在这样的市场发展背景下显现出老百姓对汽车的需求极为旺盛，自然也少不了车辆的维修保养。而车辆维修是对出现故障的汽车通过技术手段排查，找出故障原因，并采取一定措施使其排除故障并恢复达到一定的性能和安全标准。

大数据驱动行业内外，汽车制造业也试图与时俱进。在汽修领域，可通过分析车辆零部件和运维监控数据，辅助技师排查故障车辆的具体问题，进而提升客户满意度和服务质量。

我个人拥有10多年驾龄，在此期间有着3辆新车的维修保养经验、5辆二手车的买卖和故障维修经历，所以也算是半个行业钻研者吧，可能对当前的汽修的故障诊断、零部件检测与部件维修更换等操作流程较为熟悉。不得不说，当前大多数4S店的维修操作过程诸多依赖于维修技师的修理经验、售后经理的总结经验，这些经验虽然决定了技师的水平和维修店面的服务水平，但从另一个角度讲，这并没有运用到任何的数据分析，只是传统意义上的维修记录单的数据提炼。

这种服务方式对车企的影响暂且不谈，但对客户来说可能十分麻烦。因为客户在拨打售后电话的过程中，维修服务技师仍然不能在电话中预判故障原因，也不能给予进一步建议，仍然需要客户把故障车辆开到服务站检修，从而影响了客户自己的时间安排。但车企如果重视技术驱动，似乎可以充分地运用数据分析去指导和辅助售后服务，这也许是一个新的开端，从而带来意想不到的服务效果？

新车新故障就暂且不谈了。但旧车旧故障，车企可运用大数据，去捕获客户车辆的维修保养记录、通过传感TCU捕获汽车零部件信息、传感器监控汽车运行状态、CRM系统了解到客户服务的投诉与诉求、当然还包括客户满意度调查等……

这些可能包括与车辆相关的各类多结构化数据。加载各类数据源，当然这个过程少不了数据集成，可基于业务目标去构建与零部件相关的分析模型，呈现出带有一定关系的交互式图形：比如左下角图中这些点，描述了相关部件的故障关系——外光灯故障可能与座椅损坏有一定关系、音响系统故障可能与大灯电压有一定关系等……

上述这些就属于面向数据分析的零部件故障诊断及预测预判。

在场景化的设计与数据集成方面，可以结合分析规则描述零部件的关系和修复方法，了解零件维修的频率和及维修顺序可能对客户满意度的影响；

在数据处理、模型评分等方面，可以快速调整规则并重新计算以测试新理论，通过A/B测试的方法去评估分析模型的准确率；

在数据驱动并执行维修操作等方面，可以有效的预防故障出现，在故障前识别和更换零件并规避用户多次往返售后门店；

在车企内部流程制度等方面，可以有效地纠正车企售后维修管理的内部流程，可以重新设计新零部件或重新选定零部件供应链厂商；

大制造行业动态，汽车零部件维修更换的经验终将源自于数据分析。

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