制造质量管理两大重点：数据追溯与算法驱动|汽车数智化

发布时间：2024-08-20点击率：

近日，百度热点、百度热搜与克劳锐联合发布《2024上半年百度热点报告》（以下简称：《报告》）。 2024年上半年，新势力造车汹涌澎湃，用户紧跟热点品牌动态，关注新款车型、汽车质量与性价比。《报告》显示，在新能源汽车热度持续升高的同时，安全问题成为用户焦点，多个热搜备受关注。新能源汽车要长远发展，不仅在于销量，更在于质量。汽车产品的高科技化、复杂化，激烈的市场竞争让消费者对产品质量要求愈加苛刻。汽车数智化新时代下，汽车生产质量管理需要新办法，以提升企业市场竞争力。本文将从全流程数据追溯与算法驱动两方面阐述生产质量管控新趋势和解决方案，赋能汽车制造数智化升级！

一、质量监控着眼全流程数据追溯

当前，多数企业质量管理体系未形成全环节质量管控，缺少有效数据采集，对已有数据缺少关联分析，导致调查质量问题时，需要手工对大量产品及流程卡、物料单等信息进行过滤检查，追溯周期长，效率及准确性无法得到保证。随着国家要求越来越严格，消费者质量诉求不断提升，有的客户甚至希望获得产品溯源档案信息，对主机厂来说，是挑战也是机遇。

在汽车行业，信息孤岛仍然存在。建立全流程质量精准追溯系统需要克服数据共享障碍，从IT建设、数据安全等方面探索汽车数智化质量管控模式，使追溯技术“落地”，更好满足市场需求。

联友科技提供贯穿研发、制造、销售、售后等全价值链质量过程信息管控平台，采用多种高效、稳定等数据采集方式记录品质数据，打通全环节数据，解决各阶段数据断层、质量数据孤岛问题，将车辆、零部件、位置、状态、不良描述及工厂、车间、工位等数据标准化，实现数据互通，从全过程、多维度展示整车质量档案，帮助企业快速精准的追溯查询，比如市场反馈某车辆的发动机出现故障，系统可快速定位当前发动机关联的生产批次、生产人员、生产设备、工艺参数等制造条件信息，自动关联同制造条件下其他车辆及发动机信息，支撑业务高效改善。通过全价值链质量信息管控平台，联友科技帮助某主机厂客户将整车品质信息覆盖率提升至100%，并提高质量数据可追溯性，将追溯时间缩短至3分钟，助力该客户提升质量改善处理效率，降低企业损失，提升汽车制造数智化水平。

二、基于算法驱动质量改善闭环

据IDC报告预计，2025年中国工业AI质检整体市场将达到9.58亿美元。全面推动AI质检场景落地，对设备边缘侧、数据质量、算力储备有着更高要求。

实现质量闭环管理需要布局事前预警与风险数据分析。实现精准工业质检，利用机器人、数字传感、工业相机等检测装备捕捉关键作业动作、采集质量数据，实现式样、形状、位置、大小等检测，应用“工业机理+数据分析”方法，构建质量数据分析模型，实时识别判断质量缺陷，完成数据支持决策。针对全过程数据，持续更新沉淀，研究异常数据分析问题根源，不断挖掘质量趋势，驱动质量优化改善，形成质量优化决策闭环。目前，机器视觉、AI技术在品质检测中开始广泛应用，以弥补人工检测的不足。