度等級(jí),可用于評(píng)估汽車(chē)故障模式的安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。由于該故障模式引發(fā)道路交通事故造成傷亡人數(shù),用于輔助評(píng)估該故障模式的安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。分析該故障模式的國(guó)內(nèi)、外召回信息,通過(guò)對(duì)其他品牌系列車(chē)型上是否出現(xiàn)相似故障模式,用于輔助評(píng)估車(chē)輛是否涉及安全性問(wèn)題。

        綜上所述,根據(jù)多源質(zhì)量安全缺陷線索信息中不同要素的影響因子,深入分析新能源汽車(chē)缺陷線索報(bào)告數(shù)量、故障嚴(yán)重度、網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量、備案的技術(shù)服務(wù)公告(TSB)以及國(guó)內(nèi)外召回等與新能源汽車(chē)產(chǎn)品缺陷的量化關(guān)系,形成新能源汽車(chē)潛在缺陷預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)體系模型,如圖4所示。

        3.3 新能源汽車(chē)缺陷線索分析

        對(duì)已完成標(biāo)注標(biāo)簽的新能源汽車(chē)缺陷線索報(bào)告、技術(shù)服務(wù)公告(TSB)、網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)信息、國(guó)內(nèi)召回信息、國(guó)外召回信息等,按照信息中生產(chǎn)者名稱(chēng)、車(chē)輛品牌、車(chē)型系列、故障總成、故障標(biāo)簽等屬性,基于統(tǒng)一的“新能源汽車(chē)典型故障專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)”以及標(biāo)準(zhǔn)化的標(biāo)簽標(biāo)注,將同一車(chē)型相同或相似故障進(jìn)行聚類(lèi),實(shí)現(xiàn)多源信息的數(shù)據(jù)拉通和關(guān)聯(lián)歸并,對(duì)多源數(shù)據(jù)中共同的故障規(guī)律進(jìn)行分析總結(jié),獲得同一新能源品牌同一車(chē)型的故障模式。

        最后,利用新能源汽車(chē)潛在缺陷預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)體系模型,結(jié)合新能源汽車(chē)某一故障類(lèi)型的潛在缺陷預(yù)測(cè)評(píng)估因子,采用專(zhuān)家咨詢的方式對(duì)其存在缺陷的可能性進(jìn)行評(píng)估,形成新能源汽車(chē)潛在缺陷案例數(shù)據(jù)庫(kù)。

        4 基于數(shù)據(jù)融合的系統(tǒng)構(gòu)建與案例分析

        4.1 平臺(tái)系統(tǒng)構(gòu)建

        為解決多源缺陷線索中存在數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)處理效率低、數(shù)據(jù)分析周期長(zhǎng)等問(wèn)題,從缺陷線索的采集、數(shù)據(jù)處理、關(guān)聯(lián)分析等幾個(gè)方面出發(fā),構(gòu)建“國(guó)家缺陷產(chǎn)品召回?cái)?shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)系統(tǒng)”。該系統(tǒng)旨在融合包括缺陷線索報(bào)告、技術(shù)服務(wù)公告(TSB)、網(wǎng)絡(luò)輿情信息、國(guó)內(nèi)召回信息、國(guó)外召回信息等多源缺陷線索信息,打破現(xiàn)有的數(shù)據(jù)孤島,通過(guò)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、關(guān)聯(lián)歸并處理,形成新能源汽車(chē)潛在缺陷案例數(shù)據(jù)庫(kù),為開(kāi)展缺陷調(diào)查提供技術(shù)支撐。該系統(tǒng)基于百分點(diǎn)公司設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)BDOS(Big Data OperatingSystem)進(jìn)行設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā),分為數(shù)據(jù)查詢模塊、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化模塊和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析模塊。

        數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化模塊基于“新能源汽車(chē)典型故障專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)”中新能源汽車(chē)系統(tǒng)總成、故障關(guān)鍵詞、故障現(xiàn)象相似表達(dá)、故障標(biāo)簽以及故障嚴(yán)重度等級(jí)等,通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)(Natural LanguageProcessing, NLP)與缺陷線索中關(guān)于新能源汽車(chē)故障描述進(jìn)行比對(duì),對(duì)新能源缺陷線索報(bào)告、技術(shù)服務(wù)公告(TSB)、網(wǎng)絡(luò)輿情信息、國(guó)內(nèi)外召回信息、事故調(diào)查數(shù)據(jù)等信息中關(guān)于故障描述的內(nèi)容智能推薦標(biāo)簽,如圖5所示。自然語(yǔ)言處理技術(shù)是指利用人類(lèi)交流所使用的自然語(yǔ)言與機(jī)器進(jìn)行交互通訊的技術(shù)。通過(guò)人為對(duì)自然語(yǔ)言的處理,使得計(jì)算機(jī)對(duì)其能夠可讀并理解。自然語(yǔ)言處理是以語(yǔ)言為對(duì)象,利用計(jì)算機(jī)技術(shù)來(lái)分析、理解和處理自然語(yǔ)言,即把計(jì)算機(jī)作為語(yǔ)言研究的強(qiáng)大工具,在計(jì)算機(jī)的支持下對(duì)語(yǔ)言信息進(jìn)行定量化的研究,并提供可供人與計(jì)算機(jī)之間共同使用的語(yǔ)言描寫(xiě),包括自然語(yǔ)言理解(Natural Language Understanding, NLU)和自然語(yǔ)言生成(Natural Language Generation,NLG)兩部分。

        數(shù)據(jù)分析工程師根據(jù)自然語(yǔ)言處理的分析結(jié)果,對(duì)計(jì)算機(jī)推薦的新能源汽車(chē)故障標(biāo)簽進(jìn)行校對(duì),完成對(duì)新能源汽車(chē)多源缺陷線索標(biāo)準(zhǔn)化處理,選定的故障標(biāo)簽會(huì)根據(jù)“汽車(chē)產(chǎn)品典型故障專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)”獲取故障嚴(yán)重度等級(jí),故障嚴(yán)重度等級(jí)分為“低、較低、中、較高、高”5級(jí),處理結(jié)果如圖6所示。缺陷線索標(biāo)準(zhǔn)化處理為信息關(guān)聯(lián)性分析提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

        數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型對(duì)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理缺陷線索報(bào)告、技術(shù)服務(wù)公告(TSB)、網(wǎng)絡(luò)輿情信息、國(guó)內(nèi)外召回信息、事故調(diào)查數(shù)據(jù)等,通過(guò)品牌、車(chē)型系列、故障標(biāo)簽進(jìn)行自動(dòng)聚類(lèi)關(guān)聯(lián),按照新能源汽車(chē)潛在缺陷預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)體系模型綜合評(píng)估各影響因子,對(duì)潛在缺陷故障數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和統(tǒng)計(jì),通過(guò)專(zhuān)家咨詢的方式對(duì)潛在缺陷案例為缺陷的可能性進(jìn)行定性評(píng)價(jià),分為“一般案例”“重點(diǎn)案例”“ 關(guān)注案例”3類(lèi),并將結(jié)果錄入國(guó)家缺陷產(chǎn)品召回?cái)?shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)系統(tǒng),最終形成新能源汽車(chē)潛在缺陷案例數(shù)據(jù)庫(kù)。新采集的線索信息,可以與歷史潛在缺陷案例進(jìn)行自動(dòng)關(guān)聯(lián);如果系統(tǒng)中無(wú)相關(guān)歷史潛在缺陷案例,則生成新的潛在缺陷案例。系統(tǒng)獲取足夠的歷史案例信息后,可以自動(dòng)對(duì)潛在缺陷案例為缺陷的可能性進(jìn)行評(píng)估,這樣可以大大提升缺陷線索分析的效率,縮短缺陷線索發(fā)現(xiàn)到召回的時(shí)間周期,提升汽車(chē)產(chǎn)品安全監(jiān)管能力。

        4.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)案例分析實(shí)例介紹

        2020年9月,通過(guò)消費(fèi)者提交缺陷線索報(bào)告發(fā)現(xiàn)某新能源汽車(chē)品牌車(chē)輛存在加速異常、車(chē)輛突然失控的線索,“國(guó)家缺陷產(chǎn)品召回?cái)?shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)系統(tǒng)”綜合該品牌此類(lèi)問(wèn)題網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)、國(guó)外召回等多源線索,通過(guò)聚類(lèi)和關(guān)聯(lián)分析,綜合評(píng)估缺陷預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)體系模型中的影響因子,確認(rèn)該故障涉及多個(gè)車(chē)型,數(shù)量較大,故障嚴(yán)重度等級(jí)高,存在安全隱患,鎖定為潛在缺陷案例。后作為“關(guān)注案例”經(jīng)過(guò)技術(shù)分析、調(diào)查、專(zhuān)家咨詢論證,判定車(chē)輛因沒(méi)有允許駕駛員控制能量回收制動(dòng)策略;同時(shí),當(dāng)駕駛員長(zhǎng)時(shí)間深度踩下加速踏板時(shí),盡管能夠感知踩下加速踏板導(dǎo)致的速度和加速度的變化,但駕駛員可能沒(méi)有收到足夠的提醒以使其意識(shí)到加速踏板已被長(zhǎng)時(shí)間深度踩下。這些因素的疊加增加持續(xù)長(zhǎng)時(shí)間誤踩加速踏板的概率,增加碰撞的風(fēng)險(xiǎn),存在安全隱患。針對(duì)該隱患召回監(jiān)管部門(mén)約談生產(chǎn)者進(jìn)行缺陷汽車(chē)產(chǎn)品召回,生產(chǎn)者于2023年5月針對(duì)旗下多個(gè)新能源車(chē)型實(shí)施超過(guò)100萬(wàn)輛的車(chē)輛召回。

        5 結(jié) 語(yǔ)

        為減少經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境的制約,未來(lái)汽車(chē)新能源化已成為世界各國(guó)的廣泛共識(shí)。我國(guó)已成為世界新能源汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)大國(guó),全社會(huì)對(duì)新能源汽車(chē)質(zhì)量安全的關(guān)注度越來(lái)越高。隨著我國(guó)新能源汽車(chē)保有量不斷增加,消費(fèi)者對(duì)新能源汽車(chē)的質(zhì)量安全提出了更高要求。新能源汽車(chē)在使用過(guò)程中,受道路狀況、使用強(qiáng)度、駕駛條件和外部環(huán)境等因素的影響,可能會(huì)出現(xiàn)不同類(lèi)型的故障模式,從而影響車(chē)輛的行車(chē)駕駛安全。新能源故障模式的外在表現(xiàn)形式多種多樣,缺陷線索是發(fā)現(xiàn)潛在缺陷最重要的數(shù)據(jù)來(lái)源,新能源汽車(chē)缺陷線索的采集處理和分析是發(fā)現(xiàn)潛在產(chǎn)品缺陷、支持缺陷調(diào)查的重要環(huán)節(jié)。不斷優(yōu)化完善新能源汽車(chē)缺陷線索處理分析方法,及時(shí)、準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)新能源汽車(chē)潛在缺陷,建立科學(xué)有效的預(yù)警機(jī)制,對(duì)消除汽車(chē)安全隱患、保障消費(fèi)者安全、促進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量提升等方面具有極其重要的意義。

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