CN105468667A - 用于车辆的诊断方法和调查方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于车辆的诊断方法和调查方法，其用于车辆组中的车辆。在该诊断方法中，从社交媒介(10)中获取涉及车辆组中的至少一个车辆的数据。根据所获取的数据来确定(103)与该至少一个车辆的被投诉的特性相关的投诉。根据投诉来产生(105)对于至少一个车辆的诊断信息。

Description

用于车辆的诊断方法和调查方法

技术领域

本发明涉及一种用于车辆的诊断方法以及一种用于确定车辆功能的应用的调查方法(Erhebungsverfahren)。在这些方法中，尤其应用来自社交媒介、例如基于因特网的社交网络或基于因特网的讨论平台的数据。

背景技术

由于社交媒介的显著发展，目前可自由获得数据。就此而言，社交媒介表示数字媒介和技术，其使其使用者能够彼此交换并且生成和传播媒介内容。对于社交媒介的示例例如是所谓的博客、主题平台和社交网络。社交媒介可与主题无关例如Twitter或Facebook，或者关于特定的主题例如用于例如计算机、家用电器和尤其还机动车的用户平台和论坛。

就此而言，文件US2013/0035983A1公开了一种用于验证关于产品的客户投诉的系统。该系统可包括数据处理系统，其设计成调取在社交媒介中的在社交媒介网络系统中关于产品所做出的信息、所谓的记录。此外，数据处理系统设计成基于调取的结果确定每个投诉传播到什么程度。此外，这些信息可被用以辅助商业相关的决定并且构造和定位产品。

与此并行地，电子数据处理和网络化也进入车辆、尤其乘用车和商用车及其发展中，由此，不仅在电子部件方面而且在机械部件方面车辆的复杂性增加并且可提供大量新功能。由于在现代的车辆中的复杂性提高和多个可用功能，可出现大量故障，然而其可能仅对少数几个功能具有较小作用并且由此难以识别和消除。此外，大量功能可能对于车辆的使用者要求过高并且因此使用者仅可使用有限的一部分现有功能。因此存在排除或至少减少之前所说明的缺陷的需求。

发明内容

根据本发明因此提供一种根据权利要求1的用于车辆组中的车辆的诊断方法、一种根据权利要求10的用于确定车辆功能的应用的调查方法、一种根据权利要求12的诊断装置和一种根据权利要求13的用于确定车辆功能的应用的普遍性(Popularitaet)的装置。从属权利要求限定了本发明的优选的和有利的实施形式。

根据本发明提供一种用于车辆组中的车辆的诊断方法。在该方法中从社交媒介中获取数据。这些数据涉及车辆组中的至少一个车辆。根据所获取的数据来确定涉及该至少一个车辆的被投诉的特性的投诉(Beanstandung)。根据投诉来产生对该至少一个车辆的诊断信息。通过基于来自社交媒介的数据自动地确定投诉并且最终确定诊断信息，可立即获取并识别在车辆的部件或构件处出现的故障。此外，社交媒介提供了广泛的数据基础。不同的投诉可导致相似的或相同的诊断。通过该广泛的数据基础，因此可提高诊断信息的可靠性。此外，通过该广泛的数据基础可来区分例如构件的失效是刚好偶然的失效还是系统性的失效。同样，例如对于车辆的系统的功能故障可确定该功能故障尤其在车辆的一定的运行状态中系统性地出现还是刚好偶然出现并且例如基于通常存在的失效或然率。可从社交媒介中导出数据、投诉和诊断信息的速度尤其显著高于例如来自工厂的相似的信息的情况，因为在例如使用者的博客中的投诉通常非常及时地被输入，相反，工厂访问大多晚若干天、周或者甚至月才实现。

车辆组尤其可包括多个相同类型的车辆。相同类型的车辆具有至少一个共同的特性，例如相同的车辆类型、相同的发动机类型、相同的装备特征或相同的生产时期。这样的信息例如可由从社交媒介中所获取的数据中导出或者例如可与将数据输入社交媒介中的使用者相关联。通过已知车辆的类型，可根据投诉更精确地产生诊断信息。此外，诊断信息可与车辆类型一起被储存，以便如之前所述生成关于相似的或相同的诊断信息的统计，以便例如确定故障的类型是偶然的还是系统性的。

诊断信息尤其可包括车辆的部件或功能的故障或失效。此外，诊断信息可包括确定了投诉的车辆的车辆状态或使用条件。车辆状态例如可包括运动状态(例如速度或弯道行驶)以及发动机状态(例如发动机温度、惯性运行、全负载运行等)。使用条件例如可包括负载状态或者一定数目的当前在车辆中所使用的移动电话。由此例如可测定车辆的一定的功能或部件失效或被干扰的条件和状态。然后从较大数据量的这样的失效或故障中例如可测定对于失效或故障的更精确的原因。

在诊断方法的一实施形式中，附加地根据所产生的诊断信息从车辆组的车辆中的一个的车辆诊断系统中调取车辆诊断信息。车辆诊断信息被调取的车辆例如可以是将数据输入社交媒介中的使用者刚好所使用的车辆或者是相同类型的车辆。对于第一种情况，可理解的是对于远程调查其车辆诊断信息需要使用者的同意。相同类型的另一车辆例如可以是制造商的车队(Fahrzeugflotte)的车辆或者另一相应的试验车辆。通过根据基于社交媒介所产生的诊断信息来调取车辆诊断信息，可针对性地调取或评估一定区域的车辆诊断信息并且将这些车辆诊断信息与所产生的诊断信息相比较。由此可快速且可靠地测定车辆的功能或部件的故障或失效。此外，可相对在车辆中所产生的车辆诊断信息来验证基于社交媒介所产生的诊断信息并且相应地优化产生诊断信息或车辆诊断信息的方法。

在诊断方法的另一实施形式中，从另外的社交媒介中获取涉及车辆组中的至少一个车辆的另外的数据并且根据所获取的数据来确定涉及被投诉的特性的另外的投诉。附加地，根据另外的投诉产生诊断信息。通过使用多个社交媒介，可进一步拓宽数据基础并且由此更广泛地且更可靠地产生诊断信息。此外，例如在其关于在其中所公开的数据的质量和正确性的可靠性方面以及在使用者输入相应的数据的其速度方面可来评价从中获取数据的社交媒介。速度在此涉及在出现被投诉的特性与将相应的数据输入社交媒介之间的时间间隔。在通常仅记录和传播非常短的消息的社交媒介、例如Twitter或Facebook中，投诉在其出现后很快就可供使用，然而仅不那么详细。在用户论坛中，关于投诉的信息稍后才可供使用，例如在几小时或几天之后，然而对此明显更详细。基于此可来权衡社交媒介并且将相应的可靠性或质量与由此产生的投诉和诊断信息相关联。

在诊断方法的另一实施形式中，涉及车辆组中的至少一个车辆的故障投诉被从工厂的维修数据库中调取并且附加地根据来自维修数据库的故障投诉产生诊断信息。与来自维修数据库的故障投诉相结合，可进一步提高诊断信息的可靠性。

由该至少一个车辆的使用者输入社交媒介中的数据尤其可包括文本信息。文本信息可利用合适的方法、例如所谓的数据挖掘技术可靠地来评估，以便自动地确定投诉。附加地，在该方法中可从社交媒介的数据中自动地确定附加信息，例如将数据输入社交媒介中的人员的年龄、人员的驾驶员资料(Fahrerprofil)(例如经常驾驶者(Vielfahrer)、长途驾驶者、城市驾驶者、运动型驾驶者或防御型驾驶者)出现投诉的或者关于该投诉的数据被输入社交媒介中的地理位置以及例如投诉出现的或者关于该投诉的数据被输入的时刻或当前的天气条件。通过考虑这样的信息，例如可更简单地且更可靠地来诊断对于零星出现的故障的原因。例如如果一定的投诉特别频繁地例如在下雨时出现，原因可能是车辆的部件缺少密封。

根据本发明，此外提供一种用于确定车辆功能由车辆的使用者应用的调查方法。车辆功能涉及车辆功能的一定的组中的功能。车辆功能尤其涉及要求由使用者操作的功能，例如导航系统、娱乐系统、驾驶员辅助功能(例如停车辅助、距离警报-或距离保持辅助或车道保持辅助)或者车辆的用于单独调整车辆的部件和功能(例如对车俩的内部空间的空气调节或照明调节)的配置系统的功能。车辆是相同类型的车辆的组中的车辆，也就是说是车辆组中的具有至少一个共同特性(例如车辆类型、发动机类型、装备特征或装备特征组或生产时期)的车辆。在该方法中，从社交媒介中获取涉及车辆组中的至少一个车辆的数据。就此而言，社交媒介例如包括用户平台、博客或社交网络，在其中使用者例如发表经验或对车辆功能的询问。基于所获取的数据，自动地确定车辆功能组中的车辆功能的使用的普遍性。如果例如基于所获取的数据确定一定的车辆功能在社交网络中仅极其少地或者完全不被讨论，这例如可得出该功能基本不被需要或者操作或激活如此复杂使得大多数使用者对此放弃。

以普遍性通常来表示功能或产品在人群中的受欢迎度。功能或产品的普遍性例如可通过因特网来测得。在此，可通过合适的搜索请求来调查该功能或该产品就此在因特网中多频繁地和怎么被提及。备选地或附加地，普遍性可以是功能或产品的使用的频繁性。使用的频繁性例如可借助于在因特网中相应的意见分析来确定或者例如在顾客车辆或车队车辆中电子地记录在例如数据库中。

在对于调查方法的应用的示例中，车辆功能例如涉及借助于无线电远程操作激活车辆的自动空调或停车采暖。无线电远程操作例如具有四个操作元件，以便在停车时将车辆选择性地预加热或预冷却15分钟、30分钟、60分钟或120分钟。根据来自社交媒介的数据表明，常常使用15分钟、30分钟和60分钟的时间，然而仅非常少使用120分钟的时间。120分钟时间的普遍性因此比较低。结果，在重新设计无线电远程操作时可省去相关的操作元件。在另一示例中，从社交媒介中获取的数据例如可涉及车辆的导航系统的配置菜单。在该配置菜单中，例如颜色配置尤其可被设立用于在导航系统上显示地图信息。基于从社交媒介中所获取的数据得到，颜色配置仅非常少被讨论并且因此仅具有低普遍性。结果，例如在未来可省去该颜色配置或者可调查是否该颜色配置操作复杂或者如此不显眼地布置在配置菜单中使得使用者仅非常少地使用其。

在调查方法的一实施形式中来确定车辆功能由试验车的使用者利用的另外的普遍性。试验车例如是车辆制造商的车队中的车辆并且与来自社交媒介的数据所涉及的车辆组中的车辆类型相同。根据从社交媒介中确定的普遍性来验证该另外的普遍性或者反过来可根据该另外的普遍性来验证从社交媒介中确定的普遍性。在试验车中，例如借助于电子存档机构(Protokollmechanism)可自动地记录车辆功能由使用者每次的应用。可由此导出车辆功能的期待的普遍性。通过与借助于来自社交媒介的数据所确定的实际的普遍性相比较，可验证从试验车中测定的信息并且在有区别时可在将来的测试中匹配或优化试验条件。

根据本发明，此外提供一种诊断装置，其包括用于从社交媒介获取数据的获取器件、用于确定投诉的确定装置和用于产生诊断信息的处理单元。来自社交媒介的数据涉及车辆组中的至少一个车辆、尤其涉及相同类型的车辆组。投诉涉及该至少一个车辆的被投诉的特性并且根据所获取的数据来确定。处理装置根据投诉产生对该至少一个车辆的诊断信息。诊断装置由此设计用于执行上述诊断方法并且因此也包括上述优点。

根据本发明，最后提供一种用于确定车辆的一定的功能组中的车辆功能由使用者应用的普遍性的装置。换言之，借助于该装置来确定一车辆功能在使用者中有多受欢迎。该车辆涉及相同类型的车辆组中的车辆。该装置包括用于获取数据的获取器件，数据涉及车辆组中的至少一个车辆并且由使用者输入社交媒介中。获取器件例如通过因特网接近社交媒介、例如博客或讨论论坛。此外，该装置包括确定装置，其根据所获取的数据确定车辆功能的利用的普遍性。因此，该装置设计用于执行上述调查方法并且获取结合该调查方法所说明的优点。

附图说明

下面参考附图详细说明本发明。

图1示意性地显示了根据本发明的一实施形式的诊断方法的执行，

图2显示了根据本发明的一实施形式的诊断方法的方法步骤。

附图标记清单

10社交媒介

11诊断服务器

12确定装置

13处理装置

14关联装置

15数据库

16车辆

17数据流

18过滤器

19客户

20工厂

21数据库

22获取器件

101-114步骤。

具体实施方式

由于社交媒介的显著增加，目前可自由进行数据获取。社交媒介的使用者在社交媒介中提供关于车辆构件和不同车辆功能的功能性的信息以及关于产品可用性、用户接受度或者关于产品或各个功能的普遍看法的提示。例如，社交媒介包括基于因特网的用户平台、用户论坛和博客。这些信息可与其它信息源互补地来使用，例如与车辆制造商的车队数据的数据库和所谓的“售后”数据，也就是说例如通过在购买之后询问买方所调查或者从数据库中所测定的数据。来自社交媒介的信息提供了产品弱点、不足特性或故障的重要的即时征兆，因为在社交媒介中实现新信息出现的高速度，也就是说在使用者发现相应征兆的时刻与相应的消息或信息在社交媒介中出现之间的时间比较短。与此相反，关于以客户症状或投诉的形式在工厂中所获取的故障的数据在保修期内以几天至几个月的一定的延迟而在保修期结束之后以明显更大的延迟才可用。相反，在社交媒介中相应的投诉在几分钟或几小时之内可用。

图1显示了数据流和部件，其可被用于执行诊断方法。下面结合图2来说明用于执行诊断方法的相应的方法步骤。设置成，车辆使用者在步骤101中将涉及车辆的被投诉的特性的投诉输入社交媒介10、例如博客或用户论坛、例如Twiiter或Facebook中。投诉主要可包括文本、也就是说使用者输入被投诉的特性的描述。在此可输入关于车辆类型和该投诉出现的情况的附加信息。备选地或附加地，可从社交媒介的信息中得到例如车辆类型和/或当前的地理位置，车辆类型例如可与使用者相关联并且地理信息自动地由输入器件、例如移动电话(使用者利用其输入投诉)来获取和提供。此外，可由社交媒介来提供附加的背景信息，例如环境信息、驾驶员资料、驾驶员的社会背景、驾驶员的年龄等。由使用者输入的信息常常不结构化并且可涉及大范围的车辆部件。因此，在步骤102中可使用所谓的文本挖掘方法以评估这些信息。文本挖掘包括用于不结构化或弱结构化的文本数据中发现重要结构的基于算法的分析方法包。利用统计学的和语言学的手段，文本挖掘从文本结构中开发，以快速识别所处理的文本的核心信息。此外，在步骤102中可执行所谓的“情感分析”。情感分析(也称情感探测或情绪识别)是文本挖掘的子领域并且以将所表达的立场识别为正面的或负面为目的标明文本的自动评估。在步骤103中，从对来自社交媒介的数据和信息的分析中确定涉及所使用的车辆的被投诉的特性的投诉或症状。

在图1中，由诊断服务器11来执行这些症状和投诉的确定。诊断服务器11可包括用于从社交媒介10获取数据的获取器件22和用于分析数据(步骤102)并从数据中确定投诉(步骤103)的确定装置12。基于在步骤103中如此确定的症状和投诉，在步骤104中利用诊断服务器11的处理装置13进行故障和原因分析，以由此产生诊断信息(步骤105)。该诊断信息可被输送给诊断服务器11的关联装置14。在关联装置14中进行关联分析(步骤106)。在关联分析中，可使用来自另外的源的另外的诊断信息。例如，可考虑来自另外的社交媒介、工厂和车辆的车载诊断系统的诊断信息。对此，不同源的诊断信息可在诊断服务器11中被收集在共同的数据库、所谓的数据仓库(DWH)15中。

车辆16的车载诊断信息例如可借助于数据传输直接由车辆16调取。车辆16例如可以是车辆制造商的试验队的车辆或者是客户车辆，前提是客户同意相应的数据远程请求。如在图1中所示，车辆16的车载诊断信息首先在步骤107中被获取，收集在共同的数据流17中。在步骤108中从数据流17中产生数据序列，其例如包括车辆16的CAN总线系统的信息，环境数据(例如温度、气压和天气条件)、车辆16的地理位置以及车辆背景和车辆历史。数据序列可被整体传输或在步骤108中利用过滤器18来过滤。在此，可滤出关于在处理装置13中产生的诊断信息相关的车辆数据。如此过滤的车辆数据被储存在数据库15中并且被使用在关联装置14中的关联分析(步骤106)中。

此外，在关联装置14中的关联分析(步骤106)中可考虑工厂数据。当客户19将车辆16带到工厂20中时，在工厂20中一方面可调取车辆16本身的车载诊断的信息(步骤110)而另一方面客户19的症状描述或故障投诉可作为所谓的客户体验被接收(步骤111)。此外可利用工厂20的测量装置在车辆16处来测定另外的诊断信息、所谓的离线诊断数据(步骤112)。基于这些信息，可产生另外的诊断信息(步骤114)。该信息可结合维修统计被存储在客户服务或工厂数据库21中并且在关联分析时由诊断服务器11的关联装置14来考虑。

结合附图所说明的方法的优点是，使用由车辆16、例如制造商的车队、客户服务数据库21(也称售后服务数据仓库(ASDWH))和社交媒介10、所谓的云端所提供的信息。这实现对使用者投诉的立即反应。如果例如基于社交媒介10的数据关于一定的功能或车辆零件的投诉的频率达到预定的阈值，例如可触发在例如车辆制造商的车队的另外的车辆处的远程诊断。由此收集可靠的认识，是否在车辆中实际存在特定功能或特定零件的大量故障。附加地可利用客户服务数据(ASDWH)进行对比试验。通过提供关于所出现的故障的原因的附加信息，社交媒介或基于因特网的其它信息源的应用可改善该认识。为了提高从不同的源获得的信息的精度，例如可使用加权算法。

备选地或附加地，可基于社交媒介的上述情感分析和文本收集来确定一定的产品或功能的技术认可或客户表现并且在两个方向上来验证从制造商的车队的队数据中所确定的相应的信息与从社交媒介中所提取的信息。例如可基于在社交媒介中获取的数据来确定客户使用如何不同的车辆功能以及此外不同车辆功能和车辆部件的技术认可。如果在此识别出非常受欢迎的或非常不受欢迎的车辆功能，可从队数据中确定精确的使用者应用。由此得到分析一些功能为什么不被用户使用的可能性。然后需要相应改进功能和部件以提高客户认可。通过社交媒介10的数据的情感分析，附加地可实现关于通常得不到的信息的知识收集，例如附加地可获取环境条件、驾驶员情况、年龄和社会背景。

Claims (13)

1.一种用于车辆组中的车辆的诊断方法，其包括：

-从社交媒介(10)中获取涉及所述车辆组中的至少一个车辆的数据，

-根据所获取的数据确定(102,103)与该至少一个车辆的被投诉的特性相关的投诉，以及

-根据所述投诉产生(105)对于该至少一个车辆的诊断信息。

2.根据权利要求1所述的诊断方法，其特征在于，所述诊断方法此外包括：

-根据所产生的诊断信息从所述车辆组中的车辆(16)的车辆诊断系统中调取车辆诊断信息。

3.根据权利要求1或2所述的诊断方法，其特征在于，所述诊断方法此外包括：

-从另外的社交媒介中获取涉及所述车辆组中的至少一个车辆的另外的数据，

-根据所获取的另外的数据确定(10,103)与被投诉的特性相关的另外的投诉，以及

-此外根据另外的投诉产生(105,106)诊断信息。

4.根据前述权利要求中任一项所述的诊断方法，其特征在于，所述诊断方法此外包括：

-从工厂(20)的维修数据库(21)中调取涉及所述车辆组中的至少一个车辆(16)的故障投诉，并且

-此外根据所述故障投诉产生(106)诊断信息。

5.根据权利要求3和4所述的诊断方法，其特征在于，所述诊断方法此外包括：

-根据从所述社交媒介的数据中确定的投诉和来自所述维修数据库(21)的故障投诉评价所述社交媒介，以及

-根据所述评价权衡所述社交媒介。

6.根据前述权利要求中任一项所述的诊断方法，其特征在于，所述数据包括已经由该至少一个车辆的使用者所写的文本信息。

7.根据前述权利要求中任一项所述的诊断方法，其特征在于，所述诊断方法此外包括：

-从所述社交媒介(10)的数据中确定附加信息，其中，所述附加信息包括以下中的至少一个信息：

-将所述数据输入所述社交媒介(10)中的人员的年龄，

-将所述数据输入社交媒介(10)中的人员的驾驶员资料，

-投诉出现的或者关于投诉的数据被输入所述社交媒介(10)中的地理位置，

-投诉出现的或者关于投诉的数据被输入所述社交媒介(10)中的时刻，以及

-投诉出现或者关于投诉的数据被输入所述社交媒介(10)中的天气条件。

8.根据前述权利要求中任一项所述的诊断方法，其特征在于，所述车辆组包括多个相同类型的车辆，其中，所述相同类型的车辆具有以下中的至少一个共同特性：

-车辆类型，

-发动机类型

-装备特征，以及

-生产时期。

9.根据前述权利要求中任一项所述的诊断方法，其特征在于，所述诊断信息具有以下中的至少一个信息：

-车辆的功能的故障，

-车辆的功能的失效，

-车辆的组件的故障，

-车辆的组件的失效，

-投诉被确定时的车辆状态，以及

-投诉被确定时的使用条件。

10.一种用于确定一定的车辆功能组中的车辆功能由车辆的使用者应用的调查方法，其中，所述车辆包括相同类型车辆组中的车辆，其中，所述调查方法包括：

-从社交媒介(10)中获取涉及所述车辆组中的至少一个车辆的数据，以及

-根据所获取的数据确定车辆功能组中的车辆功能的利用的普遍性。

11.根据权利要求10所述的调查方法，其特征在于，所述调查方法此外包括：

-确定车辆功能由试验车(16)的使用者利用的另外的普遍性，其中，所述试验车与所述相同类型车辆组中的车辆类型相同，以及

-根据从所述社交媒介(10)中所确定的普遍性验证所述另外的普遍性。

12.一种诊断装置，其包括：

-用于从社交媒介(10)中获取涉及车辆组中的至少一个车辆的数据的获取器件(22)，

-用于根据所获取的数据确定与该至少一个车辆的被投诉的特性相关的投诉的确定装置(12)，以及

-用于根据所述投诉产生对该至少一个车辆的诊断信息的处理装置(13)。

13.一种用于确定一定的车辆功能组中的车辆功能由使用者应用的普遍性的装置，其中，所述车辆包括相同类型车辆组中的车辆，其中，所述装置包括：

-用于从社交媒介(10)中获取涉及所述车辆组中的至少一个车辆的数据的获取器件，以及

-用于根据所获取的数据确定车辆功能中的一车辆功能的利用的普遍性的确定装置。