马路上一辆辆飞驰而过的汽车，早已是司空见惯的场景。其实在每一辆汽车的制造过程中，都要对上千个检测点做严密的分析和检测。
汽车白车身尺寸偏差预测，在汽车车身制造领域，其工艺是至关重要的一环。
本次，我们将分享基于东软 SaCa NeuAI 人工智能平台构建的“汽车白车身尺寸偏差预测场景”，有效提升汽车白车身尺寸偏差预测和分析能力。
提升汽车制造效率和质量
提前预测偏差趋势
降低分析预测难度
降低分析员专业度要求
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东软汽车白车身尺寸偏差预测场景，采用拖拽搭建方法，快速高效完成数据采集、数据探查、数据预处理、时间序列模型、数据漂移评估等功能模块的构建。该场景的功能模块算子均由该类别领先且主流的算法构建，具有精确性、稳定性、易部署等优势，大幅度提高汽车制造的质量和效率。
数据采集和探查
该场景能够高效采集并洞察数据，掌握数据分布、数据周期性等特点。对数据进行全面的了解，为白车身尺寸偏差分析打好数据基础。
数据预处理
通过自定义编程算子，灵活地完成了复杂业务场景的数据处理，为白车身尺寸偏差预测性分析模型做好数据准备。
构建模型
建立时间序列模型，快速预测白车身尺寸偏差趋势，为提前预警做好 AI 支持。当偏差超过业务阈值时自动预警，提示业务人员提前对生产设备进行调整。
模型应用和监控
为防止数据漂移影响模型预测精度，该系统能够对模型进行实时监控，当数据漂移达到判定指标后，可对模型进行再训练，使得模型预测精度一直保持在较高水平。
东软 SaCa NeuAI ：赋能核心驱动力
东软汽车白车身尺寸偏差预测场景基于 SaCa NeuAI 人工智能平台构建。该平台能够准确识别和分析各类数据，在不同环境和条件下，能够保持高水平的性能和效果。同时，平台集成了多种部署方式，真正做到实时训练，实时部署，具有高效反应和简单易用的特点。
为了确保平台的安全性， SaCa NeuAI 平台采取了一系列安全措施。例如，采用安全的网络架构和访问控制机制来保证数据和系统的安全。
汽车白车身尺寸偏差是影响产品质量和安全性的重要因素之一。东软汽车白车身尺寸偏差预测场景实现了基于大数据 AI 分析模型，助力客户完成数据、模型、业务逻辑内容沉淀，形成有效的资产库，大大降低不良品率，减少返工次数，提高生产效率，为企业数字化转型提供有力的支撑。
