持續(xù)提升質(zhì)量意識(shí)，不斷創(chuàng)新、嘗試新方案，致力于給客戶(hù)提供更好質(zhì)量保障的產(chǎn)品，始終是博世汽車(chē)電子人共同努力的目標(biāo)。自動(dòng)化產(chǎn)線(xiàn)上每天產(chǎn)生海量原始數(shù)據(jù)，以往卻沒(méi)有充分的應(yīng)用到業(yè)務(wù)中。隨著博世汽車(chē)電子事業(yè)部開(kāi)展全方位數(shù)字化轉(zhuǎn)型，質(zhì)量部積極以人工智能的方法，充分挖掘原始數(shù)據(jù)的價(jià)值，助力質(zhì)量管理從被動(dòng)糾錯(cuò)轉(zhuǎn)為主動(dòng)預(yù)防預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)智能化管理及風(fēng)險(xiǎn)防范前置，開(kāi)啟博世質(zhì)量管理的新篇章。

挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，化被動(dòng)為主動(dòng)

質(zhì)量部通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、分析及建模，助力質(zhì)量管理與控制，預(yù)測(cè)產(chǎn)品失效曲線(xiàn)，排查產(chǎn)品失效原因，并建立起生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的質(zhì)量監(jiān)測(cè)管控系統(tǒng)，將質(zhì)量管理前置，轉(zhuǎn)型為主動(dòng)防范。

數(shù)字化助力實(shí)驗(yàn)室提前分配產(chǎn)能。失效件的預(yù)估曲線(xiàn)在過(guò)去是被忽視的一塊，造成實(shí)驗(yàn)室面對(duì)客訴多處于被動(dòng)的狀態(tài)。在數(shù)字化推行的過(guò)程中，數(shù)據(jù)分析師通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)以及回歸分析方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)未來(lái)客戶(hù)退件的預(yù)測(cè)，為失效分析實(shí)驗(yàn)室能的產(chǎn)能有效分配提供了極大的幫助，大大提升了資源配置效率。????

數(shù)據(jù)模型還能夠幫助質(zhì)量分析工程師更快地排查產(chǎn)品失效的根本原因。以往實(shí)驗(yàn)室工程師每天需要花費(fèi)大量的時(shí)間在代碼搜索的重復(fù)性工作上，才能逐步排查到具體失效位置?，F(xiàn)在通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)及可視化工具的建立，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式分析預(yù)測(cè)質(zhì)量發(fā)生不良原因，讓工程師能夠直觀地識(shí)別出需要重點(diǎn)分析的元器件，進(jìn)而有效提高了質(zhì)量分析工程師的工作效率及客訴處理的響應(yīng)速度。

此外，質(zhì)量部更將智能預(yù)測(cè)分析工具帶進(jìn)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，建立起生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析實(shí)時(shí)識(shí)別出產(chǎn)生質(zhì)量波動(dòng)的參數(shù)，并總結(jié)歸納出設(shè)備最佳的調(diào)試參數(shù)，將質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)防范前置，杜絕質(zhì)量不良的發(fā)生。

未來(lái)，博世汽車(chē)電子質(zhì)量部將持續(xù)探索機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，推進(jìn)質(zhì)量管理領(lǐng)域的智能化發(fā)展，以不斷提升效率，降低產(chǎn)品失效率為目標(biāo)，打造行業(yè)中的卓越質(zhì)量管理標(biāo)桿，為汽車(chē)安全保駕護(hù)航！