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“华为杯”研究生数学建模竞赛2004年-【华为杯】C题:基于样条模型的汽车可靠性双向联合预测(附优秀论文)

赛题描述

产品质量是企业的生命线,售后服务是产品质量的观测点,如何用好售后服务的数据是现代企业管理的重要问题之一。

现以某轿车生产厂家为例考虑这个问题。假设该厂的保修期是三年,即在某轿车售出后三年中对于非人为原因损坏的轿车免费维修。在全国各地的维修站通过网络将保修记录送到统一的数据库里面,原始数据主要是这是哪个批次生产的轿车(即生产月份)、售出时间、维修时间、维修部位、损坏原因及程度、维修费用等等。通过这样的数据可以全面了解所有部件的质量情况,若从不同的需求角度出发科学整理数据库中的数据,可得到不同用途的信息,从而实现不同的管理目的。

整车或某个部件的“千车故障数”是一个很重要的指标,常用于描述轿车的质量。首先将轿车按生产批次划分成若干个不同的集合(下面表格的同一行数据就来自同一集合),再对每个集合中迄今已售出的全部轿车进行统计,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是不同的。但在下面表格中,每一列数据的统计时间的长度却是相同的(例如2002年3月底售出的轿车,到2002年8月底;或2003年10月初售出的轿车,到2004年3月初都是使用了五个月,显然它们的统计时间的终点也是不同的),在相同使用时间长度(例如下表中第5列都是使用10个月的)内的整车或某个部件的保修总次数乘以1000再除以迄今已售出的轿车数量,即为下面表格中的千车故障数。

数据利用的时效性是很强的,厂方希望知道近期生产中的质量情况,但刚出厂的轿车还没有全卖出去,已售出的轿车使用几个月后的保修情况可能还没有数据反馈,因此数据显得滞后很多。当一个批次生产的轿车的三年保修期都到时,我们对这批轿车的质量情况有了最准确的信息,可惜时间是轿车出厂的四、五年后&#

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