随着经济全球化的深入,信息和通讯技术取得了巨大的进步与发展。除了低价格、高质量和卓越的性能外,完善的售后服务在刺激购买需求中起到了关键作用。在此背景下,越来越多的制造商开始提供质保服务。针对当前制造行业质保管理研究现状和存在的实际问题,本文对二维质保产品的现场可靠性建模、质保索赔预测和质保政策的优化设计进行了深入研究,主要研究成果如下:首先,提出了基于二维质保数据的产品现场可靠性模型。文中将产品使用率作为一个随机变量。为了全面掌握产品使用率信息,利用索赔数据和保养数据对使用率的分布进行拟合,探讨了使用率对产品失效过程的影响。由于获取质保期之外的产品失效数据难度大、成本高,故采用随机期望-极大化算法估计可靠性模型中的参数。仿真研究和案例分析皆表明本文提出的模型比传统的基于极大似然估计法的可靠性模型的估计精度要高。其次,针对二维质保产品的索赔数据随季节波动的现象,建立了季节指数模型。首先利用使用率对失效率函数进行调整,然后引入季节指数模型对二维质保产品下的索赔数据进行建模。案例研究表明,对于呈现季节性波动的质保索赔数据,该模型相较传统的非齐次泊松过程和自回归移动平均模型,能够达到更高的预测精度。第三,建立了二维质保新产品的索赔预测模型。由于新产品和上一代产品间具有性能相似的零部件和生产技术,所以在建立新产品索赔预测模型时,上一代产品的索赔数据具有重要的参考价值。本文考虑了使用率对产品老化的影响,构建了基于非齐次泊松过程的索赔预测模型,并结合上一代产品的质保索赔数据,利用带约束的极大似然方法估计预测模型中的参数。数据试验的结果表明,本文提出的考虑使用率的二维质保新产品的索赔预测模型的精度高于传统的索赔预测模型。第四,对二维质保产品的柔性预防性维修策略进行了研究。本文考虑了不同类型消费者的个性化需求,以预防性维修次数和维修度为决策变量,以制造商利润最大化为目标建立了二维质保产品的柔性预防性维修策略的优化模型。结合算例,探讨了预防性维修费用承担比例、成本参数和质保期边界参数的变化对优化结果的影响。结果显示,在二维质保政策中运用合理的柔性预防性维修计划不仅可以提高利润,又可为质保政策的设计提供指导。