随着科技进步和经济发展,制造企业不断创新发展,我国汽车保有量逐渐升高,配件维修日益增多。供应商作为配件的源头企业,不能及时掌握配件故障规律,无法及时采取相应措施,同时缺乏准确的配件损坏量预测,供应商无法提高售后服务质量。针对此问题本文对数据驱动的配件故障数据增值服务进行了技术研究。通过对故障配件的全方位挖掘分析,为控制配件故障因素和辅佐企业制定决策提供了契机,同时基于配件损坏量的预测,为供应商指导售后备件,支持服务优化提供了条件,最终达到故障数据增值服务的目的。本文以BY企业为研究对象,新形势下故障配件的全方位研究和准确预测成为供应商关注的重点。产业价值链协同云平台作为第三方角色,连通了汽车上下游企业,掌握了从生产到售后的配件数据。平台运行稳定性能优良,吸引了广大中小型汽车企业,但协同云平台中对损坏配件的研究仍有待完善。因此,本文基于协同云平台框架对故障配件进行分析及预测。为提高模型预测精度,本文提出了LSTM-SVR混合预测模型,通过结合LSTM网络与线性支持向量回归模型,提高模型整体预测精度。并基于BY企业配件损坏量的实际预测结果,对比LSTM网络和SVR模型,验证了本文LSTM-SVR混合模型性能的优异性。本文基于B/S三层架构及数据可视化,根据BY企业实际需求设计了配件故障分析功能模块、配件分析报告功能模块、故障件精确搜索功能模块和配件损坏量预测功能模块。让供应商全面掌握配件故障规律,及时对配件故障问题进行针对性优化,并通过损坏件数量预测,及时解决配件售后维修,提高售后服务质量。