客户介绍
奥托立夫是全球领先的汽车安全系统供应商，公司专注于安全气囊、座椅安全带系统及电子控制单元的研发与制造，为全球主流汽车制造商提供全面的乘员保护解决方案，致力于通过创新技术持续提升道路安全水平。
项目背景
作为汽车安全气囊生产厂商，日常试验中需处理大量物理测试数据（如力-时间曲线、位移曲线等），传统人工校对存在效率低、稳定性差的问题。通过AI技术实现数据异常自动检测与标注，辅助工程师快速定位需复查的异常点（如峰值偏移、曲线形态异常），减少重复性工作并提升决策效率。
核心挑战与解决方案
技术实现路径
智能分析模型架构
- 主干网络设计：采用时序卷积网络与长短期记忆网络融合架构，有效捕捉曲线时序依赖关系。这种思路与基于人工智能的数据质量稽查方法一脉相承，该专利采用机器学习模型和大数据技术进行异常结果检测。
- 异常检测模块：通过孤立森林算法识别偏离分布的数据点。该算法在数据质量监测、异常数据识别场景中具有显著优势，能够有效检测数据集中的异常值。
人机协同决策平台
- 可视化看板：提供曲线对比视图和异常概率热力图。类似AI在运维中的异常检测系统，可生成数据可视化图表和自动化报告，帮助工程师直观理解检测结果。
- 反馈闭环机制：工程师复检结果反哺模型，实现持续优化。这种机制与远程运维系统有异曲同工之妙，技术人员可通过远程查看和调试，不断改进系统性能。
应用效果与价值
效率提升成果
- 检测效率：异常检测耗时从人工4小时/图表缩短至AI自动处理10分钟/图表
- 质量保障：误报率降低至5%以下，漏检率<2%，与气囊折叠机改进后返工率从15%降到1% 的效果相当
- 节省成本：年测试实验次数减少50%，节省大量资金成本
方案亮点
北京大神科技有限责任公司
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