汽车维权事件频发，车企如何做好生产质量管理？

最近几天，特斯拉女司机在上海车展维权的时间闹得沸沸扬扬。一位因为特斯拉Model 3刹车失灵导致事故的女士，在上海车展特斯拉展位上大闹，穿上特斯拉刹车失灵的衣服，一度爬到特斯拉参展车的车顶上大声维权，导致场面一度失控。

细数2020年特斯拉发生的故障，有刹车失灵、车辆突然加速、车辆失控等问题，让消费者对特斯拉产生信任危机，因此特斯拉在中国4月销量大跌，股价也直线下降。

在汽车维权事件里，特斯拉的危机公关固然重要，但我们也要看到事件背后的本质问题，就是汽车的生产质量问题。

汽车制造业的生产质量管理为什么这么难？

1、汽车制造涉及的各方数据错综复杂，自动化设备的应用，产生大量的数据，无法很快进行收集整合。

2、汽车制造涉及的工业技艺繁杂，对基层员工、生产负责人、班组长、质检人员、出入库人员的专业能力要求高。

3、大型设备故障不易发觉，不能提前预警

4、跨工厂、跨车间、跨业务系统的数据，不能关联分析

5、很难发现经验以外的影响生产质量的因素

6、技能人才短缺。高级技术人员严重短缺。没有形成对高技能人才的评价、激励和流动机制。

重要的是，对一个汽车制造业企业而言，质量管理是企业管理的重要环节，制造业中产品成本的50%-80%是在生产过程中导致的。因此要及时发现生产过程中的缺陷和偏差，控制好生产质量，产品质量。它能直接影响工厂效益和竞争力。

如何做好汽车的质量管理？

生产质量分析方案的应用能大大提高企业的成品率，降低次品率。它能通过跨系统的数据分析，实现产品质量分析、索赔分析和责任追踪。

首先，进行全方位的数据收集，其中包括MES系统、CRM、ERP系统等数据。

其次，数据建模和处理。慧都AI和BI的综合应用，机器学习建模分析，预测备件需求。

再者，针对特斯拉事件，对三包索赔金额分析、配件订单成本分析，大区质量问题分析，责任追踪分析，车型问题分析

最后，要对相关人员进行培训，BI平台的操作和使用，后台管理，数据建模等。

生产质量分析方案部分图例：

探索质量分布与区域、车型、专员、供应商等因素的关系

探索成本与时间、车型、区域等因素的关系

质量问题与专员、车型、供应商、时间等因素的关系。