将售后故障数据应用于可靠性评估和保修期设计,可以大幅度降低企业的可靠性研究成本和最大程度地挖掘产品质量改进的潜力。本文首先通过对中国气候区域的聚类分析、故障判据的界定以及空调使用时间浓缩,解决了用户空调工作状况及所处自然环境各异,空调功能季节性规律工作以及具体工作时间无法记录而导致使用时间与实际工作时间存在转换比的问题,获得了适合于可靠性评估的分组多重截尾数据子样。然后运用指数分布模型的极大似然估计和工作时间不确切的可靠性评估理论对比验证了数据处理方法的合理性,并得到空调产品的可靠性评估模型。对某型家用空调算例分析表明,所提出的数据处理及可靠性评估方法能够有效应用于空调产品售后故障数据的可靠性评估。最后应用上一代各批次空调产品的售后故障数据确定AMSAA模型以描述全面生产和使用过程中同代各批次产品之间的可靠性增长规律,并将该模型应用于预测下一代产品的可靠性水平。构建由指数形式保修效益函数和线性形式保修费用函数组成的保修利益预测函数为目标函数,企业售后维修成本为约束条件的保修期优化模型,优化设计空调的保修期。某型家用空调的算例分析验证了方法的可行性,与以往的保修期设计方法相比,该方法所设计的保修期有显著延长。