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保修数据会被持续收集、跟踪和分析，并得到更广泛的理解，这有助于提高客户满意度、重新设计产品、提高产品质量和可靠性，从而最大限度地减少保修索赔。机器学习模型可用于分析、识别问题，并通过正确的根本原因分析加速解决问题，特别是针对不常见或间歇性的质量问题。在当今世界，由于客户的偏好以及为吸引客户和在竞争中脱颖而出而提供的选择，许多定制和配置导致产品以独特的方式出现故障，因为产品具有更多的电子产品、量身定制的组件、软件和复杂的系统集成。由于组件和配置的复杂性，需要来自更广泛学科的专业知识来诊断和解决与各种故障相关的质量问题。客户偏好的增加、定制构建、软件和硬件组件和配置的集成增加了产品的复杂性，从而导致更高的质量成本和熟练资源需求。
人工智能保修管理
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