《Vehicles》：A Sustainable Competency Assessment Framework for Automotive Maintenance Technicians: Integrating Maintenance Record Analysis and Expert Consensus
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针对汽车行业向电气化、数字化和可持续性的快速转型，研究人员开发了一种面向可持续性、基于证据的汽车维修技术人员能力框架。传统能力框架通常源自制造商手册或课程，忽视了实际维修实践中的隐性知识，导致诊断有效性、服务质量和资源效率方面存在差距。为解决这一局限性，研究人
针对汽车行业向电气化、数字化和可持续性的快速转型，研究人员开发了一种面向可持续性、基于证据的汽车维修技术人员能力框架。传统能力框架通常源自制造商手册或课程，忽视了实际维修实践中的隐性知识，导致诊断有效性、服务质量和资源效率方面存在差距。为解决这一局限性，研究人员对来自67个服务中心（2022–2025年）的8500份维护记录进行了定量内容分析，以初步识别五个车辆系统的能力指标。随后进行了三轮德尔菲法（Delphi）调查，涉及24名资深汽车专家，基于平均重要性评分和变异系数（coefficient of variation, CV）（≤0.20）来验证和优先排序这些指标。最终框架包含39项能力，如诊断熟练度、电子系统集成、系统级故障排除和技术文档应用。除了传统机械技能，跨系统诊断能力和数字工具熟练度已成为现代电动汽车的基本能力。通过将隐性维护知识转化为可测量指标，所开发的框架有助于支持劳动力可持续性、提高维修准确性、减少不必要的零件更换并提高资源效率。它还可以为职业教育、行业认证和人力资本发展提供信息，与可持续发展目标（Sustainable Development Goals, SDGs）8、9和12保持一致。
随着汽车行业向电气化、数字化和可持续性方向快速转型，传统能力框架多基于制造商手册或课程，难以捕捉实际维修中的隐性知识，导致诊断有效性、服务质量和资源效率存在差距。为解决这一问题，研究人员基于8500份维护记录和24名专家的三轮德尔菲法（Delphi）调查，构建了面向可持续性的汽车维修技术人员能力框架，包含39项能力指标。该框架通过将隐性知识转化为可测量指标，有助于提升维修准确性、减少资源浪费，并支持劳动力可持续性，论文发表在《Vehicles》。
### 关键技术方法
本研究采用两阶段设计。第一阶段，对来自67个服务中心（2022–2025年）的8500份维护记录进行定量内容分析（content analysis），识别五个车辆系统（发动机控制、电气、车身、底盘、传动）的故障类型，初步提取能力指标。第二阶段，邀请24名资深汽车专家（平均17年经验，包括服务中心经理、区域首席技师等）进行三轮德尔菲调查。第一轮使用开放式问卷评估指标适当性并补充遗漏能力；第二轮和第三轮使用10点李克特量表（Likert scale）评估重要性，以平均得分和变异系数（coefficient of variation, CV）（≤0.20）作为共识标准，最终确立39项能力指标。
### 研究结果
**4.1 案例数据收集与初步分析**
通过对8500份维护记录的统计分析，发现发动机控制系统（3510例，41.29%）故障最多，其次为电气系统（2013例，23.68%）、车身系统（1620例，19.06%）、底盘系统（832例，9.79%）和传动系统（525例，6.18%）。共识别出84种故障类型，作为初步能力指标的基础。
**4.2 专家选择**
根据标准（5年以上维修经验、首席技师及以上技术管理职位）选择24名专家，包括4名服务中心经理、7名区域首席技师和13名高级首席技师，平均17年经验，各自专长覆盖五个系统。
**4.3 第一轮问卷设计与专家调查**
基于84种故障类型设计开放式问卷。专家反馈合并了同类故障，删除了发生率低于3%的异常故障，并补充了诊断设备操作、故障码解读、技术文档查阅等数字能力，最终得到37项初步能力指标。
**4.4 第二轮问卷设计与专家调查**
使用10点李克特量表评估37项指标的重要性。29项达到共识（CV≤0.20），8项未达到。其中，车身系统制冷剂更换因重要性低（平均得分6.92，CV=0.39）被删除；专家建议新增电子控制系统能力（防盗控制电路、辅助约束系统（SRS）控制电路、控制器局域网（CAN）通信电路诊断），进入第三轮。
**4.5 第三轮专家调查**
针对9项指标（7项未共识+3项新增）进行第三轮调查，所有指标均达到共识（CV<0.20），无需第四轮。
**4.6 维修技术人员能力指标的重要性与共识水平**
最终39项指标的平均重要性得分均>7.0，CV<0.20，表明高重要性和高共识，构成关键能力评价标准，涵盖诊断熟练度、电子系统集成、系统级故障排除、技术文档应用等。
**4.7 维修技术人员能力指标共识的验证**
总体平均重要性得分从第二轮8.82升至第三轮8.95，标准差从1.61降至1.29，平均CV从0.29降至0.18，表明共识显著提高，专家意见稳定。
### 讨论与结论
讨论部分指出，研究通过整合维护记录分析与德尔菲法，成功识别了核心能力指标，并发现技术能力需求已从传统机械技能转向系统级诊断和电子系统分析，特别是诊断工具操作、故障码解读和维修手册使用成为核心要求。此外，该框架支持可持续汽车维修，通过提高诊断准确性减少零件更换和材料浪费，延长车辆寿命，并为劳动力可持续发展提供基础。方法论上，该方法可动态适应车辆技术演进，如电动汽车和软件定义车辆。
研究结论部分翻译如下：本研究对车辆维护记录进行定量内容分析，并应用结构化德尔菲法，将实证洞察与专家共识相结合，开发了汽车维修技术人员能力评估框架。通过对67个服务中心的8500份维护记录分析和24名资深专家的三轮咨询，建立了包含五个主要车辆系统39项能力指标的框架；所有指标均表现出高重要性和高专家共识。结果表明，技术人员能力需求已随汽车技术进步而演变。尽管传统机械维修技能仍然重要，但系统级诊断、电子控制系统理解以及数字诊断工具的应用变得日益关键。特别是诊断设备操作、故障码解读和技术文档利用成为核心能力，凸显了数字诊断在当代维修实践中的中心地位。从可持续性角度看，增强的诊断能力通过减少不必要的零件更换和重复维修，提高了维修效率和资源利用率，从而最小化材料浪费和运营成本。加强这些能力不仅能提升服务质量，还能通过优化车辆全生命周期的资源管理，支持汽车行业的可持续转型。从方法论角度看，本研究展示了整合实证维护记录与德尔菲法构建能力框架的可行性和价值。与依赖教育课程或制造商手册的传统方法相比，该方法更准确地反映了实际维修工作中固有的隐性知识，并提供了基于证据的能力指标。尽管本研究提供了有价值的见解，但存在一些局限性：维护记录来自单一服务网络，推广性需验证；记录缺乏车辆里程、车龄等上下文信息；框架未在职业教育或认证中实证应用。未来研究可整合更丰富的维护元数据，并在教育计划和行业认证中验证该框架。总之，本研究所建立的能力框架为汽车服务行业的人力发展、职业教育和认证提供了重要参考，有助于培养兼具技术能力和可持续意识的维修专业人员，使汽车劳动力能够满足工业转型的不断变化需求。
