笔记本电脑主板功能测试建模与优化
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研究结论
从学术研究和工程设计相结合的角度，本文首次对笔记本电脑主板功能测试问题的关键原则提供了技术解释，建立了可用于策略优化的主板功能测试一般性数学模型，基于该模型框架对典型企业的现有策略做出了定量解释，并最终提出了优于当前策略的具体优化策略。该项工作提供了学术界参与主板功能测试的优化策略研究的模型和方法基础，可视为系统思维和方法如何解决实际工业问题的典型案例。
研究背景
在笔记本电脑制造中，在主板和成品两个阶段都需要对产品功能进行测试，以确保笔记本电脑的出厂质量符合要求。一条制造产线上用于功能测试的设备成本即可达数千万人民币，对该流程的优化可望在满足质量保证下极大减少制造成本。但这一典型的以系统整体优化为特点的工业优化问题，由于问题本身的专业性和制造企业本身的封闭性等原因，在学术界尚未引起广泛的关注，特别是缺乏从学术研究角度的技术描述、数学模型等，阻碍了学术界先进优化方法在其中可能起到的巨大作用。为此，亟需建立该问题系统性的模型框架，以促进学术界对其的关注和解决。
研究方法
本文研究者长期深入合作企业的笔记本制造产线进行现场调研，在相关技术人员的帮助下，建立了对该问题的深刻理解。基于此，使用系统建模的方法和手段，通过转换相关问题的工程理解到技术理解，再到数学抽象，得以建立该问题的定量的数学优化模型。基于此数学模型，能够结合产线实际提出相应的优化策略，进一步，从产线实际中采集相关数据，验证所提优化方法的有效性，保证了方法的实际可落地。
未来展望
笔记本电脑制造中的功能测试问题在本文首次进行了系统性的学术探讨。主要包括对于功能测试关键原则的技术理解，对该过程一般框架和最优化模型的建立，对行业代表性企业现有测试策略的合理解释，以及提供优于现有策略的优化策略。
我们发现，该优化问题的关键挑战并不在于优化问题本身，而在于如何基于稀缺标记数据对测项良率进行准确估计，这也是当前深度学习的一大核心挑战。我们当前正在致力于这方面的研究。我们认为，该问题的解决依靠对工业流程的深刻理解以及对系统的分析与建模能力，而非单纯研究深度学习本身。
本文的工作展示了如何从系统视角进行建模以解决复杂的工业挑战。我们希望本项工作能够激励学术界积极与工业界深入合作，切实解决关键性的工业技术挑战。