汽车冲压工艺作为汽车生产4大工艺之首,是冲压、焊装、涂装和总装四大生产车间至关重要的一环。为协助汽车企业更好地发展,提高冲压车间信息化程度,建设车间级商业智能信息化平台,通过搭建冲压模具生产智能检测系统,借助成熟的ERP(Enterprise Resources Plan System,ERP)系统和商业智能软件对生产工艺数据进行挖掘,实现模具工装的使用状态的量化监控,提升产品质量及产能,从而大幅提升汽车冲压工艺智能制造水平。本文首先从冲压生产工艺特点出发,对C公司现有业务数据系统SIMS进行调研并对冲压生产管理需求进行分析,通过ETL(Extract-Transform-Load,ETL)、数据仓库等工具梳理了SIMS中板材、模具、设备等数据关系,利用IDEF0方法建立系统功能模型,以此构建了详细的商业智能分析模型解决方案和体系架构;在此基础上对数据进行价值挖掘,本文利用多元线性回归、逐步回归和偏最小二乘回归对零件V-X01建立生产工艺-零件质量关系映射回归模型并使用皮尔逊相关分析和灰色关联分析建立关联模型,对参数进行显著性关联分析,最终确定4个显著因子,在此基础上,对显著因子进行敏感性分析,进一步确定了关键因子对生产质量影响的量化关系并在此基础上得出参数控制策略在商业智能分析模型、系统体系构架和数据挖掘理论模型的基础上,采用J2EE技术,基于SSM框架,利用Java语言工具,使用B/S结构以及采用SpringCloud技术搭建接口服务,开发了基于WEB客户端的冲压生产质量商业智能分析软件,实现了冲压的低成本和高效率生产,有效提升冲压生产质量稳定性和一致性。最后,本文展示了系统上线运行后的应用情况并验证了系统的可行性。