Omnex AutoAssesspro.AI – AI 智能体，可自动执行 Automotive SPICE® (ASPICE) 流程审核，节省时间、减少错误，提升嵌入式系统项目的合规性。Omnex 与 BorgWarner 合作开发了 AutoAssesspro.AI。
AutoAssesspro.AI 由 O-BOT（Omnex EQMS 人工智能平台）提供支持。
AutoAssesspro.AI 通过与企业 IT 基础设施（包括需求、测试用例、问题、变更请求等存储库）无缝连接，对组织的嵌入式系统项目进行能力评估，生成优先级改进建议。
AutoAssesspro.AI 融合了 人工智能、机器学习、自然语言处理（NLP）、大语言模型（LLM）及编程逻辑，对项目工作产品进行定性与定量分析，确保一致性、合规性并达成目标能力等级。
Automotive SPICE®（系统过程改进与能力测定）是 OEM、一级供应商及二级供应商用于评估和改进嵌入式系统开发流程的全球框架。
确保产品开发中更高的效率和更少的缺陷。
在汽车及半导体行业广泛应用。
规定了定义和评估流程的要求，如规划、变更管理、缺陷管理、供应商监控、设计、验证和质量保证。
ASPICE 定义了衡量组织流程建立程度的能力等级（CL）：
CL 0 – 未执行： 流程未实施或未能达成目标。
CL 1 – 已执行： 成果已达成，但执行不一致。
CL 2 – 已管理： 流程经过规划、监控和控制。
CL 3 – 已建立： 组织范围内采用标准流程。
CL 4 – 可预测： 基于数据的量化流程管理。
CL 5 – 创新： 持续改进与自适应。
组织面临多重挑战：
人工评估 耗时、易出错，且仅限于小样本。
文档碎片化 分散于 Jira、Jama、Doors、Polarion、Testrail、Enterprise Architect、SharePoint、Excel、Visio、Word、PDF 等各种信息孤岛。
可扩展性问题 评估耗时数天，拖慢项目进度。
跟踪不一致 变更请求、问题解决和配置管理常被遗漏。
AutoAssesspro.AI 利用 AI、ML、NLP 和 LLM 实现合规性检查与流程审核的自动化：
实时合规 - 在几分钟内完成项目评估（每个项目 45 分钟），而非数天。
100% 采样 – 审核所有流程数据，而非仅样本。
自动化洞察 – 即时检测风险、差距与合规问题。
无缝工具链集成 – 与工具链及其他内部存储库连接，评估 ASPICE 合规性。
可扩展且一致 – 标准化全球团队的评估流程。
防止人工错误 – AI 驱动检查消除不一致性。
实施 ASPICE O-BOT 可带来可量化的业务影响：
单项目节省： 90 万至 140 万美元（12 个流程）
组织级节省： 每个项目间接成本节省 15 万至 17 万美元
评估更快速： 实时评估 vs. 数天的人工评估
可靠性提升： 数据驱动的缺陷减少，发布质量更高
资源优化： 工程师专注于创新而非检测性质量工作
合规准确性提升： 消除流程审核中的人为错误
AutoAssesspro.AI 确保每次系统发布都能在几分钟内完成合规性主动审核——而非数天——将团队从重复的 QA 和审核准备工作中解放出来。
连接 - 与 Jira、Polarion、SharePoint 等工程存储库无缝集成。
摄取 – 接受 DOCX、PDF、架构图、工作流及图像格式文档，自动转换并结构化。
分析 – 利用模型从图表和非结构化数据中提取内容。
应用基于 Omnex 对 ASPICE 规则及软件开发最佳实践理解的 ASPICE 规则逻辑。
评估需求、验证与测试用例之间的可追溯性。
评估 – 对 12+ 个 ASPICE 流程（SYS.2、SWE.1、SWE.4、SUP.8 等）运行自动化检查。
识别工作产品中的不足或差距，并提供详细证据。
报告 – 通过直观界面呈现结果，包含结构化表格、洞察及可导出报告。
支持 100% 数据采样（而人工审核仅覆盖 <10%）。
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