适用于现代车辆的AI 支持型运营模式
随着车辆复杂性的增加，质量问题在演变为代价高昂的现场故障之前，更难被发现、诊断和控制。
了解持续质量管理如何帮助原始设备制造商（OEM） 更早发现问题、更快查明根本原因、防止问题再次发生，并将每次调查转化为经验教训。
汽车质量需要一种新的运营模式
在车辆数据、诊断信息、维修记录、工程系统以及以往调查中，已经存在大量质量信息。挑战在于能否以足够快的速度将这些信息整合起来，从而采取行动。
随着信息延迟的增加，质量成本也会随之上升。 问题耗时越长才被理解，解决它的成本就越高。
您将学到什么
- 近期发生的五起召回事件揭示了当今质量流程中的哪些漏洞
- 为何早期检测能显著改变车辆质量的经济效益
- AI 如何将车辆数据、工程知识和车载智能相结合
- 如何让持续质量贯穿工程、验证、生产和服务各个环节
- OEM厂商逐步实现持续质量提升的切实可行之路
尽早行动的经济效益
该白皮书通过分析近期发生的五起车辆召回事件，阐明了检测、诊断和控制环节中的漏洞如何导致下游成本激增。弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）针对这些情景构建了在采用持续质量管理方法下的模拟情景，以此说明尽早发现并解决问题可能带来的经济影响。
30.0%–92.7%
模拟的SOP后成本降低情况
96.2%+
模拟的SOP前解决成本降低幅度
9.6亿美元–13.5亿美元
针对四种召回情景，对SOP实施后的成本节约进行了建模分析
基于情景分析的估算，用于比较不同的优质运营模式；并非实际测量的结果或有保证的节省额。
