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零部件寿命预测

“数据驱动+机理模型”协同，综合评估健康度，预测可用寿命和剩余价值

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业务挑战

零部件寿命影响行车安全

零部件老化或突发失效可能导致车辆失控、制动失灵等致命故障，尤其在高速行驶或复杂路况下，微小的部件损耗都可能引发严重安全隐患。

零部件衰减机理过程复杂

零部件寿命受多重因素影响，机理模型复杂，单一部件的微量损耗可能通过系统关联引发连锁失效，导致传统机理模型难以精准刻画寿命衰减过程。

零部件维修成本高昂

零部件寿命预测缺失会造成维修成本的极大浪费。预测不足，会大幅增加维修费用，而提前更换，又会造成资源浪费，给车主和车企带来不必要的经济负担。

方案优势

数据驱动零部件全生命周期管理

通过精准预测零部件寿命，构建以数据为核心的全生命周期管理体系，从 “被动维修” 向 “主动预防” 转型。优化产业链资源配置，向可持续化方向演进。

提升用车安全和用车体验

通过预测零部件的状态，可以避免行驶中突发故障，有效降低事故风险。同时，实时监测零部件的健康度也能优化用车体验。比如用户可以通过精准的剩余里程预测，预防半路抛锚的情况发生，减少续航焦虑。

提升经济效益和商业价值

零部件寿命的准确预测，可以帮助用户和企业制定更加合理的维保计划，避免过少或过多的保养，从而降低维保成本，提升资源利用率。此外，寿命预测还能为保险定价和二手车交易提供数据支撑，推动市场的评估体系更加透明、合理。

亮点功能

动力电池寿命预测

从动力电池的一致性、衰减特性、能效特性等几个方面对健康度进行综合评估，从而预测电池的可用寿命和剩余价值。主要采用数据驱动统计模型和原理驱动机理模型为预测方法，两者融合协同，构建容量转换因子和容量衰减曲线，提升SOH和RUL预测的精准度。

轮胎寿命预测

融合车联网数据、轮胎磨损特征、工况分类标签及油耗模型等，实现轮胎磨损分析，做到提前预警高磨损轮胎，减少爆胎事故，同时也为车辆出厂时的轮胎差异化配置提供数据依据。

刹车片寿命预测

基于“物理模型+数据驱动模型”融合，使用VCU密集数据和云端稀疏数据，结合深度学习模型，预估刹车片剩余厚度，计算磨损率，实现短期预警和长期预测，确保行车安全；推动企业构建预测性维护，提升维保质量。