問題分類
自動歸類故障現象、原因、零件及處置。
AI＋PLM USE CASE 20 · PREDICTIVE QUALITY
保固維修與預測品質
整合保固索賠、維修紀錄、退貨分析與設備訊號，回連到序號、產品配置、零件版本及製造批次，找出新興失效模式。
讓現場資料更早回到研發
將非結構化維修描述標準化，並以產品配置與使用條件辨識失效群聚。
失效預警
辨識特定版本、批次或環境的異常上升。
設計回饋
把現場風險連結工程變更及改善專案。
服務到研發的品質閉環
從現象、序號到設計版本，建立可追溯證據。
- 01彙整現場資料取得索賠、維修與感測訊號。
- 02連結產品配置對應序號、BOM、版本及批次。
- 03辨識失效群聚產生趨勢、風險及根因候選。
- 04驅動改善建立問題、變更與驗證追蹤。
BUSINESS VALUE
預期效益
適合設備、車輛、電子及聯網產品。
- 提早發現品質趨勢
- 縮短根因分析時間
- 降低保固與維修成本
- 改善下一代產品可靠度
從一類高成本故障開始
建立現場資料與產品版本的可用連結。