Jako podstawowy sprzęt procesowy dla przemysłu samochodowego, forma samochodowa jest niezbędnym narzędziem do formowania części samochodowych. Ponadto samochód odgrywa decydującą rolę w jakości całego pojazdu, podczas gdy forma samochodowa decyduje o jakości części samochodowych. Dlatego audyt formy samochodowej musi być bardzo surowy. Jednak obecnie nie ma naukowego i skutecznego uniwersalnego narzędzia wspierającego audyt pleśni. Dlatego obecny audyt formy jest nadal pilnym problemem dla wielu producentów samochodów.
Pod względem dokładności audyt formy zależy w dużej mierze od doświadczeń i wiedzy inżyniera. Jednak każdy inżynier formy ma inne doświadczenie, zwłaszcza dla nowych pracowników, potrzebuje procesu akumulacji doświadczenia. Ponadto różni inżynierowie zajmujący się formami samochodowymi przyjmują różne informacje i metody w procesie audytu, więc dokładność audytu formy nie może być ujednolicona.
Pod względem wydajności projekty pojazdów na dużą skalę i ogromna kwota zakupu pleśni zwiększają intensywność pracy inżynierów f orm. Ponadto, w połączeniu z brakiem skutecznych narzędzi, wyniki przetwarzania biznesowego inżynierów często pozostają w tyle za wymaganymi węzłami.
W rezultacie obecna fabryka form samochodowych łączy klasyczny algorytm analizy predykcyjnej ze strategią numeryczną w celu koordynowania wymiarów danych różnych form i przekształcania wielowymiarowych danych, takich jak objętość formy, waga, cena materiału i koszt pracy w parametrach modelu. Ponadto, w oparciu o rozszerzenie parametrów znaczenia biznesowego, model predykcyjny każdego rodzaju formy jest konstruowany przez dopasowanie algorytmu uczenia maszynowego.
Następnie odpowiednią analizę kosztów formy można przeanalizować z punktu widzenia kosztów materiału, kosztów przetwarzania, kosztów projektowania itp. Można uzyskać bardziej kompleksowe i dokładne wyniki.