汽车行业作为经济的重要组成部分，其价值链涵盖了从原材料供应、生产制造、市场营销到售后服务等多个环节。随着数据科学的不断发展，这一领域在各个层面上的应用日益增多，包括但不限于优化生产调度、运输、库存管理、劳动力配置、流程优化和控制，以及针对不同汽车细分市场的目标受众定位。本文将重点讨论在保修期分析中所涉及的工作案例。
汽车销售后，经销商会提供售后服务。保修分析主要基于这些服务中收集的数据，包括在一定时期内的索赔数据。在保修分析中，通常会观察到产品在一定时间内的故障分布，如Gamma、Weibull或对数正态分布。
保修分析是对时间至事件/故障数据的分析。以示例为例，从汽车销售时间开始，跟踪到其部件的故障时间。在典型的模型构建中，将数据分为训练集和测试集。使用训练数据，首先估计分布的参数，然后使用测试数据来验证模型的拟合效果。
Gamma分布的概率密度函数（pdf）可以表示为：
Gamma Distribution with α > 0 and β > 0 and x ≥ 0
这意味着它有两个参数，alpha代表形状参数，beta代表尺度参数，其支持仅包括正值。在Gamma分布中，使用所有xi，并使用最大似然估计，为每个项目（分析中的备件）估计了α和β。但观察到，当Gamma分布在测试数据上时，实际的故障时间与模型预测的故障时间并不接近，因此放弃了Gamma分布方法。
Weibull分布的概率密度函数（pdf）可以表示为：
Weibull Distribution with α > 0 and β > 0 and 0 < x < ∞
这意味着它有两个参数，alpha代表形状参数，beta代表尺度参数，其支持仅包括正值。再次，使用最大似然估计，为每个备件的数据估计了α和β，并在测试数据上进行了测试。所有项目的故障时间预测准确度都在可接受的标准之内，因此所有汽车项目都使用Weibull分布进行建模。对于每个项目，有不同的α和β，所有这些模型都被存储起来，以便将来进行评分。
典型的挑战包括数据的准确性和及时性、历史数据的长度、需要建模的部件数量，以及基于测试数据准确性的模型选择。在分析中，由于汽车中有成千上万的项目，并且适合一个项目的模型可能不适合另一个项目，因此遇到了最后两个挑战。
许多研究论文已经解释了这个问题，并提到了三种分布是前进的方向。对于正在解决的问题，Weibull分布适合所有部件项目。一旦拟合，测试数据应该支持所选的模型，一旦完成，开发了流程，以便每个项目都被建模，并且其评分函数以这样的方式存储，以便定期生成每个项目的故障预测。
一旦这个解决方案在业务流程中实施，制造商每个月都会有一个估计，即他需要准备哪些项目及其数量，以应对可能的保修索赔。这有助于节省客户等待备件的时间，更好的库存管理，减少不必要的存储非必需部件的成本，并检查欺诈性保修索赔。