三、主要做法
特斯拉上海超级工厂以领先行业的尖端技术和创新能力，与中国智造相结合，将“数智化”融合到制造全过程质量管控。通过搭建“一体化的质量数据采集、监控及预警系统”，以及“一站式”人工智能平台，实现质量表现实时可见、问题高效解决和风险提前预防。同时，引入互联网“数据中台”概念，实现关键数据的统一治理。
1. 一体化质量数据采集、监控及预警系统，实现全业务链质量信息及时反馈
特斯拉结合业务需求与前沿信息技术，搭建高集成、可复用的底层大数据系统，通过数据治理、数据资产化、服务化模块，达成以下“数智化”目标。
一是实现智能数据采集。设定数据治理标准，基于业务需求对采集信息进行差异化同步（实时/异步传输），接入数据中台，以促进质量数据在业务活动之间高效率交互共享，确保生产过程中的人、机、料、法、环、测等质量强相关数据的完整性、准确性以及可靠性。
二是实现高效数据应用。打通研发、供应链、制造、物流、交付、售后等业务环节数据，实现跨业务链质量信息互通与共享。同时结合质量业务模型与数据中台，进行数据的分析与应用，开发智能化算法，满足业务链各环节质量需求。
2. 一站式人工智能平台，提高风险预防、分析和解决效率
特斯拉在“数智化”数据应用开发过程中发现，针对单一场景开发的模式需要大量时间投入。通过人工智能算法平台化，可实现相似场景的配置化开发——复用功能组件，提升开发效率。
通过高效利用数据资产、分步开发智能化算法，已实现多个典型应用场景，例如：
一是智能视觉代替人工检验，主要用于实现大批量、多品种生产模式下的精准管控和追溯。二是智能化关联分析模型辅助工艺及设备参数优化。通过基于大数据的关联分析模型，辅助工艺工程师快速锁定各类参数与产品质量的相关性，并自动推荐最优参数组合，实现质量知识、方法的模型化。三是机器学习预判过程质量。通过对工艺过程信息的精准分析，预判制造质量结果，降低检测成本、提升效率。
