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零部件壽命預測
“數據驅動+機理模型”協同，綜合評估健康度，預測可用壽命和剩余價值
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業務挑戰
零部件壽命影響行車安全
零部件老化或突發失效可能導致車輛失控、制動失靈等致命故障，尤其在高速行駛或復雜路況下，微小的部件損耗都可能引發嚴重安全隱患。
零部件衰減機理過程復雜
零部件壽命受多重因素影響，機理模型復雜，單一部件的微量損耗可能通過系統關聯引發連鎖失效，導致傳統機理模型難以精準刻畫壽命衰減過程。
零部件維修成本高昂
零部件壽命預測缺失會造成維修成本的極大浪費。預測不足，會大幅增加維修費用，而提前更換，又會造成資源浪費，給車主和車企帶來不必要的經濟負擔。
方案優勢
數據驅動零部件全生命周期管理
通過精準預測零部件壽命，構建以數據為核心的全生命周期管理體系，從 “被動維修” 向 “主動預防” 轉型。優化產業鏈資源配置，向可持續化方向演進。
提升用車安全和用車體驗
通過預測零部件的狀態，可以避免行駛中突發故障，有效降低事故風險。同時，實時監測零部件的健康度也能優化用車體驗。比如用戶可以通過精準的剩余里程預測，預防半路拋錨的情況發生，減少續航焦慮。
提升經濟效益和商業價值
零部件壽命的準確預測，可以幫助用戶和企業制定更加合理的維保計劃，避免過少或過多的保養，從而降低維保成本，提升資源利用率。此外，壽命預測還能為保險定價和二手車交易提供數據支撐，推動市場的評估體系更加透明、合理。
亮點功能
動力電池壽命預測
從動力電池的一致性、衰減特性、能效特性等幾個方面對健康度進行綜合評估，從而預測電池的可用壽命和剩余價值。主要采用數據驅動統計模型和原理驅動機理模型為預測方法，兩者融合協同，構建容量轉換因子和容量衰減曲線，提升SOH和RUL預測的精準度。
輪胎壽命預測
融合車聯網數據、輪胎磨損特征、工況分類標簽及油耗模型等，實現輪胎磨損分析，做到提前預警高磨損輪胎，減少爆胎事故，同時也為車輛出廠時的輪胎差異化配置提供數據依據。
剎車片壽命預測
基于“物理模型+數據驅動模型”融合，使用VCU密集數據和云端稀疏數據，結合深度學習模型，預估剎車片剩余厚度，計算磨損率，實現短期預警和長期預測，確保行車安全；推動企業構建預測性維護，提升維保質量。