基于大数据技术的产品质量分析平台建设

吕佳颖北京汽车集团有限公司越野车研究院

基于大数据技术的产品质量分析平台建设

吕佳颖北京汽车集团有限公司越野车研究院

随着德国工业4.0、中国制造2025计划的发布，以及互联网+方式的兴起，传统制造企业都在寻找使用新的思路、新的技术解决产品开发技术问题及质量问题、获取消费者声音、拓展新的销售渠道，因此互联网+、大数据已成为众多传统制造厂商关注的热点。北京汽车研究总院（以下简称研究院）在响应国家互联网+思维的背景下，运用大数据分析技术，搭建了一套实时获取互联网客户之声，并且能够分析、展示的产品质量分析平台，便于研发部门快速敏捷的获取产品质量问题，并及时改进产品开发质量，提升产品竞争力。

大数据技术；互联网+；舆情监测；产品质量

1 引言

进入21世纪以来，我国对于家庭用汽车的需求呈井喷式增长，轿车已经作为普通商品而进入了寻常百姓家。随着轿车的逐渐普及，以及互联网、APP等技术的迅猛发展，普通消费者能够随时随地的使用手机进行产品信息查询、产品问题反馈、网上咨询、吐槽、买卖等活动。由于互联网传播速度快、传播面大、负面信息难于控制补救等特点，因此越来越多的汽车厂商认识到，使用传统方式被动的接收客户问题和建议反馈已经不足以满足产品开发及品牌建立的需求了。如何利用互联网的特点使汽车制造厂商化被动为主动已成为各家主要的研究方向。

2 平台建设的背景及目标

由于各大车企之间的竞争日益激烈，因此提升企业产品的竞争力、提升产品质量已成为企业的首要目标。如何快速、准确的获取客户需求以及质量反馈，不仅是研发部门的关注点，更已成为销售部门和战略公关部门的关注点。因此基于以上的背景，研究院开展实施了利用大数据分析技术从互联网获取客户之声的项目，旨在拓展信息获取渠道、缩短产品质量问题反馈途径，实现实时的舆情监测，同时还能够有效获取相关知识解决质量问题。

3 平台功能介绍

项目组在细致分析了业务部门的需求后，结合大数据分析技术和当前资源，制定了三期规划。从2016年8月起开始实施一期项目，旨在实现质量问题定位、问题预警、问题区域分布、趋势监控、舆情监测、竞品分析等六项功能，并且在此过程中建立质量分析核心词库、竞品车型分析词库以及初步的情感正负项词库。该平台的软件架构及硬件架构请见图一、图二。

图二平台硬件架构

根据建立的质量问题核心词库，项目组将分析词汇进行了结构化、层级化、开发了3倍以上的拓展词库以及分析逻辑，使得利用爬虫工具爬取出的原始数据量大大增加。同时利用信息词库分析工具将原始数据结构化到数据库中，用于前台WEB端的分类及展示。

平台前端基于WEB建设。该平台针对各个车型以及竞品车型的车身、底盘、动力、电气、内外饰5大系统进行了问题分类，并且针对5大系统下的二级子系统进行了更深层级的质量定位和质量分析。同时还实现了质量问题数量的同比环比比较、一年内的质量项反馈趋势分析、关键质量词的关键描述提取等功能。部分功能展示请见图三、图四。

图三预警分析

图四环比同比分析

同时，平台还对竞品车型的质量问题也进行了爬取和分析对比，便于研发部门和质量管理部门进行横向纵向的对比分析。

该平台的另一项功能是与中国知网知识库进行了集成互联。根据使用的关键质量词，该平台可以自动触发知网对该关键词的搜索并将围绕该质量问题定位的文献、论文等资料的链接在平台底部展示出来，方便工程师根据质量问题寻找相关解决方案。

4 意义与效益分析

北京汽车研究总院建设的基于大数据技术的产品质量分析平台一期项目已完全达到了项目的既定目标，目前已成为研发部门和质量部门不可缺少的质量分析工具，在很大程度上解决了工程师被动接收质量反馈的困境。同时在一定程度上研究院利用该平台还实现了实时的舆情监测，利于研发部门和销售部门缩短沟通渠道、降低沟通成本，快速推进产品改进、提升产品的竞争力。

该平台的模式对大多数制造企业和研发企业都有很好的借鉴性和复制性，该项目也是北京汽车研究总院在响应互联网+的号召下对新思路新模式的一次积极实践。

图一平台软件架构