人工智能解决方案如何改变汽车电子控制单元和内饰件质量检测

 

 

2025 年 3 月 12 日

 

导言：对 17 家全球原始设备制造商工厂的分析表明，外观和内饰部件驱动了 50% 的质量控制成本

 

汽车投产是运营质量管理面临最大挑战的关键项目阶段。对供应商质量数据的分析揭示了一个长期存在的模式：尽管制造技术在不断进步，但由供应商制造的历史悠久的汽车内外饰部件仍然是原始设备制造商装配厂的主要控制措施。

 

特高的全球质量管理数据库可追踪实时控制服务，此次分析利用了该数据库中 2024 年第二季度的数据，这些数据来自 7 个国家的 17 家 OEM 装配厂，涵盖 229 家供应商和 57 个不同部件类别的质量控制行动。分析结果表明，受质量问题影响最大的部件是外部部件（27.2%），其次是内部部件（23.0%）和通用连接部件（13.6%）。

 

每个车辆系统的质量问题细目

 

 

对质量数据的分析表明，车辆系统面临三个不同层次的挑战：

 

主要发生组（>17%）：以外部组件、内部组件和通用连接组件为首，代表了最高频率的质量问题。

 

中等发生率组（9-12%）：包括电气和电子系统、动力总成部件和白车身结构，出现质量问题的频率居中。

 

轻微事故组（<6%）：包括悬挂和转向系统、传动系统部件、气候控制装置和制动系统，质量事故较少，但值得注意。

 

基于这项研究，本白皮书探讨了现代汽车质量管理的三个关键方面：

 

·       首先，我们研究了电子和电气系统在质量管理方面带来的日益严峻的挑战，尤其关注电子控制单元软件更新及其对质量管理成本的影响。

·       然后，我们分析了内饰部件长期存在的质量难题，尽管已有几十年的制造经验，但内饰部件仍是质量问题的重要来源。

·       最后，我们将展示人工智能驱动的检测解决方案如何彻底改变质量控制流程，特别是内部组件的质量控制流程，为增强缺陷检测和质量保证提供新的可能性。

 

这项分析不仅强调了当前面临的挑战，还深入探讨了新兴技术和方法如何重塑 汽车行业的质量管理。

 

1.电子和电气系统在质量方面面临日益严峻的挑战

 

A.电子和电气系统（E&E）的现状

 

对数据的进一步分析揭示了关于电气和电子系统（E&E）的一个重要见解：虽然它们占遏制成本总额的 11.2%，但却占事故总数的 8.2%。这一较高的遏制成本/事故比率可归因于解决电子问题的复杂性，特别是经常需要重新刷新操作。与只需简单分类或返工的机械部件不同，电子系统往往需要专业设备、训练有素的人员和耗时的软件更新来解决质量问题。

 

随着车辆不断采用更复杂的电子系统，预计与电气和电子有关的控制措施及其相关成本的增加趋势将更加明显。

 

电子和电气系统与其他系统：安全壳分析

 

 

B.电子控制单元（ECU）：新车发布时对 ECU 软件更新的需求增加

 

a) 现代汽车 ECU 概述

 

鉴于机电系统所带来的独特挑战，特别是在专用设备和专业技术要求方面，了解整体机电架构和电子控制单元（ECU）以优化遏制措施对于降低整体质量管理成本至关重要，因为这些组件正成为现代汽车电子设备的支柱，并带来独特的质量挑战。

 

如今的汽车可能包含约 50 个 ECU，控制着发动机和动力转向等基本功能、电动车窗、座椅和 HVAC（供暖、 通风和空调）等舒适功能，以及门锁和无钥匙进入等安全系统。此外，ECU 还管理安全气囊等被动安全功能和自动紧急制动等基本主动安全功能。随着现代汽车越来越复杂，ECU 的质量对汽车的安全性、性能和客户满意度有着重要影响。

 

现代电子控制单元集成了先进的软件算法和复杂的硬件平台。确保软硬件集成面临着巨大的挑战，这主要是由于零部件供应商、多种软件版本和不同系统配置组成了一个多样化的生态系统。这种复杂性促使汽车制造商推行 ECU 整合战略，旨在通过减少每辆车的控制单元总数来简化汽车开发。

 

 

b) 需要重新刷新的 4 个关键电子控制单元

 

在 特高，我们已经确定了在原始设备生产厂经常需要重新刷新的四大汽车控制单元：

1.       发动机控制单元：该装置作为发动机的大脑，不断分析来自多个传感器的数据，以优化发动机性能、燃油效率和排放控制。它管理包括燃油喷射正时、空燃混合气、点火正时和可变气门正时在内的关键参数，并根据不同的驾驶条件对这些参数进行实时调整。

2.       变速箱控制单元：该装置负责监督车辆的变速箱，确保在适当的时候换挡，以达到最佳性能和效率。它利用算法，根据车 速、发动机负荷、油门位置和驾驶模式等因素确定最佳换挡点。现代 TCU 还集成了自适应学习功能，可根据驾驶风格和条件调整换挡模式。

3.       车身控制模块：该模块管理各种车辆舒适性和便利性功能，包括内部和外部照明、电动车窗、中控锁、气候控制和挡风玻璃雨刷器。随着车辆越来越先进，BCM 处理的复杂功能也越来越多，例如无钥匙进入系统和自动气候分区控制。

4.       信息娱乐单元：该装置控制汽车的娱乐和信息系统，管理音响系统、导航、蓝牙连接、智能手机集成和各种多媒体功能。随着联网汽车功能的重要性日益增加，这些装置经常需要更新，以保持与新设备和服务的兼容性，并打上安全补丁和增强功能。

 

 

C.不断变化的 ECU 复杂性加剧了重新刷新操作，对成本产生重大影响

 

a) 成本影响和主要业务挑战

 

发生 ECU 质量事故后，常见的做法是重新刷新原始设备制造商的库存和在途部件。这一过程非常复杂，原因有以下几点：

·       处理时间长：重新刷新一个组件可能需要几分钟时间，从而延长了整个流程时间。

·       设备短缺：往往没有足够的设备来满足装配线所需的 takt time。

·       不适合连续使用的设备：所使用的再刷新设备通常是为实验室测试和验证而设计的，并不适合在生产环境中全天候连续使用。

·       消耗品磨损：电缆和连接器在使用一定次数后需要经常更换，以防止断裂。

·       防人为错误的材料流程和标准作业流程 (SOW)：操作员需要同时管理多个刷新站，包括未完成刷新的部件。

·       静电放电保护：确保有适当的静电放电 (ESD) 保护区对避免损坏部件至关重要。

 

 

b) 更新协议

 

此外，根据需要执行的通信协议不同，重新刷新流程的执行也会有很大差异：

1.       开放式协议主要用于非关键部件，可使用标准诊断工具直接进行软件更新。这些协议通常通过 CAN 总线或以太网等标准汽车网络运行，并遵循标准化诊断规范（ISO 14229/15765）。

2.       需要 OEM 验证的受保护协议是一种中间方法。这些系统通过采用专有的安全访问算法和会话密钥，实施由 OEM 实施的安全机制，以防止未经授权的修改。

3.       供应商专有协议是限制最多的一类， 软件更新只能由原始组件供应商执行。这些协议通常包含高级安全功能。虽然这种方法可以最大限度地控制关键系统修改和保护知识产权，但会严重影响重新刷新工作流程，增加重新刷新成本。供应商利用这些专有协议实施分级功能访问，允许他们根据定价模式禁用或启用特定功能。  

4.       空中下载（OTA）更新是解决现代汽车 ECU 重新刷新难题的新兴解决方案。与需要直接进入车辆的传统刷新方法不同，OTA 技术使制造商能够通过无线连接向车辆 ECU 远程部署软件更新。这种功能大大降低了运营成本，也降低了与经销商或制造现场的传统重新刷新程序相关的物流复杂性。OTA 系统在设计上必须具备故障安全机制，以防止更新不完整或损坏而影响车辆功能。尽管存在这些挑战，汽车行业仍越来越多地采用 OTA 功能作为战略解决方案，以简化 ECU 软件管理，提高车辆在整个生命周期内的可维护性。

 

在 特高，我们开发了专门的服务解决方案，以优化传统重新刷新操作的成本。通过应对上述挑战，我们旨在提高 ECU 重刷流程的效率和可靠性，确保汽车制造商和零部件供应商更好地控制质量和管理成本。

 

 

2. 内饰部件长期面临质量挑战

 

A.现状分析

 

供应商提供的内饰部件在影响驾驶员和乘客对汽车的体验方面发挥着至关重要的作用，包括从感知质量到安全性和实用功能。特高的研究表明，在整个生产生命周期中，这些供应商部件导致原始设备制造商采取的遏制行动始终多于任何其他车辆部件。

 

深入分析数据发现，内饰件是问题最多的类别，占全球质量问题的 17.5%，占需要采取控制措施的内饰质量问题的 52.5%。该类别包括车顶部件、面板和地板材料。这一事故率反映了汽车设计和技术的日益复杂性，突出表明供应商需要专门针对这些内饰件开发更先进的质量控制流程。

 

产生遏制行动的前 3 个子系统

 

 

按内部组件类型分列的质量事故

 

 

B.缺陷分类

 

虽然汽车制造商在新车型发布时会进行全面的质量检查，但在车辆到达客户手中之前，某些问题仍有可能漏掉。尤其是外观缺陷--虽然它们可能不会影响车辆的运行，但却会严重影响客户的满意度和他们对车辆整体质量的看法。

 

特高 对内部零件缺陷的控制可分为以下几种类型：

 

 

3.质量检测的未来：提升汽车内饰质量标准所需的人工智能检测

 

A.当前的局限性和需求

 

汽车内饰件行业在大批量生产环境中保持稳定的质量控制方面仍然面临挑战。传统的自动光学检测方法往往难以应对复杂的几何形状、细微缺陷以及全面的多角度分析需求。这就迫切需要能同时提供精度和可扩展性的更先进的检测解决方案。

 

人工智能驱动的视觉检测系统已成为一种变革性的解决方案，与传统方法相比具有多项关键优势：

·       先进的模式识别功能可适应各种组件类型

·       复杂表面特征的实时处理

·       大批量生产时性能稳定

·       减少对人为操作员可变性的依赖

·       能够检测出可能无法通过传统检测方法发现的细微缺陷

 

 

B.人工智能驱动的解决方案

 

特高 通过其子公司 Scortex 专门针对这些挑战开发了一种基于人工智能的尖端检测解决方案。该系统展示了精炼的深度学习算法在两个关键领域的实际应用：

 

1.       复杂表面缺陷检测

- 通过高分辨率成像自动识别表面不规则之处

- 可视化检测到的异常热图，实现精确的缺陷定位

- 对关键区域进行实时分析，如在检测金属部件时可捕捉到细微的表面变化

 

2.       多点检查：

- 同时评估多个关键区域

- 复杂几何形状的高级模式识别

- 从多个视角（最多 4 个角度）进行全面的组件分析

 

先进视觉检测技术的整合体现了 特高 致力于开发创新质量控制解决方案的承诺，以应对汽车零部件制造领域不断变化的挑战，同时保持高产量和一致的质量标准。

 

 

结论：提高供应链效率和质量的实用建议

 

1.       优先对内部和外部组件供应商进行监督：

- 这些部分合计占遏制成本的 40.1%。

- 集中供应商参与和加强质量管理对于减少这些类别中反复出现的问题至关重要。

2.       采用人工智能驱动的检测解决方案进行内饰件质量控制：

- 部署人工智能驱动的视觉检测，例如由 Scortex 设计的 特高 Spark 解决方案，以提高检测准确性、减少人工依赖，并针对复杂的几何形状和细微缺陷扩大质量管理范围。

- 建立数据驱动的反馈回路，不断提高检测精度

3.       电子和电气系统遏制行动规划：

- 机电系统因其更复杂的解决方案而显示出不平等和不断上升的成本影响。

- 通过投资专业诊断工具和培训来简化重新刷新操作，从而解决机电系统控制成本不断增加的问题。

- 与第三方服务提供商合作，开展可扩展的遏制操作，以降低长期成本。