产品保修数据是产品使用情况的反馈,分析保修期内的保修数据对于改善产品质量和可靠性至关重要。本文将保修数据分析和统计过程控制理论相结合,针对汽车保修数据的整理和收集过程,建立了基于前m个使用月的保修数据分析模型,并在汽车寿命服从威布尔分布的假设下将两种监测产品可靠性的参数方法:基于似然比的累积和控制图(CUSUM控制图)和基于条件期望值的指数加权移动平均控制图(EWMA CEV控制图)用于保修数据分析模型当中。在威布尔形状参数不变的情况下,基于右截尾的汽车保修数据,利用CUSUM控制图和EWMA CEV控制图监测威布尔尺度参数的偏移。本文通过一系列数据实验的方法研究并展示了威布尔分布的形状参数、威布尔分布尺度参数偏移量、样本量和截尾率对控制图性能的影响。运用零态ARL1作为衡量标准,对比了基于似然比的CUSUM控制图和EWMA CEV控制图的性能。其次,本文将EWMA CEV控制图用于保修数据分析模型中,同时考虑到保修数据收集工作带来的时间延迟并对模型结果作出修正,讨论了不同m值对于模型的影响最后为保修数据模型的建立给出了建议。