این مقاله عمدتاً به سه بخش تقسیم می شود. بخش اول عمدتاً پیشینه لوازم یدکی خودرو پراید 131 و صنعت ساخت قطعات خودرو را تشریح می‌کند و وضعیت فعلی کاربرد الگوریتم یادگیری ماشین در صنایع مختلف را از منظر فرآیند ساخت قطعات تحلیل می‌کند.
بخش دوم ابتدا مشکلات کنترل کیفیت در فرآیند ساخت قطعات خودرو را تحلیل می کند و روند ساخت قطعات را به توسعه با کیفیت بالا تبدیل می کند.
با شروع کنترل مواد خام، عوامل موثر بر انتخاب مواد بر کیفیت با استفاده از داده های بزرگ و الگوریتم یادگیری ماشین تحلیل می شوند. پس از جمع‌آوری داده‌ها، اثر نظارتی مدل یادگیری ماشین بر ساخت قطعه تحلیل می‌شود.
فناوری پرینت سه بعدی برای افزایش گزینش مواد و بهینه سازی و بهبود قطعات جداگانه با نیازهای با دقت بالا به کار گرفته شده است. در نهایت، روند کشف صنعت را تجزیه و تحلیل می کند و مشکلات کیفیت را از مفهوم بازسازی قطعات در صنعت خودرو بهینه می کند.
بخش سوم نتایج تحول با کیفیت بالا در صنعت ساخت قطعات خودرو بر اساس مدل یادگیری ماشین و همچنین تحقیق در مورد بازسازی قطعات و بهینه سازی کیفیت را تجزیه و تحلیل می کند.
در فرآیند ساخت خودرو، تحلیل و بررسی کیفیت و فرآیند قطعات ضروری است. انتخاب کیفیت مواد اولیه قطعات و اجزاء تأثیر زیادی بر نتایج کل ساخت دارد.
بنابراین، جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها قبل از استفاده از مواد اولیه ضروری است. نتایج آماری تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از مدل یادگیری ماشین ساخته شده است.
مدل یادگیری ماشینی را می توان به طور گسترده در زمینه کامپیوتر، زمینه زبان طبیعی و زمینه تشخیص هوشمند استفاده کرد.
این پشتیبانی از داده های دقیق و پشتیبانی الگوریتمی را برای صنایع فوق فراهم می کند. اکثر مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند نتایج خوبی در تشخیص و پیش‌بینی داده‌های نمونه نشان دهند.
با این حال، داده های آموزشی مدل نیاز به انتخاب محدوده مناسب و روش ورودی دارد. به منظور بهبود توسعه کیفیت در تولید قطعات خودرو، ما نیاز به ساخت یک مدل یادگیری ماشین نسبتاً ایمن و قابل اعتماد داریم.
تحلیل ریسک و پیش‌بینی داده‌های مدل یادگیری برای اطمینان از استاندارد کیفیت قطعات استفاده می‌شود. در آموزش مدل یادگیری ماشین نیز لازم است از یکپارچگی داده ها اطمینان حاصل شود و با توجه به داده های فوق، مکان و عوامل خاص عیوب قطعات خودرو شناسایی شود.
