基于贝叶斯网络的保修成本估算

所有多组件产品制造公司都面临保修成本估算的问题。组件的故障率分析在此问题中起着关键作用。传统上，用于故障率分析的数据源是组件的历史故障数据。然而，通过融合额外信息，如产品售后服务期间观察到的症状、地理信息（山区或平原地区）以及远程诊断分析信息，可以改进故障率分析。在本文中，我们提出了一种方法，该方法学习从这些多样化信息源中收集的部件故障与症状之间的依赖关系，以更准确地预测预期故障数量。我们还指出了如何计算最佳保修期。实证结果表明，我们的方法可以显著提高保修成本估算的准确性。