CN116720852A - 一种基于人工智能的新能源汽车维修数据分析管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及新能源汽车维修数据分析管理领域，具体公开一种基于人工智能的新能源汽车维修数据分析管理系统，本发明通过获取各目标新能源汽车的历史维修信息和各目标新能源汽车的使用损耗系数，分析新能源汽车的易损零件排名，有利于汽车生产制造商在生产中针对性提高易损坏零件的可靠性和耐用性；并分析新能源汽车中各零件各次维修的参考维修周期，进而对零件的标定维修周期进行校正，有利于汽车生产制造商提供更加优质的售后服务和用户定期对汽车零件进行维护保养；进一步分析新能源汽车中各零件的参考使用寿命，进而对零件的标定使用寿命进行校正，从而增强用户的体验感和满意度，提高汽车生产制造商的品牌声誉。

Description

一种基于人工智能的新能源汽车维修数据分析管理系统

技术领域

本发明涉及新能源汽车维修数据分析管理领域，涉及到一种基于人工智能的新能源汽车维修数据分析管理系统。

背景技术

随着新能源汽车市场的快速发展和消费者需求的不断增长，制造商需要更加关注维修数据的分析和管理，以提供更高质量的产品和更好的客户服务。通过对汽车维修数据进行分析，制造商可以获得宝贵的洞察力，了解汽车的故障模式和常见问题。这可以帮助制造商识别并解决潜在的质量问题，在生产过程中采取相应的改进措施，提高产品的可靠性和耐用性。此外，维修数据的分析还可以发现设计缺陷或制造缺陷，并及时进行修复，从而提高汽车的整体品质水平。

现有的新能源汽车维修数据分析管理方法存在一些不足：一方面，现有方法缺乏对新能源汽车历史维修的各零件和各零件的损坏情况进行深入分析和归类总结，无法得出新能源汽车中哪些零件容易损坏，进而不利于新能源汽车生产制造商在生产中采取相应的改进措施，针对性提高易损坏零件的可靠性和耐用性。

一方面，新能源汽车销售时会给用户建议汽车零件各次维修的维修周期，以便用户定期对汽车零件进行维护和保养，但零件的标定维修周期是在理想状态下的，维修周期不仅与汽车自身的生产质量有关，还与用户的使用情况有关，现有方法没有基于汽车的维修数据分析汽车零件各次维修的实际维修周期进而对零件的标定维修周期进行校正，不利于生产制造商提供更加优质的售后服务和用户定期对汽车零件进行维护保养。

另一方面，汽车零件生产完成时会有标定的使用寿命，但实际使用寿命受多种因素的影响，与标定使用寿命存在偏差，如果标定使用寿命与实际偏差较大，不但会降低用户的体验感，也会影响汽车生产制造商的品牌声誉，现有方法没有基于汽车的维修数据分析汽车零件的实际使用寿命进而对零件的标定使用寿命进行校正。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种基于人工智能的新能源汽车维修数据分析管理系统，实现对新能源汽车维修数据分析管理的功能。

本发明解决其技术问题采用的技术方案是：本发明提供一种基于人工智能的新能源汽车维修数据分析管理系统，包括：汽车历史维修信息获取模块：用于获取指定新能源汽车生产制造厂家历史售出的指定款式型号的各新能源汽车的历史维修信息，将其记为各目标新能源汽车的历史维修信息，其中历史维修信息包括各次维修的时间、各次维修的各零件、各次维修中各零件的维修方式和各次维修中各零件的故障系数。

汽车历史使用信息分析模块：用于获取各目标新能源汽车的历史使用信息，其中历史使用信息包括各类型道路的行驶里程和各严重程度等级交通事故的次数，分析得到各目标新能源汽车的使用损耗系数。

汽车易损零件排名获取模块：用于根据各目标新能源汽车的历史维修信息和使用损耗系数，得到各目标新能源汽车中各零件的维修总次数、整修处理次数、更换处理次数、维修频率和损坏程度指数，分析各零件的易损坏评估指数，进一步得到新能源汽车的易损零件排名。

汽车零件参考维修周期获取模块：用于根据各目标新能源汽车的历史维修信息和使用损耗系数，获取新能源汽车中各零件各次维修的参考维修周期。

汽车零件参考使用寿命获取模块：用于根据各目标新能源汽车的历史维修信息和使用损耗系数，获取新能源汽车中各零件的参考使用寿命。

汽车维修数据分析反馈模块：用于将新能源汽车的易损零件排名、新能源汽车中各零件各次维修的参考维修周期和各零件的参考使用寿命反馈至指定新能源汽车生产制造厂家。

数据库：用于存储新能源汽车中各零件的关键区域。

在上述实施例的基础上，所述汽车历史维修信息获取模块的具体分析过程包括：获取各目标新能源汽车各次维修的时间和各次维修的各零件。

获取各目标新能源汽车各次维修中各零件的故障处理方法，进一步得到各目标新能源汽车各次维修中各零件的维修方式。

在上述实施例的基础上，所述汽车历史维修信息获取模块的具体分析过程还包括：获取各目标新能源汽车各次维修中各零件的维修所需时长，将其记为，/>表示第/>个目标新能源汽车的编号，/>，/>表示第/>次维修的编号，/>，/>表示维修中第/>个零件的编号，/>。

获取各目标新能源汽车各次维修中各零件的维修所需费用，将其记为。

获取各目标新能源汽车各次维修中各零件中各维修点的位置，提取数据库中存储的新能源汽车中各零件的关键区域，将各目标新能源汽车各次维修中各零件中各维修点的位置与其零件的关键区域进行比对，获取各目标新能源汽车各次维修中各零件的一级维修点数量和二级维修点数量，将其分别记为和/>。

通过分析公式得到各目标新能源汽车各次维修中各零件的故障系数/>，其中/>、/>分别表示预设的一级维修点单位数量和二级维修点单位数量对应的影响因子，/>、/>分别表示预设的第/>个目标新能源汽车第/>次维修中第/>个零件的参考平均维修所需时长和参考平均维修所需费用。

在上述实施例的基础上，所述汽车历史使用信息分析模块的具体分析过程为：获取各目标新能源汽车的各类型道路的行驶里程，将其记为，/>表示第/>个道路类型的编号，/>。

获取各目标新能源汽车的各严重程度等级交通事故的次数，将其记为，/>表示第/>个严重程度等级交通事故的编号，/>。

通过分析公式得到各目标新能源汽车的使用损耗系数/>，其中/>表示预设的行驶里程阈值，/>表示预设的第/>个道路类型的权重因子，/>表示预设的单次交通事故对应的影响因子，/>表示预设的第/>个严重程度等级交通事故的权重因子。

在上述实施例的基础上，所述汽车易损零件排名获取模块的具体分析过程包括：:根据各目标新能源汽车各次维修的各零件，归类统计得到各目标新能源汽车中各零件的维修总次数，将其记为/>，/>表示目标新能源汽车中第/>个零件的编号，。

:根据各目标新能源汽车各次维修中各零件的维修方式，归类统计得到各目标新能源汽车中各零件的整修处理次数和更换处理次数，将其分别记为/>、/>。

:获取各目标新能源汽车从开始使用到当前的间隔时长，将其记为各目标新能源汽车的使用时长，并表示为/>。

将各目标新能源汽车中各零件的维修总次数和各目标新能源汽车的使用时长/>代入公式/>得到各目标新能源汽车中各零件的维修频率/>。

：根据各目标新能源汽车各次维修中各零件的故障系数，归类统计得到各目标新能源汽车中各零件在其对应各次维修中的故障系数，将其记为/>，/>表示零件对应的第/>次维修的编号，/>。

通过分析公式得到各目标新能源汽车中各零件的损坏程度指数/>。

在上述实施例的基础上，所述汽车易损零件排名获取模块的具体分析过程还包括：根据各目标新能源汽车中各零件的维修总次数，按照相同零件进行归类统计，得到各零件在各目标新能源汽车中的维修总次数，对各零件在各目标新能源汽车中的维修总次数进行平均值计算，得到各零件的平均维修总次数，将其记为,/>表示第/>个零件的编号，。

同理，根据各零件的平均维修总次数的分析方法，对各零件的整修处理次数、更换处理次数、维修频率和损坏程度指数进行分析，得到各零件的平均整修处理次数、平均更换处理次数、平均维修频率和平均损坏程度指数，将其分别记为、/>、/>和/>。

通过分析公式得到各零件的易损坏评估指数/>，其中/>表示零件的数量。

根据各零件的易损坏评估指数，将各零件按照其对应的易损坏评估指数从大到小的顺序进行排序，得到新能源汽车的易损零件排名。

在上述实施例的基础上，所述汽车零件参考维修周期获取模块的具体分析过程为：获取各目标新能源汽车中各零件各次整修处理的时间，获取各目标新能源汽车中各零件各次整修处理的时间与其相邻上一次整修处理的时间之间的间隔时长，将记为各目标新能源汽车中各零件各次整修处理的维修间隔。

根据各目标新能源汽车中各零件各次整修处理的维修间隔，按照相同零件进行归类，统计得到各零件在各目标新能源汽车中各次整修处理的维修间隔，对各零件在各目标新能源汽车中各次整修处理的维修间隔进行平均值计算，得到各零件各次整修处理的平均维修间隔，将其记为,/>表示零件第/>次整修处理的编号，/>。

通过分析公式得到新能源汽车中各零件各次维修的参考维修周期/>，其中/>表示预设的参考维修周期的修正量，/>表示目标新能源汽车的数量。

在上述实施例的基础上，所述汽车零件参考使用寿命获取模块的具体分析过程为：获取各目标新能源汽车中各零件各次更换处理的时间，获取各目标新能源汽车中各零件各次更换处理的时间与其开始使用的时间之间的间隔时长，将其记为各目标新能源汽车中各零件各次使用对应的使用寿命，对各目标新能源汽车中各零件各次使用对应的使用寿命进行平均值计算，得到各目标新能源汽车中各零件的预估使用寿命。

根据各目标新能源汽车中各零件的预估使用寿命，按照相同零件进行归类统计，得到各零件在各目标新能源汽车中的预估使用寿命，将各零件在各目标新能源汽车中的预估使用寿命进行相互比较，得到各零件在目标新能源汽车中预估使用寿命的众数，将其记为。

通过分析公式得到新能源汽车中各零件的参考使用寿命/>，其中/>表示预设的参考使用寿命的修正量。

相对于现有技术，本发明所述的一种基于人工智能的新能源汽车维修数据分析管理系统以下有益效果：1.本发明根据各目标新能源汽车的历史维修信息和使用损耗系数，得到各目标新能源汽车中各零件的维修总次数、整修处理次数、更换处理次数、维修频率和损坏程度指数，分析各零件的易损坏评估指数，进一步得到新能源汽车的易损零件排名，有利于新能源汽车生产制造商在生产中采取相应的改进措施，针对性提高易损坏零件的可靠性和耐用性。

2.本发明根据各目标新能源汽车的历史维修信息和使用损耗系数，获取新能源汽车中各零件各次维修的参考维修周期，进而对零件的标定维修周期进行校正，有利于汽车生产制造商提供更加优质的售后服务和用户定期对汽车零件进行维护保养。

3.本发明根据各目标新能源汽车的历史维修信息和使用损耗系数，获取新能源汽车中各零件的参考使用寿命，进而对零件的标定使用寿命进行校正，使得零件的标定使用寿命更加精准，从而增强用户的体验感，提高汽车生产制造商的品牌声誉，同时汽车零件使用寿命的校正有利于汽车生产制造商后期改进产品质量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的系统模块连接图。

图2为本发明的分析模型示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1和图2所示，本发明提供一种基于人工智能的新能源汽车维修数据分析管理系统，包括汽车历史维修信息获取模块、汽车历史使用信息分析模块、汽车易损零件排名获取模块、汽车零件参考维修周期获取模块、汽车零件参考使用寿命获取模块、汽车维修数据分析反馈模块和数据库。

所述汽车历史维修信息获取模块与汽车历史使用信息分析模块连接，汽车历史使用信息分析模块分别与汽车易损零件排名获取模块、汽车零件参考维修周期获取模块和汽车零件参考使用寿命获取模块连接，汽车维修数据分析反馈模块分别与汽车易损零件排名获取模块、汽车零件参考维修周期获取模块和汽车零件参考使用寿命获取模块连接，数据库与汽车历史维修信息获取模块连接。

所述汽车历史维修信息获取模块：用于获取指定新能源汽车生产制造厂家历史售出的指定款式型号的各新能源汽车的历史维修信息，将其记为各目标新能源汽车的历史维修信息，其中历史维修信息包括各次维修的时间、各次维修的各零件、各次维修中各零件的维修方式和各次维修中各零件的故障系数。

进一步地，所述汽车历史维修信息获取模块的具体分析过程包括：获取各目标新能源汽车各次维修的时间和各次维修的各零件。

获取各目标新能源汽车各次维修中各零件的故障处理方法，进一步得到各目标新能源汽车各次维修中各零件的维修方式。

作为一种优选方案，获取各目标新能源汽车各次维修中各零件的维修方式，具体过程为：获取各目标新能源汽车各次维修中各零件的故障处理方法，若某目标新能源汽车某次维修中某零件的故障处理方法为修理零件，则该目标新能源汽车该次维修中该零件的维修方式为整修处理方式，若某目标新能源汽车某次维修中某零件的故障处理方法为更换零件，则该目标新能源汽车该次维修中该零件的维修方式为更换处理方式，进一步得到各目标新能源汽车各次维修中各零件的维修方式。

作为一种优选方案，可以通过数据共享平台获取各目标新能源汽车的历史维修信息。

进一步地，所述汽车历史维修信息获取模块的具体分析过程还包括：获取各目标新能源汽车各次维修中各零件的维修所需时长，将其记为，/>表示第/>个目标新能源汽车的编号，/>，/>表示第/>次维修的编号，/>，/>表示维修中第/>个零件的编号，/>。

获取各目标新能源汽车各次维修中各零件的维修所需费用，将其记为。

获取各目标新能源汽车各次维修中各零件中各维修点的位置，提取数据库中存储的新能源汽车中各零件的关键区域，将各目标新能源汽车各次维修中各零件中各维修点的位置与其零件的关键区域进行比对，获取各目标新能源汽车各次维修中各零件的一级维修点数量和二级维修点数量，将其分别记为和/>。

作为一种优选方案，获取各目标新能源汽车各次维修中各零件的一级维修点数量和二级维修点数量，具体方法为：将各目标新能源汽车各次维修中各零件中各维修点的位置与其零件的关键区域进行比对，若某目标新能源汽车某次维修中某零件中某维修点的位置属于其零件的关键区域，则将该目标新能源汽车该次维修中该零件中该维修点记为一级维修点，若某目标新能源汽车某次维修中某零件中某维修点的位置不属于其零件的关键区域，则将该目标新能源汽车该次维修中该零件中该维修点记为二级维修点，统计得到各目标新能源汽车各次维修中各零件中各一级维修点和各二级维修点，获取各目标新能源汽车各次维修中各零件的一级维修点数量和二级维修点数量。

通过分析公式得到各目标新能源汽车各次维修中各零件的故障系数/>，其中/>、/>分别表示预设的一级维修点单位数量和二级维修点单位数量对应的影响因子，/>、/>分别表示预设的第/>个目标新能源汽车第/>次维修中第/>个零件的参考平均维修所需时长和参考平均维修所需费用。

作为一种优选方案，若某目标新能源汽车某次维修中某零件的

维修方式为更换处理方式，则该目标新能源汽车该次维修中该零件的故障系数为设定值。

作为一种优选方案，所述目标新能源汽车零件中各维修点的位置表示目标新能源汽车零件中各处损坏的位置。

作为一种优选方案，所述新能源汽车中零件的关键区域表示零件中直接影响其使用性能的区域。

在一个具体实施例中，新能源汽车的零件为轮胎，零件的关键区域为轮胎的肩部和胎面。

所述汽车历史使用信息分析模块用于获取各目标新能源汽车的历史使用信息，其中历史使用信息包括各类型道路的行驶里程和各严重程度等级交通事故的次数，分析得到各目标新能源汽车的使用损耗系数。

进一步地，所述汽车历史使用信息分析模块的具体分析过程为：获取各目标新能源汽车的各类型道路的行驶里程，将其记为，/>表示第/>个道路类型的编号，。

获取各目标新能源汽车的各严重程度等级交通事故的次数，将其记为，/>表示第/>个严重程度等级交通事故的编号，/>。

通过分析公式得到各目标新能源汽车的使用损耗系数/>，其中/>表示预设的行驶里程阈值，/>表示预设的第/>个道路类型的权重因子，/>表示预设的单次交通事故对应的影响因子，/>表示预设的第/>个严重程度等级交通事故的权重因子。

在一个具体实施例中，道路类型包括但不限于：国道、省道、市道和乡道等。

在另一个具体实施例中，道路类型包括但不限于：柏油路、水泥路和沙石路等。

作为一种优选方案，交通事故的严重程度等级包括但不限于：轻微交通事故、中等程度交通事故和严重交通事故等。

所述汽车易损零件排名获取模块用于根据各目标新能源汽车的历史维修信息和使用损耗系数，得到各目标新能源汽车中各零件的维修总次数、整修处理次数、更换处理次数、维修频率和损坏程度指数，分析各零件的易损坏评估指数，进一步得到新能源汽车的易损零件排名。

进一步地，所述汽车易损零件排名获取模块的具体分析过程包括：:根据各目标新能源汽车各次维修的各零件，归类统计得到各目标新能源汽车中各零件的维修总次数，将其记为/>，/>表示目标新能源汽车中第/>个零件的编号，/>。

:根据各目标新能源汽车各次维修中各零件的维修方式，归类统计得到各目标新能源汽车中各零件的整修处理次数和更换处理次数，将其分别记为/>、/>。

:获取各目标新能源汽车从开始使用到当前的间隔时长，将其记为各目标新能源汽车的使用时长，并表示为/>。

将各目标新能源汽车中各零件的维修总次数和各目标新能源汽车的使用时长/>代入公式/>得到各目标新能源汽车中各零件的维修频率/>。

：根据各目标新能源汽车各次维修中各零件的故障系数，归类统计得到各目标新能源汽车中各零件在其对应各次维修中的故障系数，将其记为/>，/>表示零件对应的第次维修的编号，/>。

通过分析公式得到各目标新能源汽车中各零件的损坏程度指数/>。

进一步地，所述汽车易损零件排名获取模块的具体分析过程还包括：根据各目标新能源汽车中各零件的维修总次数，按照相同零件进行归类统计，得到各零件在各目标新能源汽车中的维修总次数，对各零件在各目标新能源汽车中的维修总次数进行平均值计算，得到各零件的平均维修总次数，将其记为,/>表示第/>个零件的编号，。

同理，根据各零件的平均维修总次数的分析方法，对各零件的整修处理次数、更换处理次数、维修频率和损坏程度指数进行分析，得到各零件的平均整修处理次数、平均更换处理次数、平均维修频率和平均损坏程度指数，将其分别记为、/>、/>和/>。

通过分析公式得到各零件的易损坏评估指数/>，其中/>表示零件的数量。

根据各零件的易损坏评估指数，将各零件按照其对应的易损坏评估指数从大到小的顺序进行排序，得到新能源汽车的易损零件排名。

需要说明的是，本发明根据各目标新能源汽车的历史维修信息和使用损耗系数，得到各目标新能源汽车中各零件的维修总次数、整修处理次数、更换处理次数、维修频率和损坏程度指数，分析各零件的易损坏评估指数，进一步得到新能源汽车的易损零件排名，有利于新能源汽车生产制造商在生产中采取相应的改进措施，针对性提高易损坏零件的可靠性和耐用性。

所述汽车零件参考维修周期获取模块用于根据各目标新能源汽车的历史维修信息和使用损耗系数，获取新能源汽车中各零件各次维修的参考维修周期。

进一步地，所述汽车零件参考维修周期获取模块的具体分析过程为：获取各目标新能源汽车中各零件各次整修处理的时间，获取各目标新能源汽车中各零件各次整修处理的时间与其相邻上一次整修处理的时间之间的间隔时长，将记为各目标新能源汽车中各零件各次整修处理的维修间隔。

作为一种优选方案，获取各目标新能源汽车中各零件各次整修处理的时间，具体方法为：根据各目标新能源汽车各次维修的时间、各次维修的各零件和各次维修中各零件的维修方式，归类统计得到各目标新能源汽车中各零件各次整修处理的时间。

根据各目标新能源汽车中各零件各次整修处理的维修间隔，按照相同零件进行归类，统计得到各零件在各目标新能源汽车中各次整修处理的维修间隔，对各零件在各目标新能源汽车中各次整修处理的维修间隔进行平均值计算，得到各零件各次整修处理的平均维修间隔，将其记为,/>表示零件第/>次整修处理的编号，/>。

通过分析公式得到新能源汽车中各零件各次维修的参考维修周期/>，其中/>表示预设的参考维修周期的修正量，/>表示目标新能源汽车的数量。

作为一种优选方案，目标新能源汽车中零件第一次整修处理的维修间隔为目标新能源汽车购买的时间至第一次整修处理的时间之间的间隔时长。

需要说明的是，本发明根据各目标新能源汽车的历史维修信息和使用损耗系数，获取新能源汽车中各零件各次维修的参考维修周期，进而对零件的标定维修周期进行校正，有利于汽车生产制造商提供更加优质的售后服务和用户定期对汽车零件进行维护保养。

所述汽车零件参考使用寿命获取模块用于根据各目标新能源汽车的历史维修信息和使用损耗系数，获取新能源汽车中各零件的参考使用寿命。

进一步地，所述汽车零件参考使用寿命获取模块的具体分析过程为：获取各目标新能源汽车中各零件各次更换处理的时间，获取各目标新能源汽车中各零件各次更换处理的时间与其开始使用的时间之间的间隔时长，将其记为各目标新能源汽车中各零件各次使用对应的使用寿命，对各目标新能源汽车中各零件各次使用对应的使用寿命进行平均值计算，得到各目标新能源汽车中各零件的预估使用寿命。

作为一种优选方案，获取各目标新能源汽车中各零件各次更换处理的时间，具体方法为：根据各目标新能源汽车各次维修的时间、各次维修的各零件和各次维修中各零件的维修方式，归类统计得到各目标新能源汽车中各零件各次更换处理的时间。

根据各目标新能源汽车中各零件的预估使用寿命，按照相同零件进行归类统计，得到各零件在各目标新能源汽车中的预估使用寿命，将各零件在各目标新能源汽车中的预估使用寿命进行相互比较，得到各零件在目标新能源汽车中预估使用寿命的众数，将其记为。

通过分析公式得到新能源汽车中各零件的参考使用寿命/>，其中/>表示预设的参考使用寿命的修正量。

作为一种优选方案，若截止到目前，某零件在各目标新能源汽车中均未出现更换，则该零件的参考使用寿命为零件的额定使用寿命。

需要说明的是，本发明根据各目标新能源汽车的历史维修信息和使用损耗系数，获取新能源汽车中各零件的参考使用寿命，进而对零件的标定使用寿命进行校正，使得零件的标定使用寿命更加精准，从而增强用户的体验感，提高汽车生产制造商的品牌声誉，同时汽车零件使用寿命的校正有利于汽车生产制造商后期改进产品质量。

所述汽车维修数据分析反馈模块用于将新能源汽车的易损零件排名、新能源汽车中各零件各次维修的参考维修周期和各零件的参考使用寿命反馈至指定新能源汽车生产制造厂家。

所述数据库用于存储新能源汽车中各零件的关键区域。

以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本发明所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于人工智能的新能源汽车维修数据分析管理系统，其特征在于，包括：

汽车历史维修信息获取模块：用于获取指定新能源汽车生产制造厂家历史售出的指定款式型号的各新能源汽车的历史维修信息，将其记为各目标新能源汽车的历史维修信息，其中历史维修信息包括各次维修的时间、各次维修的各零件、各次维修中各零件的维修方式和各次维修中各零件的故障系数；

汽车历史使用信息分析模块：用于获取各目标新能源汽车的历史使用信息，其中历史使用信息包括各类型道路的行驶里程和各严重程度等级交通事故的次数，分析得到各目标新能源汽车的使用损耗系数；

汽车易损零件排名获取模块：用于根据各目标新能源汽车的历史维修信息和使用损耗系数，得到各目标新能源汽车中各零件的维修总次数、整修处理次数、更换处理次数、维修频率和损坏程度指数，分析各零件的易损坏评估指数，进一步得到新能源汽车的易损零件排名；

汽车零件参考维修周期获取模块：用于根据各目标新能源汽车的历史维修信息和使用损耗系数，获取新能源汽车中各零件各次维修的参考维修周期；

汽车零件参考使用寿命获取模块：用于根据各目标新能源汽车的历史维修信息和使用损耗系数，获取新能源汽车中各零件的参考使用寿命；

汽车维修数据分析反馈模块：用于将新能源汽车的易损零件排名、新能源汽车中各零件各次维修的参考维修周期和各零件的参考使用寿命反馈至指定新能源汽车生产制造厂家；

数据库：用于存储新能源汽车中各零件的关键区域。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的新能源汽车维修数据分析管理系统，其特征在于：所述汽车历史维修信息获取模块的具体分析过程包括：

获取各目标新能源汽车各次维修的时间和各次维修的各零件；

获取各目标新能源汽车各次维修中各零件的故障处理方法，进一步得到各目标新能源汽车各次维修中各零件的维修方式。

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的新能源汽车维修数据分析管理系统，其特征在于：所述汽车历史维修信息获取模块的具体分析过程还包括：

获取各目标新能源汽车各次维修中各零件的维修所需时长，将其记为 ，/>表示第/>个目标新能源汽车的编号，/>，/>表示第/>次维修的编号，/>，/>表示维修中第/>个零件的编号，/>；

获取各目标新能源汽车各次维修中各零件的维修所需费用，将其记为；

获取各目标新能源汽车各次维修中各零件中各维修点的位置，提取数据库中存储的新能源汽车中各零件的关键区域，将各目标新能源汽车各次维修中各零件中各维修点的位置与其零件的关键区域进行比对，获取各目标新能源汽车各次维修中各零件的一级维修点数量和二级维修点数量，将其分别记为和/>；

通过分析公式得到各目标新能源汽车各次维修中各零件的故障系数/>，其中/>、/>分别表示预设的一级维修点单位数量和二级维修点单位数量对应的影响因子，/>、/>分别表示预设的第/>个目标新能源汽车第/>次维修中第/>个零件的参考平均维修所需时长和参考平均维修所需费用。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的新能源汽车维修数据分析管理系统，其特征在于：所述汽车历史使用信息分析模块的具体分析过程为：

获取各目标新能源汽车的各类型道路的行驶里程，将其记为，/>表示第/>个道路类型的编号，/>；

获取各目标新能源汽车的各严重程度等级交通事故的次数，将其记为，/>表示第个严重程度等级交通事故的编号，/>；

通过分析公式得到各目标新能源汽车的使用损耗系数/>，其中/>表示预设的行驶里程阈值，/>表示预设的第/>个道路类型的权重因子，/>表示预设的单次交通事故对应的影响因子，/>表示预设的第/>个严重程度等级交通事故的权重因子。

5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的新能源汽车维修数据分析管理系统，其特征在于：所述汽车易损零件排名获取模块的具体分析过程包括：

:根据各目标新能源汽车各次维修的各零件，归类统计得到各目标新能源汽车中各零件的维修总次数，将其记为/>，/>表示目标新能源汽车中第/>个零件的编号，；

:根据各目标新能源汽车各次维修中各零件的维修方式，归类统计得到各目标新能源汽车中各零件的整修处理次数和更换处理次数，将其分别记为/>、/>；

:获取各目标新能源汽车从开始使用到当前的间隔时长，将其记为各目标新能源汽车的使用时长，并表示为/>；

将各目标新能源汽车中各零件的维修总次数和各目标新能源汽车的使用时长代入公式/>得到各目标新能源汽车中各零件的维修频率/>；

：根据各目标新能源汽车各次维修中各零件的故障系数，归类统计得到各目标新能源汽车中各零件在其对应各次维修中的故障系数，将其记为/>，/>表示零件对应的第/>次维修的编号，/>；

通过分析公式得到各目标新能源汽车中各零件的损坏程度指数/>。

6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的新能源汽车维修数据分析管理系统，其特征在于：所述汽车易损零件排名获取模块的具体分析过程还包括：

根据各目标新能源汽车中各零件的维修总次数，按照相同零件进行归类统计，得到各零件在各目标新能源汽车中的维修总次数，对各零件在各目标新能源汽车中的维修总次数进行平均值计算，得到各零件的平均维修总次数，将其记为,/>表示第/>个零件的编号，/>；

同理，根据各零件的平均维修总次数的分析方法，对各零件的整修处理次数、更换处理次数、维修频率和损坏程度指数进行分析，得到各零件的平均整修处理次数、平均更换处理次数、平均维修频率和平均损坏程度指数，将其分别记为、/>、/>和/>；

通过分析公式得到各零件的易损坏评估指数/>，其中/>表示零件的数量；

根据各零件的易损坏评估指数，将各零件按照其对应的易损坏评估指数从大到小的顺序进行排序，得到新能源汽车的易损零件排名。

7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的新能源汽车维修数据分析管理系统，其特征在于：所述汽车零件参考维修周期获取模块的具体分析过程为：

获取各目标新能源汽车中各零件各次整修处理的时间，获取各目标新能源汽车中各零件各次整修处理的时间与其相邻上一次整修处理的时间之间的间隔时长，将记为各目标新能源汽车中各零件各次整修处理的维修间隔；

根据各目标新能源汽车中各零件各次整修处理的维修间隔，按照相同零件进行归类，统计得到各零件在各目标新能源汽车中各次整修处理的维修间隔，对各零件在各目标新能源汽车中各次整修处理的维修间隔进行平均值计算，得到各零件各次整修处理的平均维修间隔，将其记为,/>表示零件第/>次整修处理的编号，/>;

通过分析公式得到新能源汽车中各零件各次维修的参考维修周期/>，其中/>表示预设的参考维修周期的修正量，/>表示目标新能源汽车的数量。

8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的新能源汽车维修数据分析管理系统，其特征在于：所述汽车零件参考使用寿命获取模块的具体分析过程为：

获取各目标新能源汽车中各零件各次更换处理的时间，获取各目标新能源汽车中各零件各次更换处理的时间与其开始使用的时间之间的间隔时长，将其记为各目标新能源汽车中各零件各次使用对应的使用寿命，对各目标新能源汽车中各零件各次使用对应的使用寿命进行平均值计算，得到各目标新能源汽车中各零件的预估使用寿命；

根据各目标新能源汽车中各零件的预估使用寿命，按照相同零件进行归类统计，得到各零件在各目标新能源汽车中的预估使用寿命，将各零件在各目标新能源汽车中的预估使用寿命进行相互比较，得到各零件在目标新能源汽车中预估使用寿命的众数，将其记为；

通过分析公式得到新能源汽车中各零件的参考使用寿命/>，其中/>表示预设的参考使用寿命的修正量。