基于8D问题求解法解决汽车线束端子偶发失效问题

随着汽车行业的不断发展,汽车线束端子连接问题在汽车市场售后上也随之增多,基于当前8D问题求解法在汽车行业应用广泛,文章结合8D问题求解法分析市场上汽车线束端子连接偶发失效问题,并概述8D问题求解法的特点、应用范围及实施流程,有益于后续此类问题在生产厂商管控过程中及时发现,并为后续此类问题的解决提供思路。

浅析混动车型低压线束CAN网络通信丢失一般故障问题

随着CAN总线系统在汽车控制领域的应用越来越广泛,CAN总线系统故障对汽车控制功能的实现有很大的影响。为了减少CAN总线系统故障的发生率,提高驾乘体验,文章首先对处理总线故障的总体思路进行阐述,然后总结出几种常用的CAN总线诊断工具并对其进行介绍,最后从故障现象、诊断分析以及排查方法等方面入手,对在实际项目工作中遇到的CAN总线故障进行详细描述和说明,以便可以极大提高CAN总线的故障诊断与排除效率。

润滑和多边形效应对喷漆双链爬行的影响分析与验证

主要介绍了喷漆室喷漆双链的结构以及爬行问题的由来,从驱动力、润滑、多边形效应3个方面对双链爬行的影响进行了分析、验证,并确认可以通过调整润滑方法来减小双链爬行,满足使用要求。

烘干输送链的张紧钢丝绳破断问题分析

本文主要从钢丝绳的选型、使用维护和滑轮几个方面,分析、确认了烘干输送链的张紧配重用钢丝绳发生破断的主要原因,并给出了延长其使用寿命的解决办法。

ChatGPT时代下基于深度自编码网络的企业内部审计智能预警——以往来款项审计为例

以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术被誉为第二次信息革命,其强大的数据深入分析能力为企业智能化内部审计提供了新思路.针对现有审计风险预警中传统机器学习泛化能力提升有限以及特征分析维度不足等问题,提出一种基于ChatGPT技术内核的深度自编码网络方法,来对往来款项这一重要会计活动中的风险做出事前判别.首先,根据影响因素从业务匹配、期限结构、减值损失、关联交易、单体统计和文本信息多个角度筛选提取审计特征;随后,考虑到风险样本的不平衡性以及业财指标在经营周期下的前后时变特性,基于无监督和深度学习思想,构建了以添加注意力机制双向长短期记忆(Bi-LSTM)作为神经网络的深度自编码器(DAE)预训练模型,并借鉴多任务学习思想,利用融合模型迁移的集成框架量化审计风险概率以保证预警的稳定性;最后,通过大数据技术采集企业往来业务和财务的真实数据对上述方法进行了多方面对比验证.试验结果表明,该方法有助于不同预警时间窗口下审计特征的高效精准挖掘,相较常用的监督学习和迭代聚类法能显著提升审计风险预警的精度和鲁棒性,同时能识别出导致风险产生的关键因素以快速定位审计疑点,为企业改善内部审计的质量和效率提供智能化决策支持.