随着我国汽车行业的发展,汽车制造企业在产品设计与研发手段上已经有了较大发展。汽车售后服务是产品生命周期管理的重要组成部分,但是在我国汽车售后服务市场仍然存在诸多问题,维修设备的落后、服务网络建设、维修人员水平参差不齐等原因导致汽车企业竞争力不足。维修是汽车售后服务中最重要的环节,专业的维修人员的短缺严重影响维修质量和效率。如何使维修人员快速掌握维修技能和知识具有一定的研究意义。根据目标企业的现状和对售后服务中存在的新需求,和企业目前的信息化实现程度,以售后服务系统和质量管理系统为基础,结合领域专家知识与相关技术资料,建立面向产品服务的知识库系统。为结构化故障知识,本文以故障树分析为基础,分析汽车常见的故障现象。并以故障率较高的发动机为例,为保证故障树的完整性,首先对发动机的主要零部件做FMEA,建立对汽车的安全性能、经济性能等影响较大的发动机常见故障现象的故障树。对故障树进行定性分析,并利用发动机的维修历史记录统计数据做故障树定量分析,计算故障树中各事件的重要度。将故障树分析引入知识工程领域,提出了将故障树分析为基础的知识源,采用基于规则和框架相结合的知识表示方法。研究了基于规则和框架的推理机制后,采用了一种基于故障树定量分析的推理机制,由故障树定量分析确定搜索优先级,提高搜索效率。并应用于知识库,实现知识库系统的智能化。考虑到知识库系统的功能、可扩展性、维护性等要求,分析了目前常用的软件模式,在.net环境下,实现了B/S模式下的面向产品服务的知识库系统。通过该系统,实现了知识的共享,提高了故障诊断的效率和维修质量,有效的降低返修率。