專利名稱：：汽車產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種控制系統(tǒng)，尤其涉及一種汽車產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：近年來，隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)應用的普及，大量的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)被用于企業(yè)決策、商業(yè)管理、科學研究和工程開發(fā)等領(lǐng)域，企業(yè)的數(shù)據(jù)環(huán)境發(fā)生了很大改變，主要表現(xiàn)在兩個方面從數(shù)量上，積累的數(shù)據(jù)量大幅度增加；從應用上，數(shù)據(jù)間的關(guān)系增多，對數(shù)據(jù)的操作越來越復雜。這導致在技術(shù)上側(cè)重于數(shù)據(jù)存取的聯(lián)機事務(wù)處理不能滿足現(xiàn)有竟爭條件下對數(shù)據(jù)分析的需求企業(yè)希望盡快全面、深刻的理解數(shù)據(jù)，從海量的數(shù)據(jù)中分析和挖掘出有很強指導意義的知識。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應運而生并顯示出強大的生命力。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程。其是數(shù)據(jù)庫研究中的一個很有價值的新領(lǐng)域，融合了數(shù)據(jù)庫、人工智能、機器學習、統(tǒng)計學等多個領(lǐng)域的理論和技術(shù)。而汽車行業(yè)整車研發(fā)及制造廠擁有自己的專有技術(shù)、復雜的業(yè)務(wù)流程、龐大的分銷渠道以及每天產(chǎn)生的海量信息，對產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)環(huán)境面臨挑戰(zhàn)。主要表現(xiàn)在兩方面從數(shù)量上，積累的數(shù)據(jù)量大幅度增加；從應用上，數(shù)據(jù)間的關(guān)系增多，對數(shù)據(jù)的操作越來越復雜。這導致質(zhì)量問題控制系統(tǒng)在技術(shù)上側(cè)重于數(shù)據(jù)存取的聯(lián)機事務(wù)處理不能滿足現(xiàn)有竟爭條件下對數(shù)據(jù)分析的需求。如何全面、深刻地理解數(shù)據(jù)，從海量的數(shù)據(jù)中分析和挖掘出有很強指導意義的知識。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程。此外，隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展和信息化建設(shè)的不斷深入，以知識管理為特征的現(xiàn)代管理模式正在深刻地影響著汽車制造業(yè)的快速發(fā)展。面臨著客戶需求的瞬息萬變、產(chǎn)品生命周期的不斷縮短、市場竟爭的曰趨激烈，汽車制造業(yè)所處的運營環(huán)境正在發(fā)生著根本性的變化，各種信息系統(tǒng)的應用在制造業(yè)企業(yè)業(yè)務(wù)管理方面發(fā)揮著重要的作用，汽車制造業(yè)的信息化建設(shè)取得了初步成效，在研發(fā)、生產(chǎn)、技術(shù)、經(jīng)營管理等領(lǐng)域通過實施國內(nèi)外一些管理軟件提供上的一些專業(yè)管理軟件、或者通過自主開發(fā)、合作開發(fā)建立符合自己企業(yè)特色的各類信息系統(tǒng)來不斷提高信息資源開發(fā)效率，獲取信息經(jīng)濟效益。但是信息技術(shù)與企業(yè)管理的發(fā)展與融合的范圍還局限于企業(yè)內(nèi)部不同部門之間，沒有真正做到企業(yè)內(nèi)部各種系統(tǒng)之間的有效集成，當然，企業(yè)之間的信息系統(tǒng)的協(xié)同也停留在理論研究階段，要做到真正的協(xié)同還要做大量的基礎(chǔ)工作。為使企業(yè)竟爭戰(zhàn)略管理不斷創(chuàng)新，企業(yè)竟爭力不斷提高，就需要企業(yè)首先能夠把企業(yè)的各類信息系統(tǒng)進行橫向和縱向集成。汽車制造業(yè)要求將汽車制造企業(yè)信息化建設(shè)的范疇不再僅限于單個企業(yè)的內(nèi)部系統(tǒng)，將企業(yè)內(nèi)部的價值鏈做到最優(yōu)。對于由企業(yè)信息系統(tǒng)所捕獲的信息，"知識管理"主要任務(wù)是將海量的信息進行整理，從中提煉和挖掘出更高價值的"知識"，這就是通常所說的"商業(yè)智能"或"數(shù)據(jù)挖掘"。企業(yè)信息系統(tǒng)通常可以分為業(yè)務(wù)系統(tǒng)和內(nèi)部管理系統(tǒng)。業(yè)務(wù)系統(tǒng)積累的信息經(jīng)過挖掘后可以提煉出業(yè)務(wù)知識，有助于企業(yè)更好地完成業(yè)務(wù)，內(nèi)部管理系統(tǒng)積累的信息，經(jīng)過挖掘后，可以提煉出內(nèi)部管理知識，有助于企業(yè)了解自身運作狀況，更好的完成內(nèi)部管理與調(diào)整。這種"知識"資源的管理與"信息管理"密切相關(guān)，將其看作是"信息管理"的延伸和深化無可非議。大部分企業(yè)，尤其是傳統(tǒng)企業(yè)，都將此看作"知識管理，，的基本任務(wù)。另外，產(chǎn)品質(zhì)量是制造企業(yè)在激烈的市場竟爭中最有力的戰(zhàn)略武器，是企業(yè)求得生存，提高效益的關(guān)鍵，對于企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，質(zhì)量更具有至關(guān)重要意義。目前在汽車行業(yè)，尤其是整車研發(fā)及制造廠，其內(nèi)部使用的產(chǎn)品質(zhì)量問題跟蹤解決系統(tǒng)，盡管有些也有相應的信息系統(tǒng)支持的，但很難滿足知識管理的要求有些則是處于半自動化的狀態(tài)(依靠Excel實現(xiàn))，僅具有問題解決流的一些雛形有些則根本沒有體現(xiàn)質(zhì)量問題解決過程中工作流的特性。這些業(yè)務(wù)流程都存在以下一些問題—(1)無統(tǒng)一的實現(xiàn)方式和平臺，不能滿足公司級統(tǒng)計分析和決策支持的要求；(2)每個質(zhì)量問題從創(chuàng)建到關(guān)閉的過程中，工作流程的審批始終貫穿其中，組織結(jié)構(gòu)對其有著很大的影響。而有些整車廠使用的基于LotusNotes平臺開發(fā)的質(zhì)量問題跟蹤系統(tǒng)，因在設(shè)計時采用了Notes中的組織結(jié)構(gòu)，使用了大量的硬編碼方式，當人員結(jié)構(gòu)發(fā)生調(diào)整時，工作流需要隨之進行調(diào)整，處于處理過程中的問題會出現(xiàn)無人能夠處理的情況，只能通過管理員人工干預才能正常運行；(3)對于進入系統(tǒng)的質(zhì)量問題，一般都需要定期跟蹤器狀態(tài)，以保證問題能夠得到及時處理。因此該系統(tǒng)應具有狀態(tài)自動跟蹤和分析判斷的功能。目前的系統(tǒng)在這方面功能薄弱，問題丟失之后只能依靠人工進行判斷檢查和修復，很容易遺漏。且對延期未處理的問題，也沒有能夠提供查詢功能，必須先導出到Excel中，然后用自定義宏進行搜索，效率很低；(4)質(zhì)量問題的解決對企業(yè)而言是非常寶貴的數(shù)據(jù)，因此知識管理在問題跟蹤系統(tǒng)中是一個重要的組成部分，一般要求有以下幾方面的功能Lessonlearned,Casestudy,Issuesearch等?；贚otusNotes的跟蹤系統(tǒng)在知識積累上有很大的不足，無法通過知識管理平臺進行共享，無法對對出現(xiàn)的問題進行總結(jié)和分析發(fā)掘深層次的原因，現(xiàn)有的問題庫無法延續(xù)可持續(xù)發(fā)展的長遠要求，無法沉淀為可共享的知識庫。(5)很多集成在郵件系統(tǒng)中的質(zhì)量問題跟蹤系統(tǒng)只能局限于內(nèi)部能夠登陸Notes的用戶使用，并沒有包含非內(nèi)部用戶，而基于WEB的PQCP系統(tǒng)提供了一個更廣泛的平臺，可以為不同的組織提供統(tǒng)一的平臺解決同一個問題。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)，可解決現(xiàn)有技術(shù)的不足之處。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案一種汽車產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)，其特征在于，其包括問題發(fā)布模塊，用以在產(chǎn)品的全生命周期的各個階段發(fā)布發(fā)現(xiàn)的問題，發(fā)布問題時，發(fā)布問題的屬性及其取值；問題的屬性包括試驗類型、造車階段、問題等級、故障編碼、頻次、關(guān)閉周期、問題性質(zhì)、零件設(shè)計級別、涉及EWO與否及其多少、問題后果；數(shù)據(jù)庫模塊，用以記錄所述問題發(fā)布模塊發(fā)布的問題；責任部門確定模塊，用以根據(jù)問題的屬性及其取值確定該問題需由何部門解決；暗燈模塊，用以在被發(fā)現(xiàn)的問題尚未解決、且已臨近需解決問題的時間節(jié)點時發(fā)出報警信息；報警的時間點可設(shè)定。作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述系統(tǒng)還包括知識學習模塊，用以按照所述數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)存儲的已發(fā)布問題的屬性分類，并才艮據(jù)該分類進行聚類；而后進行關(guān)聯(lián)分析計算，獲取所述問題的屬性與問題的關(guān)注度的關(guān)系，所述問題的關(guān)注度表示問題的重要程度。作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述知識學習模塊根據(jù)數(shù)據(jù)庫中已有的問題信息應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行在線學習，已有的問題信息包括發(fā)布問題時需要輸入的屬性、及后期需要設(shè)定的屬性；所述后期需要設(shè)定的屬性包括問題的關(guān)注度。作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述知識學習模塊同時獲取所述問題的屬性與責任部門的關(guān)系；所述責任部門確定模塊根據(jù)知識學習模塊獲取的上述關(guān)系確定新發(fā)布的問題需由何部門解決。所述知識學習模塊根據(jù)數(shù)據(jù)庫中已有的問題信息應用人工神經(jīng)網(wǎng)^^支術(shù)進行在線學習，已有的問題信息包括發(fā)布問題時需要輸入的屬性、及后期需要設(shè)定的屬性；所述后期需要設(shè)定的屬性包括問題的責任部門。作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述知識學習模塊獲取所述問題的屬性與解決問題所需的時間的關(guān)系，并以此作為暗燈模塊的報警依據(jù)。所述知識學習模塊同時獲取所述問題的屬性與解決問題所需的時間的關(guān)系；所述系統(tǒng)進一步包括解決問題所需時間確定模塊，用以根據(jù)知識學習模塊獲取的上述關(guān)系確定解決問題所需的時間。所述知識學習模塊根據(jù)數(shù)據(jù)庫中已有的問題信息應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行在線學習，已有的問題信息包括發(fā)布問題時需要輸入的屬性、及后期需要設(shè)定的屬性；所述后期需要^:定的屬性包括解決問題所需的時間。作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述試驗類型屬性的取值包括整車類試驗、系統(tǒng)級設(shè)計驗證試驗、系統(tǒng)級產(chǎn)品驗證試驗、零部件級設(shè)計驗證試驗、零部件及產(chǎn)品驗證試驗；造車階段屬性的取值包括騾子車階段、模擬樣車階段、若干個工程集成車造車階段、全工裝樣件試制階段、產(chǎn)品及工藝驗證階段、若干輪預試生產(chǎn)階段、若干輪試生產(chǎn)階段、批量生產(chǎn)階段；問題等級屬性的取值包括涉及安全或法規(guī)引起車輛拋錨、功能喪失/功能不合理、可能引起顧客不滿、輕微瑕瘋；故障編碼屬性的取值包括噪音類問題、連接類問題、功能類問題、不密封、測量、外觀類問題、零部件類問題、異味類問題、發(fā)動機問題、其他問題；問題性質(zhì)屬性的取值包括設(shè)計問題、質(zhì)量問題、工藝問題；零件設(shè)計級別屬性的取值包括全新設(shè)計、改進型設(shè)計；問題后果屬性的取值包括客戶服務(wù)中心問題、市場重點質(zhì)量問題、生產(chǎn)制造質(zhì)量問題、生產(chǎn)制造過程問題。本發(fā)明的有益效果在于本發(fā)明提出的汽車產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)把汽車生產(chǎn)的全生命周期的問題的發(fā)布及管理提供一個平臺。同時，本發(fā)明利用知識管理工具，可從已有的數(shù)據(jù)中挖掘出發(fā)布的數(shù)據(jù)屬性與問題的關(guān)注度、需要解決的時間等其他未被發(fā)布的屬性的關(guān)系；從而為企業(yè)的決策提供參考依據(jù)。圖1為本發(fā)明汽車產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)的組成示意圖。具體實施例方式下面結(jié)合附圖詳細說明本發(fā)明的優(yōu)選實施例。實施例一請參閱圖l,本發(fā)明揭示了一種汽車產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)，其包括問題發(fā)布模塊IO、數(shù)據(jù)庫模塊20、知識學習模塊30、關(guān)注度確定模塊40、解決問題所需時間確定模塊50、暗燈模塊60、責任部門確定模塊70。問題發(fā)布模塊10用以在產(chǎn)品的全生命周期的各個階段發(fā)布發(fā)現(xiàn)的問題，發(fā)布問題時，發(fā)布問題的屬性及其取值；問題的屬性包括試驗類型、造車階段、問題等級、故障編碼、頻次、關(guān)閉周期、問題性質(zhì)、零件設(shè)計級別、涉及EWO與否及其多少、問題后果。9問題的輸入信息主要包括以下內(nèi)容:Xl.試驗類型(有以下五種類型)試-驗編號試驗名稱V-Test整車類試-瞼S-DV系統(tǒng)級設(shè)計驗證試驗S-PV系統(tǒng)級產(chǎn)品驗證試驗C-DV零部件級設(shè)計驗證試驗C-PV零部件及產(chǎn)品驗證試驗X2.造車階段，依據(jù)整車研發(fā)過程將造車階段分類如下:階段編號階段名稱MUL騾子車階段(MuleCar)SMU模擬樣車階段(SimulateCar)EP1工程集成車造車階段第一階段EP2工程集成車造車階段第二階段EP3工程集成車造車階段第三階段EP4工程集成車造車階段第四階段0TS全工裝樣件試制階段PPV產(chǎn)品及工藝驗證階段PP1第一輪預試生產(chǎn)階段PP2第二輪預試生產(chǎn)階段PP3第三輪預試生產(chǎn)階段PP4第四輪預試生產(chǎn)階段P01第一輪試生產(chǎn)階段P02第二輪試生產(chǎn)階段P03第三輪試生產(chǎn)階段P04第四輪試生產(chǎn)階段(若有)S0P批量生產(chǎn)X3.問題等級定義問題等級編號問題等級說明A涉及安全或法規(guī)，引起車輛拋錨，等等B功能喪失/功能不合理，等等C可能引起顧客不滿，等等D輕孩i瑕瘋，等等X4.故障編碼噪音類問題10<table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table>X5.頻次高、中、低；X6.關(guān)閉周期長、中、短；X7.問題性質(zhì)設(shè)計問題、質(zhì)量問題、工藝問題；X8.零件設(shè)計級別全新設(shè)計、改進型；X9.涉及EW0(工程更改)與否及其多少是、否；如是，更改多少參數(shù)為:1、2、大于2;X10.問題后果<table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage12</column></row><table>數(shù)據(jù)庫模塊20用以記錄所述問題發(fā)布模塊發(fā)布的問題。知識學習模塊30用以按照所述數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)存儲的已發(fā)布問題的屬性分類，并根據(jù)該分類進行聚類；而后進行關(guān)聯(lián)分析計算，獲取所述問題的屬性與其他屬性的關(guān)系。所述知識學習模塊根據(jù)數(shù)據(jù)庫中已有的問題信息應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行在線學習，已有的問題信息包括發(fā)布問題時需要輸入的屬性、及后期需要設(shè)定的屬性。所述后期需要設(shè)定的屬性包括問題的關(guān)注度、解決問題所需的時間、問題的責任部門。知識學習模塊30的數(shù)據(jù)聚類、關(guān)聯(lián)分析過程是本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以完成的過程，本發(fā)明不做贅述?；诒景l(fā)明系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從大量的質(zhì)量問題事務(wù)型數(shù)據(jù)庫中抽取數(shù)據(jù)，將其整理、轉(zhuǎn)換為新的存儲格式。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)中抽取有價值的信息，幫助決策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的知識，發(fā)現(xiàn)被忽略的要素。從決策支持的角度看，數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持的過程，能高度自動地分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù)，進行歸納推理，從中挖掘出潛在的模式，預測項目質(zhì)量問題的行為，幫助企業(yè)的決策者調(diào)整質(zhì)量預防策略，從而減少風險，輔助做出正確的決策。關(guān)注度確定模塊40通過知識學習模塊30獲取所述問題的屬性與問題的關(guān)注度的關(guān)系，所述問題的關(guān)注度表示問題的重要程度。解決問題所需時間確定模塊50用以根據(jù)知識學習模塊30獲取所述問題的屬性與解決問題所需的時間的關(guān)系確定解決問題所需的時間，并以此作為暗燈模塊60的報警依據(jù)。暗燈模塊60用以在被發(fā)現(xiàn)的問題尚未解決、且已臨近需解決問題的時間節(jié)點時發(fā)出報警信息；報警的時間點可自由設(shè)定，如可設(shè)定至需解決問題的時間節(jié)點前IO個工作日報警。責任部門確定模塊70用以根據(jù)知識學習模塊獲取問題的屬性與責任部門的關(guān)系確定新發(fā)布的問題需由何部門解決。綜上所述，本發(fā)明提出的汽車產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)把汽車生產(chǎn)的全生命周期的問題的發(fā)布及管理提供一個平臺。同時，本發(fā)明利用知識管理工具，可從已有的數(shù)據(jù)中挖掘出發(fā)布的數(shù)據(jù)屬性與問題的關(guān)注度、需要解決的時間等其他未被發(fā)布的屬性的關(guān)系；從而為企業(yè)的決策提供參考依據(jù)。實施例二本實施例與實施例一的區(qū)別在于，本實施例中，系統(tǒng)不設(shè)知識學習模塊30,系統(tǒng)包括問題發(fā)布模塊10、數(shù)據(jù)庫模塊20、暗燈模塊60、責任部門確定模塊70。暗燈模塊60所需的"解決問題所需時間"可放在問題屬性中，或者人為定義。責任部門確定模塊70所需的責任部門，根據(jù)問題屬性確定。如根據(jù)問題屬性X4.故障編碼"發(fā)動機"，確定一個或多個可能的責任部門。這里本發(fā)明的描述和應用是說明性的，并非想將本發(fā)明的范圍限制在上述實施例中。這里所^L露的實施例的變形和改變是可能的，對于那些本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說實施例的替換和等效的各種部件是公知的。本領(lǐng)域技術(shù)人員應該清楚的是，在不脫離本發(fā)明的精神或本質(zhì)特征的情況下，本發(fā)明可以以其它形式、結(jié)構(gòu)、布置、比例，以及用其它組件、材料和部件來實現(xiàn)。在不脫離本發(fā)明范圍和精神的情況下，可以對這里所披露的實施例進行其它變形和改變。權(quán)利要求1、一種汽車產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)，其特征在于，其包括問題發(fā)布模塊，用以在產(chǎn)品的全生命周期的各個階段發(fā)布發(fā)現(xiàn)的問題，發(fā)布問題時，發(fā)布問題的屬性及其取值；問題的屬性包括試驗類型、造車階段、問題等級、故障編碼、頻次、關(guān)閉周期、問題性質(zhì)、零件設(shè)計級別、涉及EWO與否及其多少、問題后果；數(shù)據(jù)庫模塊，用以記錄所述問題發(fā)布模塊發(fā)布的問題；責任部門確定模塊，用以根據(jù)問題的屬性及其取值確定該問題需由何部門解決；暗燈模塊，用以在被發(fā)現(xiàn)的問題尚未解決、且已臨近需解決問題的時間節(jié)點時發(fā)出報警信息；報警的時間點可設(shè)定。2、根據(jù)權(quán)利要求l所述的汽車產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)，其特征在于所述系統(tǒng)還包括知識學習模塊，用以按照所述數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)存儲的已發(fā)布問題的屬性分類，并根據(jù)該分類進行聚類；而后進行關(guān)聯(lián)分析計算，獲取所述問題的屬性與問題的關(guān)注度的關(guān)系，所述問題的關(guān)注度表示問題的重要程度。3、根據(jù)權(quán)利要求2所述的汽車產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)，其特征在于所述知識學習模塊根據(jù)數(shù)據(jù)庫中已有的問題信息應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行在線學習，已有的問題信息包括發(fā)布問題時需要輸入的屬性、及后期需要設(shè)定的屬性；所述后期需要設(shè)定的屬性包括問題的關(guān)注度。4、根據(jù)權(quán)利要求2所述的汽車產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)，其特征在于所述知識學習模塊同時獲取所述問題的屬性與責任部門的關(guān)系；所述責任部門確定模塊根據(jù)知識學習模塊獲取的上述關(guān)系確定新發(fā)布的問題需由何部門解決。5、根據(jù)權(quán)利要求4所述的汽車產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)，其特征在于所述知識學習模塊根據(jù)數(shù)據(jù)庫中已有的問題信息應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行在線學習，已有的問題信息包括發(fā)布問題時需要輸入的屬性、及后期需要設(shè)定的屬性；所述后期需要設(shè)定的屬性包括問題的責任部門。6、根據(jù)權(quán)利要求2所述的汽車產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)，其特征在于所述知識學習模塊獲取所述問題的屬性與解決問題所需的時間的關(guān)系，并以此作為暗燈模塊的報警依據(jù)。7、根據(jù)權(quán)利要求6所述的汽車產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)，其特征在于所述知識學習模塊同時獲取所述問題的屬性與解決問題所需的時間的關(guān)系；所述系統(tǒng)進一步包括解決問題所需時間確定模塊，用以根據(jù)知識學習模塊獲取的上述關(guān)系確定解決問題所需的時間。8、根據(jù)權(quán)利要求7所述的汽車產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)，其特征在于所述知識學習模塊根據(jù)數(shù)據(jù)庫中已有的問題信息應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行在線學習，已有的問題信息包括發(fā)布問題時需要輸入的屬性、及后期需要設(shè)定的屬性；所述后期需要設(shè)定的屬性包括解決問題所需的時間。9、根據(jù)權(quán)利要求1至8任一所述的汽車產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)，其特征在于所述試驗類型屬性的取值包括整車類試驗、系統(tǒng)級設(shè)計驗證試驗、系統(tǒng)級產(chǎn)品驗證試驗、零部件級設(shè)計驗證試驗、零部件及產(chǎn)品驗證試驗；造車階段屬性的取值包括騾子車階段、模擬樣車階段、若干個工程集成車造車階段、全工裝樣件試制階段、產(chǎn)品及工藝驗證階段、若干輪預試生產(chǎn)階段、若干輪試生產(chǎn)階段、批量生產(chǎn)階段；問題等級屬性的取值包括涉及安全或法規(guī)引起車輛拋錨、功能喪失/功能不合理、可能引起顧客不滿、輕微瑕瘋；故障編碼屬性的取值包括噪音類問題、連接類問題、功能類問題、不密封、測量、外觀類問題、零部件類問題、異味類問題、發(fā)動機問題、其他問題；問題性質(zhì)屬性的取值包括設(shè)計問題、質(zhì)量問題、工藝問題；零件設(shè)計級別屬性的取值包括全新設(shè)計、改進型^:計；問題后果屬性的取值包括客戶服務(wù)中心問題、市場重點質(zhì)量問題、生產(chǎn)制造質(zhì)量問題、生產(chǎn)制造過程問題。全文摘要本發(fā)明揭示一種汽車產(chǎn)品質(zhì)量問題控制系統(tǒng)，包括問題發(fā)布模塊、數(shù)據(jù)庫模塊、責任部門確定模塊、暗燈模塊；問題發(fā)布模塊用以在產(chǎn)品的全生命周期的各個階段發(fā)布發(fā)現(xiàn)的問題；數(shù)據(jù)庫模塊用以記錄所述問題發(fā)布模塊發(fā)布的問題；責任部門確定模塊用以根據(jù)問題的屬性及其取值確定該問題需由何部門解決；暗燈模塊用以在被發(fā)現(xiàn)的問題尚未解決、且已臨近需解決問題的時間節(jié)點時發(fā)出報警信息；報警的時間點可設(shè)定。本發(fā)明把汽車生產(chǎn)的全生命周期的問題的發(fā)布及管理提供一個平臺。同時，本發(fā)明利用知識管理工具，可從已有的數(shù)據(jù)中挖掘出發(fā)布的數(shù)據(jù)屬性與問題的關(guān)注度、需要解決的時間等其他未被發(fā)布的屬性的關(guān)系；從而為企業(yè)的決策提供參考依據(jù)。文檔編號G06Q10/00GK101587574SQ20091005366公開日2009年11月25日申請日期2009年6月23日優(yōu)先權(quán)日2009年6月23日發(fā)明者山華,姚正名,張美華,劍彭,帆楊,王德新,邱國華,邵紀衛(wèi),陳志鑫,陶路明,顧裕弟,高衛(wèi)民,敏魏,龔紅兵申請人:上海汽車集團股份有限公司