随着国民经济不断发展,现代运输行业得到了长足的发展。现代运输行业日趋大型化为商用运输车辆的发展提供了广阔的舞台,加速了运输企业对车辆和车辆配套产品的需求。从市场情况来看,轮胎的价格比较昂贵,一般在占据成本和运营费用的20%~25%,特别是对于大型运输企业,车辆数目众多,轮胎消耗量大,而且还需投入大量人力物力来对轮胎进行人工维保,定期检查轮胎使用情况,避免各种轮胎隐患造成不必要的经济损失。因此,本文有必要建立基于大数据的运输车辆轮胎维保模型对轮胎寿命进行预测,减少运输企业运营成本,达到企业降本增效和减员增效的目的。本文在详细调研的基础上,全面分析了国内运输行业车辆轮胎维保方面的需求,并结合车辆运输公司的自身特点,基于大数据分析处理技术,对海量历史数据进行采集、存储、分析、处理。利用系统分布式计算服务实现回归分析预测法对轮胎维保基本里程进行预测分析,同时对胎压、温度、车辆工况、负载、驾驶行为习惯、路况等在内对轮胎损耗有影响的因子进行分析和修正,构建了最终的轮胎维保预测模型。本文围绕运输企业轮胎维保管理开展了以下几点工作:首先,介绍了目前传统的轮胎维保方式并分析了它们的缺点与不足,同时定量分析了系统中的各类静、动态数据,全面了解了系统的数据分类及数据量,因此说明了构建基于大数据的运输车辆轮胎维保预测模型的必要性。根据运输企业的自身特点,介绍了几种常见的预测方法,并选择了回归分析预测法来计算基本维保里程预测值,为后文构建最终的轮胎维保预测模型奠定了数据基础。其次,针对运输企业车辆的特点,分别对影响运输车辆轮胎损耗的因子(胎压、环境温度、路况、负载、车辆工况、驾驶行为习惯)进行了详细分析和研究,并对每一种因子进行影响因子值的确定和修正,然后依托运输企业车辆管理系统后台的分布式计算服务根据回归分析预测法计算基本维保里程预测值,并通过此预测值和六种影响因子修正值建立和实现了最终轮胎维保预测模型。最后,本文对建立的轮胎维保预测模型进行了应用分析,并将预测结果与实际情况进行分析对比,得出了较为理想的实验结果,达到了设计和研究的目的。