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龙图腾网获悉安德佳(福建)铝饰科技有限公司申请的专利一种基于大数据汽车铝饰件产品质检方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121526441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610063120.9，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于大数据汽车铝饰件产品质检方法是由郑昕斌;罗夫·泰默里希;陈勇设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据汽车铝饰件产品质检方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的汽车铝饰件产品质检方法，具体涉及质量管理与质检决策领域，用于解决现有铝饰件质检依赖固定规则与经验判断、难以结合售后质量信息动态优化质检绩效与资源配置的问题。本方法通过对车辆售后损伤数据进行结构化处理与损伤模式划分，结合生产过程时序数据提取关键过程特征，并构建缺陷早期传播模型，实现对不同缺陷类型发生概率的预测；在此基础上，依据缺陷风险水平动态生成多层递阶质检策略，并综合质检执行成本与历史质量损失成本，通过多目标优化输出下一生产周期的质检绩效指标，从而在控制成本的同时提升质量风险管理的科学性与决策价值，以适应精细化运营与成本约束并重的管理需求。

本发明授权一种基于大数据汽车铝饰件产品质检方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据汽车铝饰件产品质检方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、从车辆售后维修数据源中提取包含铝饰件零件批次标识的损伤记录，对损伤记录执行数据清洗，生成结构化的批次损伤数据； S2、对批次损伤数据进行基于谱聚类的无监督学习，划分铝饰件零件的损伤模式族群； S3、根据铝饰件零件批次标识，追溯对应生产周期的时序生产过程数据，并采用滑动窗口方法切割为生产片段特征序列； S4、针对每个损伤模式族群，将其包含的所有批次的生产片段特征序列输入集成分类框架，识别关键过程特征组合； S5、基于生产关键过程特征组合，构建铝饰件工艺缺陷早期传播网络，预测可测缺陷类型及发生概率； S6、根据预测的缺陷类型及发生概率，动态生成多层递阶质检策略； S7、集成多层递阶质检策略的预估执行成本与各损伤模式族群对应的历史质量损失成本数据，通过动态双目标优化算法，输出下一生产周期中质检绩效指标集合； 所述S4中，针对每个损伤模式族群，将其包含的所有批次的生产片段特征序列输入集成分类框架，识别关键过程特征组合具体包括： 针对每个损伤模式族群，将族群内所有铝饰件零件批次标识对应的生产片段特征序列作为正样本集，从历史生产数据中提取未被划入任何损伤模式族群的正常零件批次，将对应的生产片段特征序列作为负样本集； 使用正样本集与负样本集训练以生产片段特征序列为输入、以批次归类预测为输出的集成分类模型； 统计各过程特征在模型训练过程中参与分类决策节点划分时对样本区分结果的累计贡献程度，计算集成分类模型所依赖的过程特征在分类决策中的重要性排序，筛选其中重要性最高的特征子集定义为关键过程特征组合； 所述S5中，构建铝饰件工艺缺陷早期传播网络，预测可测缺陷类型及发生概率具体包括： 将关键过程特征组合映射到对应的制造节点上，基于制造节点的前后关系构建有向图网络模型，节点代表承载关键过程特征的制造工序，边代表缺陷沿工艺路径的传播关系； 利用历史生产数据中提取的相同关键过程特征与最终检测缺陷的共现关系，计算有向图网络模型中相邻节点间缺陷状态转移的条件概率； 在当前铝饰件零件批次中，将包含关键过程特征的生产片段特征序列作为输入，在有向图网络模型中沿工艺路径方向进行前向传播推理，实时计算下游各工序最终被检测到的各类缺陷的发生概率，并将概率超过设定置信度的缺陷类型及其对应概率值作为预测输出。

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