Un modèle d'exploitation basé sur l'AI e pour les véhicules modernes
À mesure que la complexité des véhicules augmente, les problèmes de qualité sont plus difficiles à détecter, à diagnostiquer et à maîtriser avant qu'ils ne se traduisent par des incidents coûteux sur le terrain.
Découvrez comment l'assurance qualité continue aide les équipementiers à détecter les problèmes plus tôt, à en comprendre les causes profondes plus rapidement, à prévenir leur réapparition et à tirer des enseignements de chaque enquête.
La qualité des véhicules nécessite un nouveau modèle de fonctionnement
Des informations de qualité sont déjà disponibles dans les données relatives aux véhicules, les diagnostics, les dossiers d'entretien, les systèmes d'ingénierie et les enquêtes précédentes. Le défi consiste à les relier entre elles suffisamment rapidement pour pouvoir agir.
Les coûts liés à la qualité augmentent avec le retard dans la transmission des informations. Plus il faut de temps pour comprendre un problème, plus sa résolution devient coûteuse.
Ce que vous allez apprendre
- Ce que cinq rappels récents révèlent sur les lacunes des processus de qualité actuels
- Pourquoi un dépistage précoce peut radicalement modifier la rentabilité de la qualité des véhicules
- Comment « AI » relie les données des véhicules, les connaissances techniques et l'intelligence embarquée
- Comment la gestion continue de la qualité peut s'étendre à l'ingénierie, à la validation, à la production et au service après-vente
- Une approche pratique permettant aux équipementiers d'adopter progressivement une amélioration continue de la qualité
Les avantages économiques d'une intervention précoce
Ce livre blanc analyse cinq rappels récents de véhicules afin de montrer comment les lacunes en matière de détection, de diagnostic et de maîtrise peuvent aggraver les coûts en aval. Frost & Sullivan a modélisé la manière dont ces mêmes scénarios auraient pu se dérouler dans le cadre d’une approche de qualité continue, illustrant ainsi l’impact économique potentiel d’une identification et d’une résolution plus précoces des problèmes.
30,0 %–92,7 %
Réduction modélisée des coûts post-SOP
96,2 %+
Réduction modélisée des coûts de résolution avant la mise en œuvre de la procédure opérationnelle standard (SOP)
960 millions de dollars – 1,35 milliard de dollars
Économies modélisées après la mise en œuvre de la procédure standard (SOP) selon quatre scénarios de rappel
Estimations basées sur des scénarios comparant différents modèles opérationnels en matière de qualité ; il ne s'agit ni de résultats mesurés ni d'économies garanties.
