项目背景
项目背景
汽车由数以万计零部件组装而成，零部件是汽车发展的基础和重要组成部分，其性能优劣直接影响整车性能的优劣。核心零部件一旦出现质量问题，会给驾乘人员带来极大的安全隐患，因此汽车零部件质量预警对整车安全性起着至关重要的作用。
基于汽车零部件质量的安全问题，该汽车制造企业对于零部件制作技术提出了更高的要求：
• 通过零部件质量风险预警系统，市场部门可以实时监测零部件的质量状况，及时发现潜在的质量问题，并提供相应的预警信息和建议，帮助企业及时采取措施，降低质量风险带来的损失。
• 在零件故障描述与零部件名称之间，类案分析可以通过对历史故障案例的分析，找到与零部件名称相关的故障情况，进而预测未来可能出现的故障情况。
解决方案
解决方案
• 全面自动汇总媒体评论信息、维修站维修信息、技术咨询信息、800售后信息、零件入库检测信息、海外总部零件质量测试信息。
• 把各种零散和无序的故障信息、测试信息、零件名称、车架、 品牌建立全面关联，形成可追溯庞大的知识库。
• 采用 BERT 和 GBDT 分类算法对故障信息进行文本提取，并进行情感分析，风险等级，类别归因等多重 NLP 训练。
• 通过建立 34 个维度风险预警。 把所有分析结果与 维度风险预警进行关联，并根据风险级别，自动生成市场风险预警报告。
项目价值
项目价值
• 帮助汽车及零部件厂商构建质量管控知识库，整合知识经验，辅助质量工程师高效、全面地分析故障。
• 企业能够持续积淀知识和经验，不断完善专业领域的长效知识体系，统筹打造“知识生产-知识沉淀-知识创造”闭环，贯彻知识驱 动发展，激发创新活力。
公司简介
某汽车制造企业成立于1998年，总部位于广州市黄埔区，且在黄埔区、增城区拥有三个厂区、四条整车生产线，总占地面积为238万平方米，基本生产能力为77万台，目前企业生产的主要产品共七大系列三十余种车型，曾获得“中国最具成长性汽车企业”“中国汽车2021年度企业”等称号。
所属行业
制造业
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