目前，盡管汽車制造數(shù)智化趨勢日益明顯,，仍有部分企業(yè)在質(zhì)量管理體系上未能實現(xiàn)全環(huán)節(jié)質(zhì)量管控,，主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)采集的有限性和對已有數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的不足,。因此,，在面臨質(zhì)量問題時,，企業(yè)往往依賴手工方式對大量產(chǎn)品流程卡,、物料單等信息進(jìn)行繁瑣的過濾和檢查,，追溯周期長,，效率及準(zhǔn)確性無法得到保證。

隨著國家對汽車質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的持續(xù)提高,，以及消費者的質(zhì)量訴求不斷提升,，一些客戶甚至渴望能夠獲取詳盡的產(chǎn)品溯源檔案信息。對于汽車主機(jī)廠而言,，這既是挑戰(zhàn),，也是機(jī)遇。一方面,，企業(yè)亟需建立更為嚴(yán)格的產(chǎn)品質(zhì)量追溯系統(tǒng),，在出現(xiàn)問題時迅速而準(zhǔn)確地定位異常點，降低不良品的流出率和質(zhì)量損失,。另一方面,，面對激烈的市場競爭，能夠快速響應(yīng)并解決客戶的質(zhì)量問題,，無疑將極大提升企業(yè)的產(chǎn)品競爭力,。因此，構(gòu)建高效,、精準(zhǔn)的質(zhì)量管理追溯系統(tǒng),，已成為汽車企業(yè)在智能制造時代不可或缺的重要環(huán)節(jié)。

在汽車行業(yè)，盡管數(shù)智化技術(shù)進(jìn)步顯著,，信息孤島問題仍然存在,。建立全流程質(zhì)量精準(zhǔn)追溯系統(tǒng)需要克服數(shù)據(jù)共享障礙，從IT建設(shè),、數(shù)據(jù)安全等方面探索質(zhì)量管控模式,，使追溯技術(shù)“落地”，更好地滿足市場需求,。首先強(qiáng)調(diào)“數(shù)據(jù)全面”,，貫穿制造、銷售,、售后等全過程,，通過數(shù)字化技術(shù)和自動化設(shè)備全面收集質(zhì)量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)收集可采用標(biāo)簽,、二維碼,、RFID等完成全環(huán)節(jié)的信息記錄，集成打通各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù),，生成有效全面品質(zhì)信息源,；其次強(qiáng)調(diào)“數(shù)據(jù)精準(zhǔn)”，建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化體系,，賦予品質(zhì)數(shù)據(jù)標(biāo)簽,，與產(chǎn)品關(guān)聯(lián)匹配，通過查詢產(chǎn)品標(biāo)識,，實現(xiàn)質(zhì)量信息的快速追溯,。

聯(lián)友科技深耕汽車行業(yè)20余年，提供貫穿研發(fā),、制造,、銷售、售后的全價值鏈質(zhì)量過程信息管控平臺,，采用多種高效,、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)采集方式記錄品質(zhì)數(shù)據(jù)，打通全環(huán)節(jié)數(shù)據(jù),，解決各階段數(shù)據(jù)斷層,、質(zhì)量數(shù)據(jù)孤島問題，將車輛,、零部件,、位置、狀態(tài),、不良描述及工廠,、車間,、工位等數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通,，從全過程,、多維度展示整車質(zhì)量檔案，幫助企業(yè)快速精準(zhǔn)的追溯查詢,，比如市場反饋某車輛的發(fā)動機(jī)出現(xiàn)故障,，系統(tǒng)可快速定位當(dāng)前發(fā)動機(jī)關(guān)聯(lián)的生產(chǎn)批次、生產(chǎn)人員,、生產(chǎn)設(shè)備,、工藝參數(shù)等制造條件信息，自動關(guān)聯(lián)同制造條件下其他車輛及發(fā)動機(jī)信息,，支撐業(yè)務(wù)高效改善,，助力汽車制造數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

此外,，僅實現(xiàn)數(shù)據(jù)的打通和工具的優(yōu)化,，并不足以確保質(zhì)量追溯系統(tǒng)的成功實施。在實際操作中,，當(dāng)企業(yè)或主機(jī)廠出現(xiàn)人手欠缺,、員工對工具缺乏培訓(xùn)以及重視度不夠等問題，都可能影響系統(tǒng)的發(fā)揮,。因此,，還需具備經(jīng)驗豐富的診斷知識庫,，做到"既有診斷又有藥方”,，通過知識庫判讀提示用戶解決問題，也是至關(guān)重要的,。

聯(lián)友品質(zhì)SPC（StatisticalProcess Control,，統(tǒng)計過程控制）分析系統(tǒng)利用大語言模型的創(chuàng)新打造知識圖譜知識庫，為生產(chǎn)過程的質(zhì)量分析提供全新的解讀方式,。結(jié)合即開即用的分析工具包,，支持一鍵生成SPC應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)兩大類八種控制圖及過程能力指標(biāo)，具備統(tǒng)計分析,、多變量分析,、異常檢測等數(shù)據(jù)分析模型，包括均值分析,、標(biāo)準(zhǔn)差分析,、正態(tài)分布、時域分布,、偏度分析等行業(yè)分析工具,，用戶可以快速地對質(zhì)量分析結(jié)果進(jìn)行解讀和應(yīng)用,；通過聯(lián)友語言模型知識庫，根據(jù)SPC發(fā)現(xiàn)異?，F(xiàn)象做診斷,，智能推送解決方案，指導(dǎo)用戶快速發(fā)現(xiàn)并解決質(zhì)量異常問題,，將質(zhì)量管理活動從對結(jié)果的管控前置到制造過程中,。借助該系統(tǒng)，企業(yè)能夠在生產(chǎn)過程中實時進(jìn)行質(zhì)量監(jiān)控和調(diào)整,，避免了產(chǎn)品生產(chǎn)出來之后才發(fā)現(xiàn)問題的情況,，不僅降低了質(zhì)量損失，還提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量水平,。

以某大型商用車企業(yè)為例,，該企業(yè)曾在一年內(nèi)因車輪螺栓松動問題進(jìn)行了十余起售后賠償，但追溯生產(chǎn)時的螺擰緊情況卻困難重重,。為此,，企業(yè)決定建立基于擰緊數(shù)據(jù)的SPC工作站，實時監(jiān)控關(guān)鍵尺寸與產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù),，實現(xiàn)在線監(jiān)控螺栓擰緊扭矩質(zhì)量狀態(tài),。聯(lián)友科技作為汽車數(shù)智化先進(jìn)方案提供者，為該車企成功上線品質(zhì)SPC分析系統(tǒng),，連接現(xiàn)場41臺擰緊設(shè)備,，實現(xiàn)了質(zhì)量過程數(shù)據(jù)的自動采集和擰緊過程的實時監(jiān)控。通過系統(tǒng)生成的PDCA改善流程,，實現(xiàn)改善閉環(huán)和管理閉環(huán),，提高了流程效率、信息透明度和制造質(zhì)量,。上線系統(tǒng)后一年內(nèi),，螺栓松動問題的不良流出率相比往年減少了80%。

汽車數(shù)智化正引領(lǐng)行業(yè)邁向新階段,，質(zhì)量追溯系統(tǒng)的構(gòu)建與應(yīng)用成為企業(yè)提升競爭力的關(guān)鍵,。面對市場挑戰(zhàn)與消費者高要求，高效,、精準(zhǔn)的質(zhì)量追溯體系不可或缺,。展望未來，技術(shù)將持續(xù)進(jìn)步,，應(yīng)用場景不斷拓展,，聯(lián)友科技將繼續(xù)深耕此領(lǐng)域，以創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展,，為汽車行業(yè)的智能制造數(shù)智化發(fā)展注入新動力,。

*相關(guān)數(shù)據(jù)為測算估值