随着我国产品售后服务市场的日趋完善，产品保证已不仅作为一种附加服务，而是成为一种独立的有偿产品，不仅为产品保证提供者谋福利，更为消费者提供了保障。目前产品保证分为一维保证和二维保证，通常对于家电等产品仅提供一维保证，即厂商仅对产品的使用时间在某一限制内时为产品的质量或性能等方面提供担保；二维保证则通常应用于汽车工业中，对汽车提供覆盖使用时间和行驶里程范围的二维保证，如汽车二维保证中会有“3年或10万公里”的描述，当使用时间或者行驶里程中某一个超出保证条件，则汽车二维保证期满。由于二维保证的研究相对一维保证而言更加复杂，因此，近些年国内外大多数学者从不同角度对汽车一维保证中的故障率函数及成本进行了研究，仅有少部分学者对汽车二维保证进行故障率分布测算和成本分析，且仅有的汽车二维保证研究中又缺乏真实数据的支撑，因此研究成果很难在实践中得以应用。本文在汽车二维保证的前提下，采取来自某汽车售后服务店中的真实故障维修数据，选取首次故障时间和消费者使用率作为研究变量，通过对大数据的筛选和分析处理，利用加速失效时间（AFT）模型，首先对汽车二维基本保证期内的故障率分布进行了测算，再利用更新理论为保证成本建立了数学模型。其次，分别对汽车二维保证中的车龄和行车里程进行了灵敏度分析，即对车龄和行驶里程发生变化时的故障率分布及成本模型进行再次测算，并将其与基本保证期内的测算结果进行了对比分析。利用AFT模型将消费者使用率作为首次故障时间分布函数中的一个参数，求解带有加速失效因子的首次故障时间分布函数，可以有效地将二维模型转化为一维模型，简化了故障率函数及成本模型的求解过程。根据本文得出的故障率函数及成本测算模型可知，汽车故障率及保证成本取决于首次故障时间和消费者使用率所服从的分布函数，而研究发现在三种不同保证范围下，威布尔分布对首次故障时间样本点的拟合程度都是最佳的；而在车龄为3年时威布尔分布对消费者使用率样本点的拟合程度最佳，但随着车龄增加至5年时指数分布对消费者使用率样本点的拟合程度最佳。通过对汽车二维保证下的故障率分布测算及成本分析，以及对车龄和行驶里程的灵敏度分析，可以为厂商提供多样化的汽车二维保证策略及制定保证价格提供定量和定性的支持，同时也为消费者选择汽车二维保证提供一定的参考。本文作为对汽车二维保证的基础研究，从纵向上为汽车二维延保等研究奠定了理论和方法基础，从横向上也为其他行业的产品二维保证分析提供了参考和借鉴。