適用於現代車輛的AI 支援型營運模式
隨著車輛結構日益複雜，在品質問題演變成代價高昂的現場事故之前，要偵測、診斷並加以控制就變得更加困難。
了解持續品質如何協助原始設備製造商（OEM） 及早發現問題、更快釐清根本原因、防止問題重演，並將每次調查轉化為學習機會。
車輛品質需要一套新的營運模式
在車輛數據、診斷資料、維修紀錄、工程系統以及過往調查中，其實早已存在大量高品質資訊。真正的挑戰在於能否迅速整合這些資訊，以便及時採取行動。
品質成本會隨著資訊延遲而增加。 問題耗費的時間越長，解決成本就越高。
您將學到什麼
- 近期五起召回事件揭示了當今品質流程中的哪些漏洞
- 為何及早發現問題能大幅改變車輛品質的經濟效益
- AI 如何串聯車輛數據、工程知識與車載智慧系統
- 如何讓持續品質貫穿工程、驗證、生產與服務的各個環節
- OEM 廠商逐步採用持續品質改進的實用途徑
及早行動的經濟效益
該白皮書透過分析五起近期車輛召回案例，闡明檢測、診斷及控制環節中的漏洞如何導致下游成本激增。弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）建模模擬了若採用持續品質管理方法，上述情境可能如何發展，藉此說明及早識別並解決問題所帶來的潛在經濟影響。
30.0%–92.7%
模擬的標準治療方案（SOP）後成本降低幅度
96.2%以上
模擬計算所得的「標準作業程序」實施前決策成本降低幅度
9.6億美元–13.5億美元
針對四種召回情境所模擬的 SOP 實施後節省金額
基於情境的估算，用以比較不同的優質營運模式；並非實際測量到的成果，亦非保證能節省的成本。
