AI 质量缺陷分析平台
面向汽车线束制造行业，基于 RAG 检索增强与 LLM 大模型的智能质量缺陷分析系统。覆盖缺陷登记、8D 报告生成、PSS 问题解决、知识库管理全链路，实现从缺陷录入到根因分析的一站式 AI 辅助决策。
行业痛点
纸质流程低效
8D 报告依赖 Excel 模板手动填写，版本混乱、审批繁琐，历史案例查找困难，经验无法沉淀复用。
根因分析效率低
工程师依赖个人经验分析缺陷根因，新人上手慢、分析结果不一致，且缺乏历史案例的语义检索能力。
知识碎片化
缺陷知识分散在不同系统和个人手中，检索靠记忆翻找，相似问题反复发生却无法有效预防。
核心功能
缺陷全生命周期管理
支持缺陷登记、分级（S/A/B/C）、分类、来源追溯，完整记录从发现到关闭的全过程。软删除回收站机制防止误删。
8D 报告在线协作
D1 团队组建至 D8 祝贺闭环全流程在线管理，支持多人协作编辑与阶段推进。AI 自动生成根因分析和措施建议。
PSS 问题解决表
结构化问题解决流程，支持从问题识别到标准化固化全流程追踪，内嵌 Champion 索引快速定位历史案例。
AI 智能助手
内嵌 AI 对话面板，支持质量问题咨询、根因分析推理与方案推荐。基于 MiniMax / DeepSeek 双 LLM 引擎。
RAG 智能检索
向量粗筛 + LLM 精判两阶段过滤，精准匹配历史相似缺陷，避免"导线断裂"误匹配"焊点断裂"的语义偏差。
知识库沉淀
缺陷案例自动归档知识库，支持 5M1E（人机料法环测）分类与产生工序段标注。ChatGPT 式检索历史经验。
QMIS 数据迁移
一键导入旧 QMIS 系统导出的完整迁移包，自动匹配用户、补建账号、归一化严重等级，平滑过渡零数据丢失。
AI 辅助根因诊断
根据缺陷描述自动生成 8D 内部分析报告，包含可能根因、5M1E 归属和对应长期措施，引用历史经验并补充 AI 推理。
Dashboard 数据看板
可视化总览缺陷统计、严重等级分布与趋势变化，支持月环比分析，快速掌握质量全貌。
项目背景
汽车线束制造中的缺陷管理长期依赖纸质 8D 报告和分散的 Excel 表格，存在版本混乱、审批低效、历史经验无法检索复用等痛点。AI-QPA 以 PostgreSQL + pgvector 向量数据库为底座，结合 MiniMax / DeepSeek 大模型，实现缺陷从登记、分析到知识沉淀的全链路数字化与智能化。
技术栈
功能详情
缺陷全生命周期管理
覆盖缺陷登记、分类、严重等级评定（S/A/B/C）、来源追溯（客户投诉/内部发现/审核发现/供应商）的完整流程。支持多条件筛选与批量操作，软删除回收站机制确保数据安全，可随时恢复或永久删除。
8D 报告在线协作
严格按照 D1~D8 标准流程设计：D1 团队组建 → D2 问题描述 → D3 临时遏制 → D4 根因分析 → D5 永久对策 → D6 实施验证 → D7 预防措施 → D8 团队祝贺。支持多人协作编辑、阶段推进与历史版本追溯。
AI 智能助手
内嵌 AI 对话面板，支持质量问题自由问答。基于 MiniMax 和 DeepSeek 双 LLM 引擎，可自动生成 8D 内部分析报告，包含根因推理、5M1E 归属判断与针对性长期措施建议。历史案例与 AI 推理并重，确保分析可靠。
RAG 两阶段智能检索
创新性两阶段过滤机制：第一阶段 pgvector 向量粗筛（放宽阈值多捞候选），第二阶段 LLM 精判相关性（区分"导线断裂"与"焊点断裂"等语义近似但本质不同的问题）。在保证召回率的同时大幅提升精准度，解决传统向量检索的语义偏差问题。
PSS 问题解决与知识沉淀
PSS 问题解决表覆盖从问题识别、现状调查、目标设定、原因分析、对策实施到标准化固化的完整闭环。Champion 索引支持快速定位同类历史案例。知识库按 5M1E 分类自动归档，支持语义检索，让经验真正可复用。
QMIS 数据无缝迁移
支持上传旧 QMIS 系统导出的完整迁移 ZIP 包，先预览数据量与用户匹配结果，确认后一键导入。自动按用户名/显示名匹配 AI-QPA 用户、补建缺失账号并设置默认密码。严重等级自动归一化（A-严重 → A 等），确保数据平滑过渡。