大数据技术驱动工程机械产品质量提升

【第一工程机械网 原创】根据中国工程机械工业协会统计数据，截止至2017年底，我国工程机械行业设备保有量超过800万台。近两年行业好转，工程机械产销量继续在高位运行，国产设备销售占比进一步提升。

然而，在这些成绩的背后，我们必须清醒的认识到，我国仍然是个工程机械产销大国，还不是强国，尤其是在工程机械产品的质量和可靠性方面，距离市场和用户的期望较远，用户满意度不高，质量问题时有发生。由于互联网时代信息交流和传播的便利性，这些暴露出来的质量问题不仅没有消弭，反而通过互联网放大。例如，某挖掘机用户在微博中发布了某品牌挖掘机的故障记录，由于该故障存在一定的普遍性，迅速引起其他消费者的共鸣，进而成为互联网舆情热点，迅速的在网络中传播，对企业品牌和声誉造成较大的伤害。

挖掘机卖场

因此，工程机械企业需要进一步提升产品质量，从而更好的保护企业声誉和品牌。在过去的几十年中，为了进一步提升产品质量，工程机械企业通过提升管理水平、加大研发投入、引入先进设备、培养高技能人才等方式，大力解决企业的质量问题。但由于生产检测数据、消费者使用数据、产品售后服务数据、机械设备阶段性效能评估数据等往往散落在生产、销售、售后等各个环节，无法系统收集和分析，导致企业的质量提升措施往往缺乏针对性，技改投入方向也通常从企业而非用户的角度看待问题，质量问题的观测存在片面性，并最终导致同等规模的质量投入并不能带来同等水平的消费者满意度提升。

例如，我们在参加企业的新品发布会时，经常听到的产品卖点，都是经过多久的研发，多少的经费投入，拥有了多少项专利，实现了多少改进，借此来体现出产品的性能先进性，而少有企业从用户体验出发，针对上一代产品在使用过程中，总结归纳出多少值得改进的地方，进行有针对性的改进提升。企业研发产品，从根本上，是为了满足市场和用户需求，而不仅仅是给自己秀肌肉，不重视产品质量和可靠性提升，产品的研发就是和市场脱节的，就是一种简单的拍脑袋行为，我们在这上面，是走过很多弯路的。

如今，互联网时代为解决这些问题提供了一种新的解决方案——基于大数据技术的质量提升应用。大数据技术从开端到现在，由于缺乏反映企业质量水平的评价指标和演化规律研究，利用大数据技术来针对性的提升产品质量的研究和应用较为少见。相关应用和研究主要集中于三个方向：科学研究、企业应用和政府应用。在这些探索中，研究者和使用者们已经取得了一定的阶段成果。例如在大数据应用方面，实现了利用大数据实现对预测充血性心力衰竭患者再入院的风险预测、预测网络用户在未来的集体行为、刻画当前国家和区域层面的人均收入的空间分布情况、优化水资源管理决策、减少交通拥堵并改善公共安全等功能，为互联网时代下的数据应用提供了新的思路和方向。而在工程机械领域，清华大学—天远科技智能装备大数据研究中心也开展了积极探索，有望进一步推动与夯实智能装备大数据技术在我国工程机械产业的应用，深度融合设备与人的交互，逐步实现设备的智能服务和全生命周期的管理，为客户提供更全面的数字化服务，并探索出产品质量提升的有效路径。

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在此背景下，卓远智联科技有限公司，受国家质检总局委托，通过深入分析工程机械行业的产品质量数据特征，对工程机械质量发展状况进行分析，并总结形成了来自于互联网多个渠道的消费者售后服务反馈关键词库。在此基础上，利用数据爬取技术、主成分分析（PCA）、模糊数学、支持向量机（SVM）及机器学习等方法，建立了以消费者需求为导向的质量提升大数据模型。该模型可以自动收集并深度挖掘不同渠道的生产检测、消费者使用、产品售后服务、机械设备阶段性效能评估等数据，最终给出企业产品质量提升的方向性结论，将质量提升投入从过去的以“企业感觉”为主转变为以“消费者需求”为主，推动质量提升投入更加贴合用户需求，能够有效帮助企业发掘真正带来效益的质量提升路径，形成更有效率的质量投入——产品收益正循环，从而协助企业造就更加强有力的市场竞争力！

责任编辑：Yaodl