AI赋能的异常问题闭环管理系统

项目介绍：

汽车零部件行业竞争加剧。企业面临的最大挑战是构建产品护城河，即提升质量与成本优势。质量管理中，响应速度对提升4880PPM的TLR关键指标至关重要，此指标的行业优势直接决定质量及成本优势。

业务痛点：

64工位异常用纸档记录，每日4人负责填写，效率低且查询难；

日均故障处理105分钟，因技术人员能力不足致TRP仅80%，不达运营要求；

8螺丝、3烧录工位需工程师现场查log定问题，影响时效灵活性；

全自动化设备故障复杂，技术员处理能力难达标。

AI赋能：

引入前沿的机器学习降维算法，解决多维数据处理难题，筛选关键属性，剔除冗余，简化分析，加速决策，节省成本；

引入决策AI算法输出最底层的故障类别，由AI代替工程师提供更快速更准确的初步解析判断；

利用生成式大模型建立闭环专家库，关联5K+方案与64工位异常，eQRAP推送标准解，助技术人员速解，按季反馈迭代，形成闭环管理。