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作為汽車工業(yè)基礎工藝裝備用的汽車模具，是汽車零部件成型的必要工具。而汽車零部件對整車的質量起著決定性的作用，而汽車模具決定著汽車零部件的質量。因此，對汽車模具的的審核需要非常嚴格。然而，目前并沒有一個支持模具審核的科學有效的通用性輔助工具，所以，現階段的模具審核對很多汽車制造業(yè)而言仍然是亟待解決的問題。

就精確度而言，模具審核在很大程度上依賴于工程師的經驗知識，而每個模具工程師的經驗參差不齊，尤其對新進員工來說需要一個經驗積累的過程，再加上不同汽車模具工程師在審核過程中所采納的依據信息、方法不同，模具審核的準確性無法達到統一。

就效率而言，大規(guī)模的整車新項目以及巨額的模具采購金額，加大了模具工程師的工作強度，再加上有效工具的匱乏，工程師的業(yè)務處理結果常常落后于要求節(jié)點。

所以現在的汽車模具廠通過數策結合經典的預測分析算法，統籌多種模具的數據維度，將模具的體積、重量、使用的材料價格、人工成本等多維度數據轉換為模型參數，并針對業(yè)務含義進行參數引申，通過機器學習算法擬合構建了各個類型模具的預測模型。

然后，從材料費、加工費、設計費等多個角度進行相應的模具成本分析，以推出更為綜合準確的結果。