近几年,在市场经济高速发展和汽车制造行业信息化日趋成熟的条件下,企业的生产效率得到了大幅度提高,同时也对企业产品质量提出了更高的要求,产品质量已经成为企业获取竞争优势的关键因素之一。随着信息技术的迅速发展,商业环境中的信息越来越密集,企业内部已积累和存储了越来越多的有关故障信息的数据,而这些数据中必然隐藏着与质量有关的数据,这对企业具有可贵的使用价值。如何从这些海量的故障信息中获取各个故障的变化情况,如何通过这些故障信息找出其故障的根本原因,寻求故障问题的解决方案,从而提高产品质量,成为企业亟待解决的问题。本文以中小型企业为研究对象,依托于ASP(Application Service Provider)模式的平台,设计了基于产业链协作平台的汽车故障分析与诊断系统。首先,利用运行在该平台上的联盟企业在各个业务子系统中累积的大量与故障信息有关的数据,建立数据仓库,并采用OLAP技术将该数据仓库中相关的故障信息以各种维度的方式展示出来；其次,利用关联规则数据挖掘算法的工具,对这些故障信息进行深层次的挖掘,发现各种车型与故障件之间的关联关系,找出某种车型最易发生故障的故障件和隐藏的故障源,并将挖掘获得的知识应用于故障诊断中,得到针对故障源的故障诊断解决方案；最后,实现了基于产业链协作平台的故障分析与诊断系统的各个模块的功能。