本发明涉及一种基于故障代码序列的车辆零件失效预测方法及系统，其方法包括：获取目标车辆的故障代码；将所述车辆故障代码输入到训练完成的车辆零件失效预测模型中，得到目标车辆的预测失效信息。本发明综合考虑故障代码之间的序列关系，基于特征工程的机器学习方法构建预测模型，模型准确度相较传统解决方案有显著提升；另一方面，模型泛化性好、实现简单，能够支持快速落地，为基于车联网的售后预见性服务提供支撑，模型可随数据量的积累进行自优化，且预测准确性可进一步提高。