近年,我国汽车市场已经进入一个高速增长期,客户对车辆质量要求的日益提高,车辆质量成为汽车畅销的一个重要影响因素。大型汽车制造企业已经开始关注车辆售后质量问题并引进了相关质量管理系统进行整车质量信息反馈,但是中小型制造企业目前仍在以IT系统反映业务流程的阶段徘徊,在整车生命周期内车辆数据流向仍然是售前→售中→售后,没有形成从车辆行驶阶段反馈信息回研发设计阶段的闭环,大量业务数据积累却得不到利用。为提升整车质量,挖掘历史业务数据中的潜在价值,本文结合原型企业实际需求进行了车辆故障业务数据分析系统的研究和实现。本文研究了原型企业所依托的汽车产业链协同平台运作模式,总结了企业售后服务业务中存在的问题。基于原型企业售后服务系统中维修业务的故障数据及其他协同系统中的相关数据对原型企业六大车型展开车辆故障多维分析,主要进行了车辆故障影响因素分析、故障分析报告、故障档案查询、故障件数量预测四个功能的设计与研发。本文通过对影响车辆质量的外界因素进行分析掌握车辆故障规律,形成车辆故障分析报告辅助企业决策层进行决策,研发设计人员根据车辆实际行驶过程中的故障情况对整车质量进行有针对性的改进提升。同时,本文基于故障影响因素分析结果结合ε-SVR建立了汽车故障件数量预测模型形成售后维修预测性备件机制,降低售后维修缺件率,提高服务质量。本文结合数据可视化技术,采用B/S三层架构,使用ASP.Net等对系统进行了开发和实现,并将系统成功集成到产业链协同平台中,为中小型汽车制造企业提供了一种信息闭环反馈、数据增值的方式。