對汽車行業的整車廠和零部件廠商來說，APQP（產品質量先期策劃）是從產品概念到量產的全流程質量管理綱領，而 DVP（設計驗證計劃）作為APQP “設計開發階段” 的核心環節，通常會包含數百項測試內容，為產品性能與安全合規兜底。

長期以來，DVP試驗報告的審核卻依賴人工：研發和質量團隊要對DVP計劃和實際測試記錄、測試報告之間進行逐項比對，以保證三者在數據的完整性、一致性、規范性上能夠完全符合要求。

面對海量數據與繁雜標準，人工審核效率低、易出錯，反復多輪次的修改是家常便飯，不僅拖慢DVP驗證進度，更可能影響APQP全流程推進。

金現代智能文檔處理平臺（IDP）精準切入這一痛點，將大模型、OCR等AI技術引入汽車質量管理領域，專為整車廠和零部件企業的研發、質量、測試中心等部門打造了DVP報告智能審核方案，為APQP全流程質量管控提供支撐，重塑汽車質量管理模式。

AI自動“體檢”DVP報告，3類核心問題全覆蓋

針對DVP試驗報告審核的核心需求，IDP讓每份報告實現 “自我校驗”—— 先自動識別DVP大綱中的檢驗要求，再與報告內容逐項比對，精準聚焦DVP驗證環節的關鍵問題：

格式規范性：自動核查報告模板是否正確、頁碼目錄是否完整、字體字號是否符合企業標準，無需人工逐頁核對；

數據一致性：比對報告中的試驗方法、樣本數量是否與DVP要求一致，同時校驗報告數據與原始記錄是否存在遺漏、偏差或矛盾，杜絕數據錯漏；

內容合規性：驗證試驗結論是否符合DVP分析邏輯、引用的試驗標準是否與DVP指定標準匹配、試驗時間是否在DVP計劃期限內，確保報告合規有效。

試驗報告審核示意

系統實現 “數據一體化”，為APQP全流程存好“證據”

APQP全流程需要完整、可追溯的數據支撐，金現代IDP不局限于DVP報告審核，更能與企業現有系統深度集成，串聯起APQP各階段的數據鏈路：

對接專業系統：與LIMS（實驗室信息管理）系統聯動，管理DVP試驗項目、檢測參數等結構化數據；同時將Word、PDF 格式的DVP試驗記錄、報告等非結構化數據統一歸檔，避免數據分散；

智能關聯校驗：自動匹配不同系統中的數據（如LIMS 里的試驗參數與DVP報告數據），交叉校驗一致性，確保APQP從設計開發、試驗驗證到量產確認的每一步，都有完整、準確的數據可追溯，為后續問題追責、流程改進提供堅實依據。

助力APQP體系落地，讓全流程質控更高效

APQP是汽車質量管理的 “底線”，但執行中常因環節多、缺乏抓手難以落地。金現代IDP以DVP報告審核為切入點，延伸支撐APQP全流程，讓每個階段的質量管控有據可依：

設計階段：快速審核新車設計對應的DVP計劃，判斷設計方案是否符合APQP質量目標，審查新車設計是否合理，提前規避設計缺陷；

試驗階段：輔助實時發現不合規項，避免問題擴大影響后續生產；

歸檔階段：確保DVP報告與APQP全流程數據高度一致，為復盤、評審提供清晰數據支撐，助力持續優化質量體系。

實踐證明，平臺上線后，DVP報告一次通過率顯著提升，低級錯誤減少50%以上，審核時長縮短近一半。高技能人員從繁瑣的核對工作中解放，更專注于質量分析與研發創新。

為什么選擇金現代IDP，3個“懂”給出答案

懂汽車：產品案例覆蓋整車、子系統和各類零部件；

懂數據：結構化、非結構化數據自動采集，質量數據全面掌握；

懂集成：與企業現有LIMS、PLM、QMS 系統無縫集成，最大化利用已有投資價值。

對整車廠和零部件廠商來說，質量管控不是單點突破，而是APQP全流程的體系能力。金現代IDP用AI賦能DVP報告審核，為APQP全流程質控保駕護航，讓繁瑣的質控工作變得輕松、精準、高效。

與此同時，金現代也提供專業的LIMS(實驗室信息管理系統)解決方案，實現對試驗數據、樣品流程、檢測方法的全面數字化管理，與IDP形成互補，共同構建從試驗執行到報告審核的閉環質量數據鏈。

未來，隨著中國汽車產業的不斷發展，金現代將持續迭代IDP與LIMS產品線，助力汽車產業每一次創新都更安全、更高效。