质量是企业的生命。近年来,随着新势力造车的不断涌现,对原有市场造成巨大的冲击和挤压,汽车企业之间的竞争愈加激烈,质量已成为保持企业核心竞争力的必要条件之一。对于集成度及技术难度较高的整车制造企业来讲,所涉及安全、功能、法规等多方面的硬性国家标准及产品特性的约束,相较于其他产品,国家、市场、客户对汽车产品质量管控提出了更高层次的要求。在整车制造企业中,新项目上市早期的6至12个月,是解决问题和避免质量风险的黄金时间,在这个阶段的质量问题分析难度也相对较高。随着市场需求的日新月异,产品迭代增速,新产品研发周期不断压缩,工程开发、试验验证、问题解决、项目管理、现场制造、售后响应等各环节的周期都被迫相应压缩。与此同时,随着销量和保有量的持续提升,每一批的新产品在进入市场后,都会在客户层出不穷的“使用工况”中,暴露多多少少的质量问题。售后质量问题的出现不可避免,有些质量问题无法在短时间内找到根本原因,也就无法及时推进解决。然而,在售后早期,也就是质量问题发现后的短时间内,以质量问题作为主要输入,进行反向分析,能够很快分析出问题的严重性及风险等级,对比售前进行大量、无穷尽的正向条件识别要快速、高效、节省成本。从而可以进行有效地风险预判、快速拉动企业资源进行问题分析、推进解决。通过学习质量问题历史数据,以及质量问题所包含的特征属性,可以在售后早期推测出问题的严重度和风险等级。在完成问题根本原因确认后,即可尽早在工厂内部制定遏制措施预案和短长期有效措施的准备工作,并尽快推进措施断点上线,避免造成市场行动、召回、网络舆情、售后退车、品牌形象损害等严重质量溢出后果。运用好信息化智能化的手段,做好质量预警预测,进一步将质量预防工作提前,无疑将是车企在质量业务上的重要突破点。本文将深入研究以质量业务链上各项数据信息为基础,运用机器学习中的随机森林算法搭建汽车售后早期质量问题风险等级预测模型。通过对模型进行持续的训练学习,提升其质量问题风险等级预测的准确度和性能指标,实现通过将售后早期问题及其特征变量的导入,即可分析出该质量问题的风险等级及影响范围,也有利于集中资源快速识别根本原因,并对企业质量业务管理薄弱环节加以优化,为公司管理层对售后质量的风险管控提供决策支持和改进方向,做到及时响应、提前预警、早期预防,实现科学的、可持续发展的质量信息化智能化管控。论文主要完成了以下工作:第一、剖析了国内外针对质量管理以及随机森林算法的研究成果,介绍了汽车质量问题严重度、FMEA风险系数RPN值的定义及计算方法。其次通过对全面质量管理理论五大因素的说明,分析识别了造成质量问题的子因素,然后以S汽车公司的质量信息系统数据为例,进行了五大因素的统计分析,识别出质量问题中的关键特征变量。同时,对S汽车公司的各业务链质量信息系统数据进行数据统一归口,构建汽车质量业务大数据库,打通系统和业务壁垒,实现数据统一管理、快速调用,以此作为本文研究模型的数据来源和基础。第二、对K近邻算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法以及随机森林等分类算法进行了简要概述。运用基于机器学习的随机森林算法为模型理论基础,建立质量问题风险预测模型,包含了对数据抽样及预处理、模型特征变量选取、随机森林模型的构建步骤及算法理念描述,并说明了模型评价的相关标准。第三、以S汽车公司的质量问题等相关数据信息为基础,进行数据抽样和预处理,通过五大因素及售后质量表现两方面选取形成随机森林模型算法的特征变量,分割训练集和测试集,完成模型搭建,实现对汽车售后质量问题的风险等级的预测分类,并与K近邻、朴素贝叶斯两种算法构成的模型准确率进行了对比,分析模型输出的准确度。第四、通过对随机森林的参数优化,提升模型的运算效率以及准确度,并将特征变量对结果的影响程度进行了排名,删除了影响程度相对较小的特征,进一步简化了数据处理规模,优化了模型运行速度。同时,验证了该优化对模型结论的准确性影响较小。最后设计实验,利用模型功能识别贡献排名较前的几个特征变量,并对其进行针对性分析,得出它们与售后质量问题风险等级的影响程度关系,将输出结果有效导入企业质量管理中,形成闭环管控,推进理论算法与业务实践相结合。