博世推进质量管理领域智能化发展

持续提升质量意识，不断创新、尝试新方案，致力于给客户提供更好质量保障的产品，始终是博世汽车电子人共同努力的目标。自动化产线上每天产生海量原始数据，以往却没有充分的应用到业务中。随着博世汽车电子事业部开展全方位数字化转型，质量部积极以人工智能的方法，充分挖掘原始数据的价值，助力质量管理从被动纠错转为主动预防预测，实现智能化管理及风险防范前置，开启博世质量管理的新篇章。

挖掘数据价值，化被动为主动

质量部通过数据挖掘、分析及建模，助力质量管理与控制，预测产品失效曲线，排查产品失效原因，并建立起生产现场的质量监测管控系统，将质量管理前置，转型为主动防范。

数字化助力实验室提前分配产能。失效件的预估曲线在过去是被忽视的一块，造成实验室面对客诉多处于被动的状态。在数字化推行的过程中，数据分析师通过机器学习以及回归分析方法，实现了对未来客户退件的预测，为失效分析实验室能的产能有效分配提供了极大的帮助，大大提升了资源配置效率。‌‌‌‌

数据模型还能够帮助质量分析工程师更快地排查产品失效的根本原因。以往实验室工程师每天需要花费大量的时间在代码搜索的重复性工作上，才能逐步排查到具体失效位置。现在通过标准数据库及可视化工具的建立，并利用机器学习的方式分析预测质量发生不良原因，让工程师能够直观地识别出需要重点分析的元器件，进而有效提高了质量分析工程师的工作效率及客诉处理的响应速度。

此外，质量部更将智能预测分析工具带进生产现场，建立起生产监控系统，通过数据分析实时识别出产生质量波动的参数，并总结归纳出设备最佳的调试参数，将质量风险防范前置，杜绝质量不良的发生。

未来，博世汽车电子质量部将持续探索机器学习和深度学习，推进质量管理领域的智能化发展，以不断提升效率，降低产品失效率为目标，打造行业中的卓越质量管理标杆，为汽车安全保驾护航！

审核编辑：彭静

机器学习质量管理失效预测

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