Abstract
В этой статье разрабатывается план интеграции искусственного интеллекта (ИИ) в систему менеджмента качества (СМК) предприятия по производству автомобилей и их компонентов. Описывается исследование и практический пакет развертывания, в непрерывный жизненный цикл качества, от геометрии кузова и сварки до покраски, окончательной сборки и проверки на производстве, который объединяет компьютерное зрение, машинное обучение (ML) и прогнозную аналитику с существующей инфраструктурой измерений и управления на предприятии.
Метод основан на обширном каталоге автомобильных контрольных точек — геометрии кузова, симметрии зазора между панелями, целостности сварных швов, параметрах окраски, контроля крутящего момента, измерении толщины лакокрасочного покрытия, регулировке крутящего момента, центровке шасси, электронике и проверке по окончании эксплуатации (EOL), - сопоставленных с измеряемыми допусками и эксплуатационными целями. Предлагается структура данных, ориентированная на VIN, рекомендации по выбору модели, логика принятия решений и инструменты управления для отслеживания и корректирующих действий, объясняются показатели оценки (точность / отзыв, карта, Cp /Cpk, частота ложных срабатываний) и ожидаемые выгоды (сокращение количества устраняемых дефектов, более низкий уровень аварийности, более быстрый анализ первопричин, более высокая общая эффективность оборудования OEE). Вкладом является многоразовая схема — стек процессов, данных и моделей — плюс набор показателей, который сопоставляет режимы дефектов с измеряемыми ключевыми показателями качества (KQIs).