CN103631788B - 基于共享数据库的车辆制造质量问题诊断系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出了基于共享数据库的车辆制造质量问题诊断系统，所述基于共享数据库的车辆制造质量问题诊断系统包括：质量问题信息采集模块，数据处理模块，质量问题故障诊断模块，质量问题信息管理模块以及数据传输网络。本发明所公开的基于共享数据库的车辆制造质量问题诊断系统为车辆生产制造销售全生命周期的质量问题诊断和信息共享管理提供了有效的平台，从而显著地提高了质量问题解决效率，缩短了问题解决周期。

Description

基于共享数据库的车辆制造质量问题诊断系统

技术领域

本发明涉及诊断系统，尤其涉及基于共享数据库的车辆制造质量问题诊断系统。

背景技术

在车辆制造领域中，由于复杂的制造工艺、繁多的零配件、众多的供应商以及海量的数据信息，车辆制造质量问题诊断与知识共享面临很大的挑战。现有的汽车制造质量问题信息系统存在如下问题：

（1）没有统一共享的信息系统平台：汽车行业质量问题涵盖供应商质量问题、产线质量问题以及售后质量问题等，经历从产品设计、零配件生产、总装安装、物流输送等众多环节，涉及多团队跨地域的合作。其中，有些团队具有独立的数据信息系统，有些团队处于简单的数据信息电子化的状态（例如依靠OFFICE软件系统），甚至有些团队仍采用手工记录的方式；质量问题解决数据只能在团队内部纵向流转、共享、分析、集成，而不能跨团队跨地域的横向流转、共享、分析、集成，因此不能满足整车生产厂质量部对汽车生产制造各个环节的质量问题报告进行统计分析和决策支持的要求。

（2）没有形成有效的知识管理：知识不同于信息在于它是对信息高度的挖掘和提炼，汽车生产制造各个环节中的质量问题的跟踪解决对整车生产企业来说是非常宝贵的数据，但是质量问题报告多半是一线工程师使用自然语言描述撰写的文本信息，并且不同环节不同团队对同一质量问题的描述用词、理解角度都不相同进而导致分类方法的不同，没有有效的共通的分类很难将质量问题报告转化为可共享的知识，也无法为以后类似质量问题的出现提出故障诊断和原因解决的参考方法。

为此，存在如下需求：提供一种多团队跨地域合作的车辆制造质量问题诊断与知识共享系统，以有助于整车生产企业质量部门提高整车质量水平、加快质量问题诊断速度、减少或杜绝同类质量问题再发。

发明内容

为了解决现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种多团队跨地域合作的车辆制造质量问题诊断与信息共享系统。本发明所公开的车辆制造质量问题诊断与信息共享系统采用文本挖掘的方法对质量问题统一进行智能化分类，并借助数据传输网路实现多部门多团队跨地域的质量报告跟踪、流转以及共享，从而建立质量问题知识库，将质量问题信息转化为质量问题知识，实现质量问题的智能搜索、平台化共享以及统计分析。

为实现上述目的，本发明所公开的多团队跨地域合作的汽车生产制造质量问题诊断与知识共享系统包括质量问题信息采集模块，数据处理模块，质量问题故障诊断模块，质量问题信息管理模块，以及数据传输网络，其中，所述质量问题信息采集模块进一步包括网络舆情数据采集单元以及多团队质量问题报告数据服务器；其中，多团队质量问题报告数据服务器用于汇总质量问题报告，车辆制造商质量部门各团队可通过数据传输网络（包括内网、外网和VPN等形式）在本地或异地及时分阶段地发布质量问题报告；而网络舆情数据采集单元通过下设的网络爬虫服务器获取互联网上最终用户以各种形式（包括门户网站、博客、论坛和微博）发布的对汽车质量问题的疑问，用以和内部质量问题报告相互印证。质量问题信息采集模块完成了对内部质量问题报告和外部质量问题相关信息的捕获、提取与存储。

所述数据处理模块通过数据传输网络接收质量问题信息采集模块推送的非结构化数据（用自然语言描述的文本数据，比如论坛、微博等的文本内容或质量工程师对质量问题的描述和分析报告等），并借助智能文本分类服务器上预先设定的各类分类规则对文本信息进行分析并进行自动化智能化的准确分类，并将分类结果通过数据传输网络推送回质量问题信息采集模块存储。其预先设定的各类分类规则是使用数据挖掘算法通过统计分析、聚类分析、规则发现模式探索与识别对学习样本（预先准备同类问题文本信息）进行探索分析编写得出的，并不断的迭代、修正、完善，使之更准确、更接近质量工程师的判断。数据处理模块完成了非结构化数据（自然语言描述信息）向半结构化，结构化数据的转换，为文本信息的准确应用、分析并最终转化为知识提供基础。

所述质量问题信息管理模块进一步包括智能搜索共享模块和智能预测模块，所述质量问题信息管理模块通过数据传输网络从质量问题信息采集模块中接收由数据处理模块处理完成的数据并进一步的将数据统合分析用于质量问题串并分析、快速流转以及对质量事故的预警和对质量问题解决效率的评估。

所述质量问题故障诊断模块进一步包括零配件“表象”与“原因”串并分析单元和零配件质量问题原因解决措施单元（即两部分业务应用），质量问题故障诊断模块同样通过数据传输网络从质量问题信息采集模块中接收由数据处理模块处理完成的数据，用于质量问题故障诊断的分析整合以及全局部署，实现质量部门对质量问题由“表”推“因”，设计、生产部门由“因”出发根本解决质量问题。

所述数据传输网络连接质量问题信息采集模块、数据处理模块、质量问题故障诊断模块以及质量问题信息管理模块，为完成多个部门多团队异地数据的流转、反馈与共享提供了高速的信息传输平台，加速了整车生产企业的质量问题数据交互功能，产生更大的生产和管理效益。

本发明的主要有益效果在于：将数据传输网络、文本分类及挖掘技术、多层数据库技术、以及面向对象的界面设计技术紧密集合，形成通用化、层次化的结构平台，为车辆质量问题的信息展现、综合故障诊断评估、智能预警以及质量解决方案辅助设计与优化提供了切实可行的系统，实现了广范围、深层次的车辆质量问题信息集成应用，从而大幅度地提高和优化了车辆质量问题的解决效率和方法，从而减少了车辆质量问题的发生。

附图说明

结合附图，本发明的技术特征以及优点将会被本领域技术人员更好地理解，其中：

图1是根据本发明的实施例的基于共享数据库的车辆制造质量问题诊断系统的示意性结构图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式进一步说明和描述本发明所公开的基于共享数据库的车辆制造质量问题诊断系统。

如图1所示，本发明所公开的基于共享数据库的车辆制造质量问题诊断系统包括质量问题信息采集模块100，数据处理模块200，质量问题故障诊断模块300，质量问题信息管理模块400，以及用以连接上述模块实现数据流转的数据传输网络500，以便实现车辆生产制造质量问题的准确分类、流转共享、便捷搜索以及分析整合。

优选地，在本发明所公开的基于共享数据库的车辆制造质量问题诊断系统中，所述质量问题信息采集模块100包括网络舆情数据采集单元101以及多团队质量问题报告数据服务器102。所述网络舆情数据采集单元101由多台与互联网联通的服务器以及这些服务器上经过预设值的网络爬虫构成，通过网络爬虫对包括门户网站、论坛、博客、微博在内的多种网络渠道进行扫描，及时发现最终用户在上述网络渠道发布的质量问题信息，并对这些信息进行存储。所述多团队质量问题报告数据服务器102将多个团队，包括新产品开发质量团队、整车质量实验验证团队、全球客户评审团队、质量索赔团队、售后客户问题解决团队等跨地域的质量问题报告统一汇聚到数据库服务器中。所述质量问题信息采集模块100通过数据传输网络500接收和采集不同团队与地域的质量问题，将这些质量问题信息中的结构化数据直接储存在数据库中，而将非结构化数据（自然语言描述的信息）通过数据传输网络500推送给数据处理模块200，并接受来自数据处理模块200的处理数据（即经过自动化、智能化文本分类的数据）并加以存储，从而完成了系统对质量问题信息的捕获、提取与存储，为质量问题信息的进一步流转、分析、共享并最终转化为质量问题信息库提供了基础。

数据处理模块200由智能文本分类服务器和该服务器上的多个分类及其智能文本分类规则组成，其通过数据传输网络500接收质量问题信息采集模块100提供的有关质量问题的非结构化信息，并借助智能文本分类服务器上预先设定的各类分类规则对文本信息进行分析并进行自动化智能化的准确分类。这些分类规则是使用数据挖掘算法通过统计分析、聚类分析、规则发现模式探索与识别对学习样本（预先准备同类问题文本信息）进行探索分析编写得出的，并不断的迭代修正，完善，使之更准确、更接近质量工程师的判断。所述数据处理模块200分别从失效表象（汽车质量问题的表征，如漏油、无法启动等）和根本原因（发生质量问题的具体零件和造成质量问题的环节，如变速箱控制模块的软件问题）两个方面入手，统合多个团队的分类经验，最终建立多个失效表象分类以及多个根本原因分类，并为这些分类编写符合业务逻辑的智能文本分类判断规则，并多次迭代修正这些规则，从而完成对复杂的整车质量问题描述进行自动化、智能化的分类，并进一步实现了质量问题信息从非结构化数据（自然语言描述信息）向半结构化，结构化数据的转换，为文本信息的准确应用、分析并最终转化为信息提供了基础。

所述质量问题故障诊断模块300通过数据传输网络500从质量问题信息采集模块100中获得数据处理模块200智能化分类后的储存数据，对已按照失效表象和根本原因两个分类维度分类后的质量问题数据进行串并分析，并建立起失效表象维度分类结果与根本原因维度分类结果之间多对多的映射关系，形成了以下两部分的业务应用：零配件 “表象”与“原因”串并分析单元301，零配件质量问题原因解决措施单元302。因而质量问题故障诊断模块300能够统计出整车质量问题现象历史上发生的总案例数，并逐层给出这些案例的根本原因发生在哪些功能块，零件组，零件中，具体原因为何，以及各原因发生的比例，形成质量问题的故障诊断应用，同时根据质量问题原因给出长期、短期措施，并为设计部门在零部件开发阶段提供设计参考。

质量问题信息管理模块400通过数据传输网络500从质量问题信息采集模块100中获得经数据处理模块200处理后的质量问题数据，并根据实际业务应用从功能上分化为偏向信息共享的智能搜索共享模块410和偏向预测的智能预测模块420。其中智能搜索共享模块410主要的功用是提供多种维度便捷搜索历史同类质量报告数据，这些维度不仅包括结构化数据维度（如车型、时间、车辆VIN号等），也包括经由数据处理模块200进行智能文本分类的半结构化数据维度（如表象维度“启动困难”、原因维度“发动机控制模块—软件问题”等），这些维度相互组合共同作用，将历史数据梳理成知识，帮助用户快速、准确的查找与实际问题相关度最高的信息，形成信息的有效检索和使用。具体而言，智能搜索共享模块410包括如下3部分：“失效表象”共享单元411，“根本原因”共享单元412，质量报告智能流转单元413。所述智能预测模块420用于在半结构化/结构化数据基础上进行深度分析与数据挖掘，应用关联性分析模型和决策树算法，从而帮助决策者预测质量问题的发展趋势，并且其包括如下3部分：智能举报新故障零件单元421、配件补救分析单元422、质量事故预警单元423。综上所述，质量问题信息管理模块400从信息共享和智能预测两个角度，完整、深入、有效地整合质量问题信息采集模块100所获得的多渠道、多团队、跨地域的质量问题信息，并最终将这些信息转化为能为决策提供支持的共享信息库。

本发明所公开的基于共享数据库的车辆制造质量问题诊断系统为车辆生产制造销售全生命周期的质量问题诊断和信息共享管理提供了有效的平台，其借助统计学工具和文本数据分析挖掘技术，显著地提高了质量问题解决效率，缩短了问题解决周期。

尽管本发明是通过上述的优选实施方式进行描述的，但是其实现形式并不局限于上述的实施方式。应该认识到：在不脱离本发明主旨和范围的情况下，本领域技术人员可以对本发明做出不同的变化和修改。

Claims (5)

1.一种基于共享数据库的车辆制造质量问题诊断系统，所述基于共享数据库的车辆制造质量问题诊断系统包括：

质量问题信息采集模块，所述质量问题信息采集模块通过数据传输网络接收和采集不同团队与地域的质量问题，将这些质量问题信息中的结构化数据直接储存在数据库中，而将非结构化数据通过数据传输网络推送给数据处理模块，并接受来自所述数据处理模块的处理数据并加以存储，从而完成了系统对质量问题信息的捕获、提取与存储；

数据处理模块，所述数据处理模块通过数据传输网络接收所述质量问题信息采集模块推送的非结构化数据，并借助智能文本分类服务器上预先设定的各类分类规则对文本信息进行分析并进行自动化的分类，并将分类结果通过数据传输网络推送回所述质量问题信息采集模块；

质量问题信息管理模块，所述质量问题信息管理模块通过数据传输网络从所述质量问题信息采集模块中接收由所述数据处理模块处理完成的数据并基于数据统合分析执行质量问题串并分析和快速流转以及对质量事故的预警和对质量问题解决效率的评估；

质量问题故障诊断模块，所述质量问题故障诊断模块通过数据传输网络从所述质量问题信息采集模块中获得由数据处理模块智能化分类后的储存数据，对已按照失效的表面现象和失效的根本原因两个分类维度分类后的质量问题数据进行串并分析，并建立失效的表面现象维度分类结果与失效的根本原因维度分类结果之间多对多的映射关系，并提供零配件“表象”与“原因”串并分析和零配件质量问题原因解决措施；

数据传输网络，所述数据传输网络连接所述质量问题信息采集模块、数据处理模块、质量问题故障诊断模块以及质量问题信息管理模块，并为数据的流转、反馈与共享的执行提供信息传输通道。

2.根据权利要求1所述的基于共享数据库的车辆制造质量问题诊断系统，其特征在于，所述质量问题信息采集模块进一步包括网络舆情数据采集单元以及多团队质量问题报告数据服务器，其中，所述网络舆情数据采集单元由多台与互联网联通的服务器以及这些服务器上经过预设值的网络爬虫构成，并通过网络爬虫对包括门户网站、论坛、博客、微博在内的多种网络渠道进行扫描，以及时发现最终用户在上述网络渠道发布的质量问题信息，并对这些信息进行存储，所述多团队质量问题报告数据服务器将由多个团队提供的跨地域的质量问题报告统一汇聚到数据仓库中。

3.根据权利要求2所述的基于共享数据库的车辆制造质量问题诊断系统，其特征在于，所述数据处理模块由智能文本分类服务器和该服务器上的多个分类及其智能文本分类规则组成，其通过数据传输网络接收质量问题信息采集模块提供的有关质量问题的非结构化信息，并借助智能文本分类服务器上预先设定的各类分类规则对文本信息进行分析并进行自动化智能化的分类。

4.根据权利要求3所述的基于共享数据库的车辆制造质量问题诊断系统，其特征在于，所述质量问题故障诊断模块进一步包括零配件“表象”与“原因”串并分析单元和零配件质量问题原因解决措施单元。

5.根据权利要求4所述的基于共享数据库的车辆制造质量问题诊断系统，其特征在于，所述质量问题信息管理模块进一步包括智能搜索共享模块和智能预测模块，其中所述智能搜索共享模块用于提供多种维度便捷搜索历史同类质量报告数据，这些维度不仅包括结构化数据维度，也包括经由数据处理模块进行智能文本分类的半结构化数据维度，所述智能预测模块用于在半结构化/结构化数据基础上进行深度分析与数据挖掘，应用关联性分析模型和决策树算法，从而帮助决策者预测质量问题的发展趋势。