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基于人工智能的软件缺陷预测器：案例研究中的应用和优势
Ayse Tosun 1、Ayse Bener 2、Resat Kale 3 1,2 博阿齐奇大学计算机工程系软件研究实验室（SoftLab），邮编 34342，伊斯坦布尔，土耳其 3 Turkcell 技术公司，盖布泽，伊斯坦布尔，土耳其 1 ayse.tosun@boun.edu.tr，2 bener@boun.edu.tr，3 resat.kale@turkcellteknoloji.com.tr 摘要 软件缺陷预测旨在通过引导测试人员完成软件系统中易出现缺陷的部分来减少软件测试工作量。缺陷预测器被广泛用于组织中以预测缺陷，从而节省时间和精力，作为手动代码审查等其他技术的替代方案。在现实环境中应用缺陷预测模型很困难，因为它需要来自过去项目的软件度量和缺陷数据来预测新项目的缺陷倾向。另一方面，它非常实用，因为它易于应用，可以用更少的时间检测出缺陷并减少测试工作量。我们在一年的时间内为一家电信公司建立了一个基于学习的缺陷预测模型。在这项研究中，我们简要解释了我们的模型，展示了它的收益并描述了我们如何在公司中实施该模型。此外，我们将我们的模型的性能与试点项目中应用的另一种测试策略的性能进行了比较，该项目实施了一种名为团队软件流程 (TSP) 的新流程。我们的结果表明，缺陷预测器可用作新流程实施过程中的支持工具，预测 75% 的代码缺陷，并减少测试时间，而通过代码审查和正式检查表等更耗费劳动力的策略检测到的代码缺陷率为 25%。
报告编号 A0436 - 波音供应商
范围 这些要求涉及必要的检查、测试和过程控制，以证明产品符合波音军用飞机和导弹系统 - 圣路易斯（以下简称波音 A&M - 圣路易斯）的要求。本文件适用于根据波音 A&M - 圣路易斯采购订单生产的波音设计产品的制造。这些是最低要求，并不免除供应商生产符合采购合同所有要求的材料的义务。波音 A&M - 圣路易斯正在过渡到电子流程来定义工程要求。此过程称为基于模型的定义 (MBD)。MBD 是一种流程，其中制造零件所需的所有信息都包含并通过电子三维 CAD 零件文件和几个相关文档进行传达，而无需依赖传统的全尺寸 2D 图纸。在此处引用时，工程定义应解释为传统的 2D 图纸或 MBD 包。MBD 包包含：a. 在 CAD 模型中按制造状态建模的标称几何形状。b. 几何尺寸和公差以及嵌入在 CAD 模型或工程说明中的其他描述性文本和符号。c. 包含零件描述和数据控制语句的 PCD（零件协调文档）。d. 工程说明 e. 根据需要，关联的紧固件收集器文件（显示安装状态）。f.零件清单信息（例如材料要求）和说明 当卖方收到或使用波音数字数据作为设计和/或检验的依据时，卖方应审查 D6-51991《波音供应商数字产品定义质量保证标准》的要求，并将该文件作为实施数字数据控制流程的指南。以下规范构成本文件的一部分，在此引用的范围内。当前修订将用作验收标准。表 1-规范 规范编号 标题 P.S.21203 零件和材料的硬度测试 P.S.21207 铝合金电导率的涡流测定 P.S.23023 金属硬度和电导率检验验收标准 P.S.采购 1.1.一般规定 供应商应确保所采购产品符合采购合同的要求。23038, 23051 材料替代授权 ANSI/ASQC Z1.4 按属性检验的抽样程序和表格 ANSI/ASQC Z1.9 按变量检验的抽样程序和表格（用于计算缺陷率） SAE AS9102 首件检验 SAE AS9103 关键特性的变化管理 ISO 10012-1-1992 测量设备质量保证要求 一般要求 1.为履行波音 A&M - 圣路易斯采购订单，供应商与其次级供应商之间的所有采购合同应解决以下问题： 1.1.1 波音 A&M - 圣路易斯采购订单、工程图和/或特殊制造说明中出现的适用要求。
自动化存储和检索系统是...的替代方案
1.2 总统大学管理学院管理与技术硕士学习课程 Jl。 Ki Hajar Dewantara，Jababeka 教育园区，Bekasi，17550，印度尼西亚 印度尼西亚 adi.saptari@president.ac.id，b ardhi.bebi.laksono@gmail.com 摘要。这项研究是在一家生产备件、专用机器、自动化系统集成商和机器人设备的机械工程公司进行的。公司存在仓库运营成本高、扩大生产线所需空间大、盘点问题、无法拣货、运营周期长、物流效率低、库存成本高等问题。这些问题对那些要求降低成本、提高效率和生产力并尽量减少缺陷的公司的业绩产生了影响。数据显示，该公司需要额外增加157平方米来扩建仓库，检索错误率为4％，运营成本超过2亿美元，周期时间为150秒，零件丢失率为7％，并且存在网络数据安全风险。鉴于问题的重要性，公司需要评估和解决影响公司业绩的问题，尤其是仓库部门的问题。采用 DMAIC（定义、测量、分析、改进和控制）方法全面探索问题并产生替代解决方案。提出了两种替代方案。使用的选择标准是成本；准确性、安全性、生产率、周期时间以及最小化缺陷。结论是，选择实施自动存储和检索系统 (ASRS) 是因为与扩建现有仓库相比，它在许多方面都占主导地位。 ASRS 的实施表明该新系统解决了当前的仓库问题。关键词。 ASRS、仓库自动化、dmaic、标准、选择。抽象的。这项研究是在一家生产定制备件、专用机械、自动化系统集成商和机器人设备的机械工程公司进行的。公司存在仓库运营成本高，产线需要扩容，库存问题，拣货困难，作业周期长，物流效率低，库存成本高等问题。这些问题对公司业绩有影响，公司需要降低成本、提高效率和生产力并尽量减少缺陷。数据显示，该公司需要额外增加157平方米来扩建新生产线，拣选缺陷率为4%，运营成本超过2亿美元，循环时间为150秒，零件丢失率为7%，存在网络数据安全风险。由于问题的重要性，公司需要评估并解决对公司绩效有影响的问题，尤其是在仓库方面。采用 DMAIC（定义、测量、分析、改进和控制）方法全面探索问题并提出替代解决方案。提出了两种替代方案。使用的选择标准是成本；准确性、安全性、安全性、生产率、周期时间，并尽量减少缺陷。结论是，选择自动存储和检索系统 (ASRS) 的应用，因为与扩展当前系统相比，它在许多方面占主导地位。ASRS 的实施证实，这个新系统可以解决当前的仓库问题。关键词：ASRS、仓库自动化、DMAIC、标准、选择。简介
特斯拉供应链分析
我们将深入研究特斯拉如何通过完善其供应链游戏来使电动汽车超级受欢迎。您知道该公司在汽车世界中的巨大交易，但是您是否想知道是什么使他们的后勤工作？在本文中，我们将探索特斯拉的成功秘密调味料 - 其供应链策略与自动化，采购和按时交付商品有关。特斯拉的制定公式可以保持成本降低和质量高：它可以自动化零件制造，在全球范围内提供一流的组件，并拥有自己的送货服务，可以尽快向客户提供产品。猜猜是什么？该公司的超级环保，其计划通过促进可再生能源，减少浪费并使供应商具有可持续性。这全都是要使世界成为绿色的地方，同时出售许多电动汽车！与供应商一起，我们正在减少排放，废物和用水，同时促进自然资源负责使用。我们的表显示了每辆车全球车辆制造中水的强度：车辆制造强度撤出水（M3/车辆）细胞制造0.48Gigigafactory Berlin1.800gigigafactory texas2.780BMW1.900TESLA（2022） group3.750ford3.800Toyota4.120gm4.540stellantis4.7770 Industry avg3.680我们还实施了主动性，通过使用可回收和可回收的材料来减少包装足迹，消除单使用塑料，并鼓励供应商做同样的事情。我们的特斯拉能源计划旨在减少化石燃料的使用并促进可再生能源。我们与供应商合作促进负责任的采购，采用公平的劳动惯例和道德材料。通过减少我们自己的环境影响和供应商的影响，同时促进可持续的包装选择和可再生能源，我们正在创造更可持续的未来。特斯拉的供应链策略：平衡特斯拉的挑战和优势，特斯拉的非常规供应链策略可节省大量成本和市场优势。但是，该公司面临几个挑战，以维持质量控制。如果系统无法正确维护或过时，对库存管理和订单处理的自动化系统的依赖会产生质量损害的风险。为了减轻这种风险，特斯拉必须确保其系统经常更新和维护良好。复杂的物流网络需要从供应商到工厂的零件有效运输，这可能会受到供应链中问题的破坏。此外，公司相对较新的供应链模型可能会因客户需求的意外变化或适应新技术而挣扎。尽管面临这些挑战，但特斯拉还是获得了明显的成本节省和市场上的优势。通过投资其供应链模型并应对所面临的挑战，该公司可以在汽车行业保持竞争优势。特斯拉通过强有力的沟通和协作主动管理其供应商，定期评估绩效和成本结构。特斯拉的实时数据收集使公司能够在其整个供应链中做出精确的决策。该公司采用先进的生产优化技术，例如分析和预测模型，以识别瓶颈并优化生产。通过一系列系统和流程（包括全面的供应商质量保证计划）确保质量控制。特斯拉的供应链战略利用大数据和人工智能（AI）来解决行业复杂性并保持竞争优势。通过整合生产线，仓库和物流合作伙伴的信息，特斯拉可以监控库存水平并快速确定潜在的短缺或盈余，最大程度地减少废物并确保及时交付关键组件。与依赖过时的预测的传统制造商不同，特斯拉的动态数据系统使其能够迅速响应需求，部分原因是AI驱动的算法可以分析销售趋势，客户订单和市场条件，以预测对车辆和组件的需求。此预测有助于生产与客户需求保持一致，同时减少多余的库存并实现可扩展的操作而无需过度扩展资源。特斯拉还使用大数据来评估供应商的性能，跟踪指标，例如交货时间，缺陷率和对变化的响应能力。AI驱动的见解有助于确定表现不佳的供应商并建议替代方案，从而确保整个供应链的连续性。特斯拉供应链中AI的实现已简化了流程，降低效率低下并增强了适应性。通过模拟供应商延迟或物质短缺等方案，特斯拉制定了应急计划，以最大程度地减少停机时间。高级AI系统监控生产线实时缺陷，最大程度地减少对手动检查的依赖，并确保车辆符合高质量标准。此外，AI通过确定用于交付组件和成品的有效路线，降低运输成本，碳排放和交付时间来优化物流运营。特斯拉的工厂还利用机器学习来简化诸如电池生产之类的过程，促进可扩展性而不会损害质量。公司的供应链证明了其对可持续性的承诺，AI和大数据在减少浪费和促进环保实践方面发挥了关键作用。特斯拉通过回收策略，最小化环境影响并利用大数据和AI来优化电池寿命，从而彻底改变了供应链管理。公司的实时数据系统和AI工具提供了可行的见解，以提高响应能力，预测需求，评估供应商绩效并减轻风险。自动化和可持续性也得到了优先级，在与监管和消费者的需求保持一致的同时，可以有效地降低成本并有效地扩展。通过结合技术和策略，特斯拉重新定义了汽车行业的供应链效率和适应性，为领导者提供了实现弹性和可扩展性的蓝图。
Lam Research、Entegris 和 Gelest 联手推进 EUV 干光刻胶技术生态系统 2022 年 7 月 12 日 合作提供强大的化学品供应链
Lam Research、Entegris、Gelest 联手推进 EUV 干光刻胶技术生态系统 2022 年 7 月 12 日 该合作为采用突破性技术的全球芯片制造商提供强大的化学品供应链，并支持下一代 EUV 应用的研发 旧金山，2022 年 7 月 12 日 /美通社/ -- SEMICON WEST 2022 -- Lam Research Corp. (NASDAQ: LRCX)、Entegris, Inc. (NASDAQ: ENTG) 和三菱化学集团旗下公司 Gelest, Inc 今天宣布达成战略合作，该合作将为全球半导体制造商提供可靠的前体化学品，用于 Lam 突破性的极紫外 (EUV) 光刻胶干光刻胶技术，这是生产下一代半导体的创新方法。 双方将共同致力于 EUV 干光刻胶技术研发，用于未来几代逻辑和 DRAM 产品，帮助实现从机器学习和人工智能到移动设备的一切。强大的工艺化学品供应链对于 EUV 干光刻胶技术融入大批量生产至关重要。这项新的长期合作进一步拓宽了干光刻胶技术不断发展的生态系统，并将提供来自半导体材料领导者的双源供应，确保在全球所有市场持续交付。此外，Lam、Entegris 和 Gelest 将共同努力，加速开发未来具有成本效益的 EUV 干光刻胶解决方案，用于高数值孔径 (high-NA) EUV 图案化。高 NA EUV 被广泛视为未来几十年器件持续缩小和半导体技术进步所需的图案化技术。干光刻胶提供高蚀刻抗性和可调节的沉积和开发厚度缩放，以支持高 NA EUV 降低的焦深要求。Lam Research 执行副总裁兼首席技术官 Rick Gottscho 表示：“干光刻胶技术是一项突破，它打破了使用 EUV 光刻技术扩展到未来 DRAM 节点和逻辑的最大障碍。” “此次合作将 Lam 的干光刻胶专业知识和尖端解决方案与两家行业前体化学品领导者的材料科学能力和值得信赖的供应渠道结合在一起。干光刻胶生态系统的这一重要扩展为该技术令人兴奋的新水平创新和大批量生产铺平了道路。”干光刻胶最初由 Lam 与 ASML 和 IMEC 合作开发，它提高了 EUV 光刻的分辨率、生产率和良率，从而解决了与创建下一代 DRAM 和逻辑技术相关的关键挑战。它提供了卓越的剂量与尺寸和剂量与缺陷率性能，从而提高了 EUV 扫描仪的生产率并降低了拥有成本。此外，Lam 的干光刻胶工艺比传统光刻胶工艺消耗更少的能源，原材料消耗减少五到十倍，从而提供了关键的可持续发展优势。“Lam 的干光刻胶方法体现了材料层面的关键创新，并提供了广泛的优势，包括更好的分辨率、更高的成本效益和令人信服的可持续发展优势，”Entegris 首席执行官 Bertrand Loy 表示。“我们很自豪能够成为这一创新合作的一部分，以加速干光刻胶的采用，并成为客户值得信赖的工艺材料供应商，帮助他们利用这一重要技术创造下一代半导体。”“我们与 Lam 和 Entegris 合作推进 EUV 光刻的干光刻胶，表明我们致力于支持芯片制造商在材料科学方面的创新，”三菱化学集团旗下公司 Gelest 总裁 Jonathan Goff 表示。“我们看到 EUV 近年来展现出非凡的价值，我们很高兴成为不断发展的生态系统的一部分，以扩大其潜力。”关于 Lam Research Lam Research Corporation 是一家为半导体行业提供创新晶圆制造设备和服务的全球供应商。 Lam 的设备和服务使客户能够制造更小、性能更好的设备。事实上，如今几乎每款先进芯片都是采用 Lam 技术制造的。我们将卓越的系统工程、技术领导力和强大的价值观文化与对客户的坚定承诺相结合。Lam Research (Nasdaq: LRCX) 是一家财富 500 强® 公司，总部位于加州弗里蒙特，业务遍布全球。了解更多信息，请访问 www.lamresearch.com (LRCX-T)“关于 Lam Research Lam Research Corporation 是面向半导体行业的创新晶圆制造设备和服务的全球供应商。Lam 的设备和服务使客户能够制造更小、性能更好的设备。事实上，如今几乎每个先进芯片都是采用 Lam 技术制造的。我们将卓越的系统工程、技术领导力和强大的价值观文化与对客户的坚定承诺相结合。Lam Research (Nasdaq: LRCX) 是一家财富 500 强® 公司，总部位于加利福尼亚州弗里蒙特，业务遍布全球。了解更多信息，请访问 www.lamresearch.com (LRCX-T)“关于 Lam Research Lam Research Corporation 是面向半导体行业的创新晶圆制造设备和服务的全球供应商。Lam 的设备和服务使客户能够制造更小、性能更好的设备。事实上，如今几乎每个先进芯片都是采用 Lam 技术制造的。我们将卓越的系统工程、技术领导力和强大的价值观文化与对客户的坚定承诺相结合。Lam Research (Nasdaq: LRCX) 是一家财富 500 强® 公司，总部位于加利福尼亚州弗里蒙特，业务遍布全球。了解更多信息，请访问 www.lamresearch.com (LRCX-T)