大数据分析在企业车辆维修费用管理方面的研究与应用——以HC公司为例

大数据分析在企业车辆维修费用管理方面的研究与应用——以HC公司为例

李帆    廖婧琳（通讯作者）

广西壮族自治区河池市烟草专卖局，广西区河池市，547000

摘 要：随着科技的快速发展，车辆维修费用管理方式有了新的模式和方法。传统的车辆维修费用管理方式已经无法满足数字化时代的需求，因此寻求数字化转型下的背景下，运用大数据分析对车辆维修费用进行管理具有重要意义。本研究旨在探讨大数据分析在企业车辆维修费用管理方面的研究与应用，采用文献综述和实证研究的方法，提出了一种基于大数据分析的车辆维修费用管理模型。该模型能够提高企业车辆维修费用管理的效率和准确性，有助于企业更好地控制维修成本。通过运用大数据分析下的车辆维修费用管理实践案例的分析，总结经验并对未来发展进行展望，提供参考和借鉴。

关键词：数字化转型；大数据分析；车辆维修；费用管理；

1绪论

1.1研究背景

在当今社会，随着数字化技术的快速发展和应用，数据采集、存储、分析技术的不断发展，数据量呈爆炸性增长。各行各业都在进行着数字化转型。在车辆维修费用管理方面，数字化转型也已逐渐成为一个重要的趋势。目前，HC市烟草公司对于车辆费用的管理，采用传统的车辆维修费用管理模式，依靠纸质档案和手工记录，效率低下，统计不方便，且容易出现错误。GX省烟草公司是HC市公司的上级管理公司。GX省烟草公司利用大数据、人工智能等新技术，建立了“智能财务共享平台”和“综合管理平台”等数字化转型的产物。在此背景下，本文以HC市烟草公司为例,提出财务共享中心模式下如何优化车辆维修费用管理的具体措施，预计取得节省时间，提高工作效率，准确记录数据的效果。                        

1.2研究内容

首先，运用大数据分析能够提升车辆维修费用管理的效率。HC市烟草公司采用传统的纸质档案管理，再通过人工整理和存储在“综合管理平台”中车辆管理模块，不仅耗费时间和人力，还容易出现档案丢失或损坏的情况。而利用数字化管理方式则可以将所有的数据和信息进行电子化存储，可以通过运用大数据分析中的数据连接和云存储技术实现实时管理和共享，大大提高了车辆维修费用管理的效率。

其次，大数据分析可以提高车辆维修费用管理的准确性。在传统的纸质档案管理中，由于手工记录和整理的过程存在一定的人为因素，很容易出现记录错误或遗漏等问题。而数字化管理可以通过系统化的数据录入和自动化的数据分析，减少了人为因素的影响，大大提高了管理的准确性。此外，利用大数据分析技术，对车辆维修费用进行深入的统计和分析，为企业决策提供准确的依据。

另外，大数据分析也带来了更多的应用和发展机会。在数字化转型的过程中，不仅仅是车辆维修费用的管理，还可以结合其他技术和手段，实现更加智能化的管理。例如，可以通过大数据分析实现车辆故障的远程监测和预警，提前发现并解决问题，降低了车辆维修费用。另外，数字化转型还可以与人工智能相结合，实现自动化的维修费用计算和结算，进一步提高管理的便捷性和效率。

综上所述，运用大数据分析为车辆维修费用管理带来了全新的发展路径。

2大数据分析车辆维修费用管理方式的探究

2.1 数据驱动的维修策略

数据驱动的维修策略是数字化转型下车辆维修费用管理的一种重要方法。随着信息技术的快速发展，车辆维修过程中产生的各类数据被广泛记录和存储，包括车辆故障信息、维修记录、零部件替换情况等。这些数据具有宝贵的信息价值，可以为维修策略的制定和优化提供有力支持。

首先，基于数据的维修策略可以通过分析车辆故障的频率和维修历史，识别出常见的故障类型和维修需求。利用这些数据，可以建立故障预测模型，提前发现潜在的故障并采取相应措施，从而避免车辆出现大规模故障，降低维修费用。例如，通过对大量历史数据的挖掘和分析，可以确定哪些零部件容易出现故障，进而根据预测结果提前进行检修或更换，以避免更大的损失。

其次，数据驱动的维修策略还可以通过分析维修记录和耗材消耗情况，反应出驾驶员的行为习惯和操作短板。通过对维修记录进行深入分析，可以找到改进驾驶习惯和效率的潜在问题，及时进行培训和规范，提高驾驶人员的整体水平，减少车辆损伤和损坏，从而降低维修费用。

此外，数据驱动的维修策略还可以通过建立维修知识库和故障诊断模型，实现故障的快速诊断和排除。通过整理和归纳历史维修案例和相关数据，可以构建一套维修知识库。当车辆出现类似故障时，驾驶员可以快速查阅知识库中的信息，找到相应解决方案，提高维修效率。同时，利用机器学习和人工智能技术，可以建立故障诊断模型，根据车辆实时数据进行故障诊断，准确判断故障原因，采取相应的修复措施，降低维修费用和维修时间。

综上所述，数据驱动的维修策略在数字化转型下的车辆维修费用管理中具有重要意义。通过合理利用和分析车辆维修过程中产生的数据，可以优化维修策略和流程，提高维修效率和质量，降低维修费用。在未来的数字化转型中，数据驱动的维修策略将扮演越来越重要的角色，为车辆维修费用管理提供有力的支持。

2.2预防性维修策略

预防性维修策略作为数字化转型下车辆维修费用管理的重要组成部分，意在提前预测和预防车辆故障，以降低维修费用和维修时间。在数字化转型的背景下，预防性维修策略得到了更为广泛的应用和发展。

首先，采用数据分析和预测模型是实施预防性维修策略的关键步骤之一。通过对车辆行驶数据、关键零部件的工作状态以及维修历史记录等大数据进行深入分析，可以准确预测车辆潜在的故障风险。基于这些数据，制定出相应的预防性维修计划，及时进行零部件的更换和维修，避免故障的发生。

其次，合理制定维修保养计划也是预防性维修策略的一项重要内容。根据不同车型、车况和使用情况，建立起科学合理的维修保养周期和维护数据标准。通过大数据分析，提醒定期检查和维护车辆，及时更换易损件和润滑油，可以有效延长零部件的使用寿命，降低故障风险和维修成本。

此外，应用大数据分析故障诊断技术也是预防性维修策略的重要手段之一。借助数字化技术，可以对车辆进行实时监测和故障诊断，及时发现并解决潜在故障。例如，利用传感器和互联网技术，可以实现对车辆关键参数的监测和分析，记录数据，一旦出现异常情况，系统会自动发出警报，及时引起驾驶员的关注，防止故障的进一步恶化。

3大数据分析在车辆维修费用管理中的技术支持

3.1大数据分析在维修费用管理中的应用

大数据分析作为数字化转型的一项重要技术，对车辆维修费用管理提供了强大的支持。可在“综合管理平台”-“车辆管理”模块中，通过对庞大的数据集进行收集、整理和分析，企业可以深入了解维修费用的成本结构、费用变动趋势以及相关因素的影响程度，以更有效地管理和控制维修费用。

第一，大数据分析可以帮助企业识别并削减不必要的维修费用。通过分析维修记录、零部件消耗数据以及相关维修绩效指标，企业可以找到存在的问题和症结所在。例如，通过大数据分析，企业可以发现某一类型的车辆频繁出现特定零部件故障，从而采取相应的预防和维修措施，减少维修次数和费用。

第二，大数据分析可以帮助企业优化维修费用的预算和分配。大数据分析可以揭示维修费用的成本结构，确定各项维修费用的比例和关联度，帮助企业合理分配维修预算，并制定更具针对性的成本控制策略。例如，通过对不同车型和不同维修项目的费用分析，企业可以了解到不同维修项目的费用水平和波动情况，从而更合理地制定维修费用的预算和分配策略。

此外，大数据分析还可以帮助企业预测和优化维修费用的变动趋势。通过对历史数据的分析，结合外部环境因素的考量，企业可以预测未来维修费用的变动趋势，从而更准确地制定长期的费用控制策略。例如，通过大数据分析，企业可以发现车辆维修费用与某一特定零部件的市场价格密切相关，从而在购买零部件时可以更为谨慎且优化成本，有效控制维修费用的增长。

3.2大数据数据云计算在维修费用管理中的应用

云计算作为一种新兴的信息技术，在数字化转型的车辆维修费用管理中扮演着重要的角色。它提供了基于互联网的计算和存储资源，为维修费用管理提供了技术支持和解决方案。

首先，云计算能够提供实时的数据共享和协作平台，实现维修费用管理的信息化和集成化。传统的维修费用管理往往依赖于纸质文档和Excel表格，数据难以共享和协作。而云计算可以将维修费用相关的数据存储在云端，实现多人同时访问和编辑，从而提高数据的准确性和实时性。

其次，云计算还可以通过强大的计算和存储能力，支持维修费用的大数据分析。在传统的维修费用管理中，由于数据量庞大且多为非结构化数据，分析和提取价值信息较为困难。而云计算可以通过高性能的数据处理和存储设备，快速分析和挖掘维修费用数据中的规律和趋势，为企业提供决策支持。

此外，云计算还可以将维修费用管理的软件和应用移植到云平台，实现远程访问和使用。传统的维修费用管理软件需要在本地安装和维护，不仅增加了成本和工作量，还存在数据安全问题。而云计算可以将软件和应用部署在云端，用户只需要通过网络即可访问和使用，大大简化了操作流程，并提高了数据的安全性。

最后，云计算还可以为维修费用管理提供弹性和扩展性。传统的维修费用管理往往难以应对需求的变化和业务的扩展。而云计算可以根据实际需求调整计算和存储资源的规模，实现资源的弹性分配和使用，从而满足企业维修费用管理的灵活性和可扩展性。

综上所述，云计算作为数字化转型下的一项重要技术支持，为车辆维修费用管理带来了全新的解决方案。它实现了数据共享和协作、大数据分析、远程访问和使用以及弹性和扩展性等功能，为企业提供了更高效、精准和可持续的维修费用管理手段。因此，在数字化转型的背景下，将云计算技术应用于车辆维修费用管理已成为一种趋势和必然选择。

4数字化转型下的车辆维修费用管理实践案例

4.1某汽车制造企业的维修费用管理实践

某汽车制造企业在数字化转型的背景下，为了更有效地管理车辆的维修费用，采取了一系列创新的管理实践。首先，他们引入了先进的车辆维修管理软件，该软件能够实时监控车辆的维修情况，包括维修项目、材料消耗、费用明细等。通过与供应商和维修厂的接口对接，实现了信息的共享与传输，确保维修数据的准确性和时效性。

其次，该企业建立了自己的维修费用标准和规范，将维修项目按照不同的难度和复杂程度进行分类，并制定了相应的费用计算方法。这样一来，无论是内部维修还是委外维修，都能够按照统一的标准进行结算，避免了不公平和不透明的情况发生。

此外，该企业还注重对驾驶员的培训和能力提升。他们组织定期的技术培训，使驾驶员了解最新的维修技术和方法，提高维修效率和质量。同时，通过设置奖励机制，激励驾驶员提升维修技能和节约维修费用。

这家汽车制造企业还积极与相关的供应商进行合作，通过合作共享资源和信息，实现维修费用的降低。他们与零配件供应商签订了长期合作协议，获得优惠的价格和供应保障。此外，他们还与维修厂商建立了战略合作关系，共同研究和优化维修流程，降低维修成本。

最后，该企业注重数据分析和维修费用的评估。他们通过收集和分析大量的维修数据，识别出常见故障模式和维修成本的主要构成因素。根据这些数据，他们制定了相应的维修策略，针对性地降低维修费用。同时，他们还采用绩效评估系统，对维修费用进行定期评估和监控，确保维修费用管理的效果。

综上所述，某汽车制造企业在数字化转型下，通过引入车辆维修管理软件、建立标准规范、加强人员培训、与供应商合作以及数据分析和绩效评估等一系列管理实践，成功地实现了车辆维修费用的有效管理。这些实践不仅提高了维修效率和质量，还降低了维修费用，为企业的可持续发展提供了有力的支持。

5 总结与展望

5.1未来数字化转型对车辆维修费用管理的发展趋势

首先，数字化技术的广泛应用将极大地提升车辆维修费用管理的效率和准确性。例如，通过使用智能化的维修管理系统，可以实现对车辆维修费用的实时监控和分析，帮助企业快速定位维修费用异常的原因并采取相应的措施。此外，数字化转型还将推动车辆维修费用管理的自动化和智能化进程，例如利用人工智能技术进行故障预测和维修方案优化，能够大幅提高维修效率和降低维修成本。

其次，数字化转型也将推动车辆维修费用管理与其他领域的深度融合。随着物联网技术的快速发展，车辆与维修设备、供应商、保险公司等各方将实现全面连接和信息共享，形成一个智能化的维修生态系统。通过与供应商的联动，企业可以享受到一站式的维修服务，提高维修效率和维修质量；与保险公司的合作，可以实现更加精确的维修预算和费用控制。更重要的是，数字化转型还将推动车辆维修费用管理与财务管理、运营管理等其他领域的有机融合，实现全面的综合成本管理。

最后，数字化转型还将推动车辆维修费用管理从“后期维修”向“预防性维修”转变。通过数字化技术的应用，企业可以实现对车辆故障的实时监测和预测，及时采取维修措施，避免故障进一步扩大，从而减少维修费用的支出。此外，数字化转型还将推动车辆维修费用管理与供应链管理的紧密结合，通过优化供应链的管理和运作，实现备件的准时配送和合理库存的控制，减少维修停机时间和降低维修成本。

6结论

总之，未来数字化转型将给车辆维修费用管理带来跨越式的发展。通过数字化技术的广泛应用，车辆维修费用管理将变得更加智能化、高效化和精细化，同时也与其他领域的深度融合将为企业带来更大的协同效应。企业应积极抓住数字化转型的机遇，不断创新和改进车辆维修费用管理的方法和手段，从而取得更大的竞争优势。
参考文献

[1] 汤乐雯.数字化转型下A企业智能化管理会计平台评估与优化研究[J].,2022

[2] A Ai.Data based analytical identification of vehicle maintenance cost components and usage data trends[D].International Journal of Civil Engineering & Technology,2018

[3] 周昕晖.企业赋能与员工工作旺盛感关系研究——数字化转型视角[J].,2021

[4] JP Masse.Innovation eases vehicle maintenance[D].Railway Gazette International,2019

[5] 杨华彬.互联网金融背景下汽车金融公司数字化转型发展研究[J].,2020

[6] 熊志琴.数字化转型大趋势下的成本管理[J].中文科技期刊数据库(引文版)工程技术,2021

[7] S Jbili,A Chelbi,M Radhoui.Integrated Strategy of Vehicle Routing and Maintenance[D].Reliability Engineering & System Safety,2018

[8] 许小芬.集团企业加强司库体系建设的实施路径探讨[J].,2023

[9] 牟云.多品种大批量齿轮加工数字化车间生产管理系统研究[J].,2020

[10] 张庆龙.数字化转型背景下的财务共享服务升级再造研究[J].中国注册会计师,2020

[11] 林星华.2019年差旅和费用管理领域的六大看点[J].服务外包,2018

[12] 陈曼珊.目标管理下的大型医疗设备维保费控制实例分析[J].中国医疗设备,2018

[13] 邢述文.数字化转型背景下BDW新能源汽车集团信息化建设研究[J].,2021

[14] 冉津豪,蔡栋梁.基于区块链和可信执行环境的属性签名身份认证方案[J].,2023

[15] 王炜.浅谈疫情下数字化转型在维修管理中的作用[J].航空维修与工程,2021