多价值链汽车制造厂零部件质量数据服务技术研究

发布时间：2025-06-27 00:51

　　汽车产业作为我国制造行业的标杆,经过多年的发展,已经成为国民经济的支柱产业之一。多价值链协同服务云平台(简称云平台)和多家中小型汽车制造厂合作,云平台数据空间中汇聚了海量业务数据。但是云平台上活跃的汽车制造厂没有充分利用海量的零部件质量数据资源,缺乏针对性的质量分析和挖掘,对零部件的质量管理能力相对薄弱。同时价值链内的企业缺乏沟通,价值链间的企业缺乏合作,形成了数据孤岛的局面。因此本文站在汽车制造厂的角度,开展零部件质量数据服务研究。本文所有研究内容均建立在第三方云平台的基础上。首先提出传统模式下的汽车制造厂在零部件质量管控中存在的问题,并对汽车制造厂和上游供应商之间的零部件供应模式进行分析,将零部件在不同阶段采集到的质量数据划分多个维度,然后基于数据空间提出面向汽车制造厂的零部件质量数据服务解决方案和多价值链数据资源服务方案。接着基于解决方案进行系统应用场景需求分析,结合应用场景设计系统的体系架构以及功能模块。系统主要包含零部件多维质量数据分析、上游协作企业质量分析、多链零部件故障影响因素分析、多链零部件故障数据查询、车型质量风险评估五个模块,结合流程图阐述系统中功能模块的执行流程,并...

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1基于第三方云平台的汽车制造厂零部件供应模式

零部件供应商是整个汽车产业链的源头企业,主要职能包含研发设计、原材料采购、加工制造、物流配送等,它的整体正常运作在零部件供应链中发挥着至关重要的作用。一般来讲,与单个汽车制造厂配套的零部件供应商多达上百个;同一个零部件供应商也会与多个汽车制造厂合作,同时向多个汽车制造厂提供零部件....

图2-2汽车制造厂零部件质量数据服务总体解决方案

(3)第三部分是从云平台多链数据空间中抽取的零部件故障数据资源,主要分为单链零部件故障数据资源和多链零部件故障数据资源。其中单链数据资源是来源于单个汽车制造厂,包括汽车制造厂上游供应商和下游服务商的基础数据、三包期内的维修换件数据、销售阶段的零部件故障数据等。多链数据资源来源于多....

图2-3汽车制造厂零部件质量数据服务技术示意图

如图可知,技术方案的数据来源是云平台上的多价值链数据空间,主要为系统提供单链零部件多维质量数据资源和多链通用型零部件质量数据资源作为支撑。技术方案包含两类,一类是数据统计分析技术,另一类是质量风险评价技术。前者主要包含数据统计技术、数据可视化技术、关联性分析技术。数据统计技术主要....

图2-4单链零部件多维质量数据服务方案

通过第三方云平台的系统角色权限管理功能,汽车制造厂从云平台多链数据空间中提取隶属于自己价值链内的零部件多维质量数据进行分析挖掘,为自己价值链内企业服务。通过多个维度的零部件质量信息的数据分析,可以直观地了解到各零部件全生命周期的质量情况,可以明确零部件在不同阶段产生故障的关键影响....

本文编号：4053538