劉亞麗 沈開(kāi)陽(yáng) 陳 挺

（美的集團(tuán)IoT 佛山 528305）

引言

隨著物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，越來(lái)越多的家電產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)了智能化，產(chǎn)品使用環(huán)境、用戶行為習(xí)慣、定制化場(chǎng)景需求等都會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品出現(xiàn)新的質(zhì)量問(wèn)題，智能化產(chǎn)品的質(zhì)量由傳統(tǒng)的硬件故障轉(zhuǎn)為軟硬件兼容故障類型。質(zhì)量監(jiān)控與診斷平臺(tái)則可基于用戶行為軌跡、大數(shù)據(jù)、設(shè)備日志等方式對(duì)問(wèn)題進(jìn)行預(yù)警、聚合、自助分析與判定，快速提升產(chǎn)品質(zhì)量，高效地用戶服務(wù)。

1 基于質(zhì)量監(jiān)控與診斷平臺(tái)的售后服務(wù)與傳統(tǒng)售后服務(wù)的區(qū)別

傳統(tǒng)售后服務(wù)的基本流程是：

1）收到客戶反饋；

2）尋找產(chǎn)品樣機(jī)，復(fù)現(xiàn)用戶問(wèn)題 ；

3）組織會(huì)議，制定處理方法；

4）安排售后服務(wù)，實(shí)施售后服務(wù)；

5）完善服務(wù)記錄；

6）售后記錄歸檔；

7）累積同類問(wèn)題記錄，當(dāng)客訴量升級(jí)到一定量級(jí)則升級(jí)事故處理。

傳統(tǒng)的售后服務(wù)是一個(gè)被動(dòng)過(guò)程，單單只是完善公司制度的售后服務(wù)流程，并未挖掘售后數(shù)據(jù)的高端價(jià)值，也不能提升用戶體驗(yàn)。質(zhì)量監(jiān)控與診斷平臺(tái)則轉(zhuǎn)被動(dòng)為主動(dòng)，大數(shù)據(jù)分析批量解決，為用戶定制個(gè)性化服務(wù)，提前告知客戶故障并為客戶提供最優(yōu)產(chǎn)品服務(wù)體驗(yàn)。

基于質(zhì)量監(jiān)控與診斷平臺(tái)的售后服務(wù)流程為：

1）通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，收集并上傳用戶/設(shè)備等各種數(shù)據(jù)；

2）根據(jù)故障模型自動(dòng)診斷并輸出故障報(bào)告；

3）批量推送故障解決措施至用戶端；

4）硬件異?？煽焖侔才攀酆蠼鉀Q，軟件異?？杉皶r(shí)OTA遠(yuǎn)程批量升級(jí)；

5）可針對(duì)用戶畫(huà)像，定制特殊服務(wù)。

2 質(zhì)量監(jiān)控與診斷平臺(tái)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)

從結(jié)構(gòu)來(lái)說(shuō)，整個(gè)系統(tǒng)主要分為數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)處理、核心功能、前端展示4大部分。

從功能來(lái)說(shuō)，整個(gè)平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)預(yù)警功能、質(zhì)量監(jiān)控功能、故障分析與診斷功能和用戶服務(wù)功能。

整體質(zhì)量監(jiān)控與診斷平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)功能架構(gòu)

3 質(zhì)量監(jiān)控與診斷平臺(tái)原理

3.1 數(shù)據(jù)收集

物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品聯(lián)入網(wǎng)絡(luò)，可以獲得以下基本信息：

1）通過(guò)生產(chǎn)MES系統(tǒng)的SN碼和模組MAC進(jìn)行關(guān)聯(lián)，可以獲得產(chǎn)品的基本信息，包含設(shè)備的品牌、品類、型號(hào)、功能特性等；

2）用戶的設(shè)備綁定到用戶賬號(hào)，通過(guò)賬號(hào)可以獲得用戶信息，包含用戶名稱、用戶角色、用戶性別、用戶家庭關(guān)系等；

3）若產(chǎn)品具有傳感器、射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)、全球定位系統(tǒng)、紅外感應(yīng)器、激光掃描器、氣體感應(yīng)器等各種裝置，還可以獲得設(shè)備位置信息、距離信息、周邊環(huán)境（溫度、濕度、光、熱、電、聲音等）的信息；

4）設(shè)備在使用過(guò)程中，記錄在云端的日志和大數(shù)據(jù)埋點(diǎn)可以獲得用戶行為軌跡以及操作路徑、使用習(xí)慣等信息。

以上信息，都可以作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，存入大數(shù)據(jù)庫(kù)中用于后期問(wèn)題的排查診斷和分析。

3.2 數(shù)據(jù)處理

有了數(shù)據(jù)源，就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，數(shù)據(jù)處理后的目的與作用一是為了查看關(guān)注指標(biāo)的變化，二是發(fā)現(xiàn)異常與問(wèn)題，三是對(duì)問(wèn)題進(jìn)行聚合和分析。

3.2.1 數(shù)據(jù)提取

提取與監(jiān)控指標(biāo)的過(guò)程其實(shí)就是按照事實(shí)建立評(píng)價(jià)規(guī)則，然后按照規(guī)則提取相關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)算法計(jì)算結(jié)果，最后呈現(xiàn)出來(lái)。

例如：物聯(lián)網(wǎng)模組的指標(biāo)，從用戶角度提取關(guān)注點(diǎn)：聯(lián)網(wǎng)成功率、連接穩(wěn)定性、控制成功率、升級(jí)成功率等。然后制定相應(yīng)的規(guī)則，比如按照每一天去統(tǒng)計(jì)配網(wǎng)動(dòng)作的次數(shù)或者按照每個(gè)用戶使用配網(wǎng)的次數(shù)等。接著制定計(jì)算算法，如配網(wǎng)成功率 =配網(wǎng)成功次數(shù)/配網(wǎng)總次數(shù)×100 % ，可以獲得相關(guān)指標(biāo)的數(shù)據(jù)。

3.2.2 故障模型庫(kù)

故障模型庫(kù)也稱專家系統(tǒng)庫(kù)，是一項(xiàng)非常復(fù)雜的綜合技術(shù)，里面包含大量高質(zhì)量問(wèn)題領(lǐng)域的知識(shí)庫(kù)，以及利用領(lǐng)域知識(shí)的推理模型，如圖2所示。

圖2 故障模型庫(kù)

故障模型庫(kù)不僅需要面對(duì)不同的設(shè)備，還需要適應(yīng)變化的環(huán)境，比如用戶家庭網(wǎng)絡(luò)因素、用戶家庭網(wǎng)絡(luò)下設(shè)備數(shù)、用戶行為習(xí)慣等。因此，故障模型庫(kù)應(yīng)該具備學(xué)習(xí)能力，能夠在應(yīng)用過(guò)程中逐步擴(kuò)充其功能。故障模型庫(kù)是設(shè)備自適應(yīng)環(huán)境的需求，也是與用戶互通、了解用戶、學(xué)習(xí)用戶的重要橋梁。

3.2.3 數(shù)據(jù)聚合

數(shù)據(jù)聚合是指將處理后的數(shù)據(jù)按照不同的維度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)匯總，因產(chǎn)品的多樣性、復(fù)雜性以及使用環(huán)境、用戶行為習(xí)慣等因素，導(dǎo)致數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的形態(tài)可以多種多樣，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品質(zhì)量查看維度也可以分為幾類：

1）實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與離線數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)一般用于監(jiān)控與預(yù)警，離線數(shù)據(jù)用于建模和用戶畫(huà)像分析；

2）數(shù)據(jù)可以按照品類、型號(hào)、大小、用時(shí)長(zhǎng)短、不同模組硬件、不同軟件版本、不同平臺(tái)支持等維度進(jìn)行聚合和提?。?/p>

3）數(shù)據(jù)可以是批量呈現(xiàn)，也可以是單設(shè)備查詢。

從不同角度、不同維度、不同指標(biāo)，運(yùn)用圖形方式進(jìn)行展示，如散點(diǎn)圖、控制圖、曲線圖等可以更直觀得看到異常和問(wèn)題變化的趨勢(shì)。

3.3 平臺(tái)核心功能

整個(gè)平臺(tái)的核心功能有預(yù)警功能、質(zhì)量監(jiān)控功能、故障分析與診斷功能和用戶服務(wù)功能 4大功能塊：

1）預(yù)警平臺(tái)包含數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)、指標(biāo)預(yù)警系統(tǒng)和VIP用戶預(yù)警系統(tǒng)，分別是保障基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源穩(wěn)定性和正確性、監(jiān)控指標(biāo)是否穩(wěn)定或者波動(dòng)差異、特定用戶使用性能穩(wěn)定；

2）質(zhì)量監(jiān)控平臺(tái)包含質(zhì)量指標(biāo)展示系統(tǒng)、質(zhì)量指標(biāo)評(píng)價(jià)系統(tǒng)、質(zhì)量指標(biāo)追溯系統(tǒng)，分別是用于監(jiān)控指標(biāo)變化趨勢(shì)、對(duì)指標(biāo)變化進(jìn)行優(yōu)勢(shì)分析及評(píng)價(jià)、查詢歷史指標(biāo)數(shù)據(jù)，追溯歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)；

3）質(zhì)量分析與診斷平臺(tái)則用于對(duì)問(wèn)題的診斷，基于故障模型庫(kù)中各種問(wèn)題分析的模型，用戶輸入相關(guān)設(shè)備SN碼后，對(duì)相應(yīng)SN進(jìn)行問(wèn)題的診斷與分析，輸出故障診斷報(bào)告；故障診斷可以是基于某一個(gè)單獨(dú)設(shè)備進(jìn)行診斷，也可以是根據(jù)用戶自定義的維度聚合進(jìn)行診斷；

4）用戶服務(wù)平臺(tái)則是與售后服務(wù)系統(tǒng)打通，將用戶報(bào)售后的問(wèn)題導(dǎo)入到質(zhì)量分析與診斷平臺(tái)，進(jìn)行自助分析，輸出問(wèn)題診斷報(bào)告，回饋到售后服務(wù)系統(tǒng)，可以快速并實(shí)時(shí)定位用戶問(wèn)題，給到用戶解決方案與指引，高效閉環(huán)。并且在診斷分析問(wèn)題時(shí)，對(duì)用戶和設(shè)備都做問(wèn)題標(biāo)簽，一方面是更好地服務(wù)種子用戶，另一方面也便于對(duì)其他出現(xiàn)類似問(wèn)題的設(shè)備進(jìn)行一個(gè)指引查詢。

3.4 前端展示平臺(tái)

因質(zhì)量監(jiān)控與診斷平臺(tái)主要是監(jiān)控與診斷的，所以給到前端用戶的界面的一個(gè)是監(jiān)控平臺(tái)：展示數(shù)據(jù)，預(yù)警數(shù)據(jù)變化，多維度去查看數(shù)據(jù)；另一個(gè)是診斷平臺(tái)：根據(jù)用戶的輸入，基于故障模型，輸出診斷報(bào)告，對(duì)問(wèn)題設(shè)備進(jìn)行標(biāo)簽注釋，方便同類問(wèn)題聚合和分析探索。

4 采用PDCA方法論進(jìn)行平臺(tái)優(yōu)化

平臺(tái)需要穩(wěn)健地發(fā)展，就要不斷地優(yōu)化和豐富故障模型庫(kù)，而質(zhì)量方法論P(yáng)DCA則非常適合對(duì)平臺(tái)進(jìn)行優(yōu)化。PDCA循環(huán)是美國(guó)質(zhì)量管理專家沃特·阿曼德·休哈特（Walter A. Shewhart）首先提出的，由戴明采納、宣傳，獲得普及，所以又稱戴明環(huán)。平臺(tái)基于PDCA方法優(yōu)化策略如下：

Plan（計(jì)劃）：設(shè)定指標(biāo)規(guī)則，比如每日數(shù)據(jù)丟失率不超過(guò)5 %、在線率不低于97 %、升級(jí)失敗率不超過(guò)2 %等；

Do（執(zhí)行）：將計(jì)劃指標(biāo)轉(zhuǎn)化為監(jiān)控指標(biāo)，進(jìn)行每日數(shù)據(jù)監(jiān)控與對(duì)比，看是否能達(dá)到指標(biāo)要求；

Check（檢查）：檢查未達(dá)到指標(biāo)的設(shè)備，分析并找到問(wèn)題。問(wèn)題可以是通過(guò)自助分析平臺(tái)發(fā)現(xiàn)的，也可以是售后渠道獲得的，還可以是設(shè)備問(wèn)題標(biāo)簽定義的；

Action（處理）：改進(jìn)自己的動(dòng)作，可以是調(diào)整故障模型庫(kù)，也可以新增新的故障識(shí)別模型，或者是根據(jù)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的現(xiàn)象提取新的異常指標(biāo)。

如此反復(fù)循環(huán)，對(duì)問(wèn)題進(jìn)行定義、確認(rèn)、驗(yàn)證、澄清、形成新的指標(biāo)庫(kù)，保障平臺(tái)的可持續(xù)優(yōu)化與發(fā)展。

5 質(zhì)量監(jiān)控與診斷平臺(tái)實(shí)際應(yīng)用成果

基于以上理論，筆者做了一套監(jiān)控與診斷平臺(tái)，發(fā)現(xiàn)了設(shè)備與用戶的一些問(wèn)題和異常點(diǎn)，并針對(duì)問(wèn)題進(jìn)行了解決，也對(duì)平臺(tái)進(jìn)行了一些功能的優(yōu)化，圖3為平臺(tái)中的應(yīng)用截圖。

圖3 質(zhì)量監(jiān)控與診斷平臺(tái)部分功能截圖

6 總結(jié)

智能家居是未來(lái)家庭生活變化的趨勢(shì)，而基于物聯(lián)網(wǎng)的質(zhì)量檢測(cè)手法與售后服務(wù)模型的轉(zhuǎn)變也是必然改變的。本研究以智能家居產(chǎn)品為研究對(duì)象，構(gòu)建并實(shí)現(xiàn)了智能產(chǎn)品遠(yuǎn)程監(jiān)控與診斷平臺(tái)。該平臺(tái)通過(guò)對(duì)設(shè)備、用戶、環(huán)境進(jìn)行了動(dòng)態(tài)監(jiān)控與數(shù)據(jù)獲取，進(jìn)一步提高了設(shè)備問(wèn)題的快速診斷與決策，提高了問(wèn)題識(shí)別的大量性和精準(zhǔn)性。

該平臺(tái)的主要功能已經(jīng)在不斷測(cè)試和試用中，并初步實(shí)現(xiàn)了設(shè)備的監(jiān)控與診斷功能。但在試用中存在數(shù)據(jù)丟失與不穩(wěn)定、故障模型特定要求、未識(shí)別售后大部分現(xiàn)象等問(wèn)題需要進(jìn)一步改進(jìn)。如何進(jìn)一部完善該平臺(tái)的功能，提高平臺(tái)的適用性、穩(wěn)定性和可靠性，今后還需要進(jìn)一步的研究和探索。