为了保障公共汽车运行的可靠性、安全性、经济性,运输企业通常对公共汽车进行预防维修。由于公共汽车的维修费用在运行成本中所占比例很大,因此,根据公共汽车的实际运行状态进行维修管理具有重要的理论意义和应用价值。企业的信息管理系统中记录了大量反映公共汽车实际运行状态的失效保养数据,为开展维修管理提供了有利条件。本论文以信息管理系统中的失效保养数据为基础,就维修质量控制、维修周期优化和维修质量评价进行深入研究。维修质量控制能对较差的环节进行控制,以改善企业的维修水平。为了更精准地进行维修质量控制,本文将车队的各个失效部件的平均失效次数和平均维修工时视为总体特征,单辆车各个失效部件的失效次数和维修工时与总体特征的差异即为个体特征,个体特征即为维修质量控制的重点,根据个体特征还可进行失效原因分析。此外,还用pareto图和一种聚类方法对车队的各个失效部件和单辆车的各个失效部件进行了分类,两种方法分类结果基本一致,聚类方法可进行更为细致的划分。分类的结果可用于指导库存管理。制造商给定的预防维修周期可能并不满足实际情况,因此需要根据现场数据进行预防维修周期优化。通过对两个费用率模型进行分析,本文提出了一个新的费用率模型,该模型将二级保养周期内的失效分为两种,分别对两种失效的费用进行估计,然后利用费用率模型确定最优的二级保养周期。新的模型比已有的两个费用率模型的优化效果更好。维修质量评价涉及被评价对象的运行状态和维修执行者的执行力度,用于评估维修执行者的维修水平及被评估对象维修后的状态。预防维修可以改变系统的失效发生率,这个改变的量视为预防维修效果。靠近预防维修点的失效数据包含更多的失效信息,应该更加重视,因此在进行参数估计时对那些点进行加权处理,加权需在数值差不多的情况下进行才有意义,为此将维修之前的数据进行变化使之与维修之后的数据相差不大,然后估计参数,得出维修质量评价结果。结果表明,变换之后所得维修质量评价结果更加稳健。