汽车研发企业试验数据管理系统建设研究

时间：2020-04-24

一、汽车研发试验数据管理现状
与其它数据不同，汽车研发试验数据具有*特的特点，具体表现在：
(1)多样化的数据类型：包括图像、数字、文字、视频、音频等类型数据；
(2)数据处理过程繁琐：有实时处理、预处理及后置处理3个数据处理过程；
(3)测量参数多：一个产品的研发试验测量参数高达上万个；
(4)某些数据记录由几类数据合成：比如温度和压力等；
(5)数据量很大，不论单个试验模块还是整个试验测试的数据量每次到达到几十G的容量。
随着现代测控技术的提高，数据结构越来越复杂，测量的数据量也越来越大。但是一直没有有效的数据管理工具来实现对试验数据的有效管理，大量的试验数据都以各类电子文档的方式进行保存及共享，这种落后的数据管理方式存有根多弊端：
(1)易出错：试验数据的准确性对试验至关重要，但是由于在数据管理中存在大量的手工操作，难免会出错误，影响整个试验的准确性，造成不良后果。
(2)效率低下：试验人员从海量的数据文件中查找自己需要的试验数据需要花费很多的时间。
(3)数据利用率低：试验室数据信息的处理还停留在手工记录及分析阶段，大量试验数据记录在试验人员的记录本上，无法实现数据信息资源的共享，缺乏广泛而有效的分析和利用。
(4)安全保密性差：以文件方式保存的试验数据*受到未经授权的修改及访问，使重要数据资料的安全性大大降低。
(5)无法进行有效的数据分析挖掘工作：在试验中获得的试验数据，包含着丰富的信息，简单的文档管理无法通过数据挖掘去使用那些有价值的信息。
总之，大多数企业的试验数据(如试验质量问题点、试验原始数据等)的存放较为分散，无统一管理平台，主要存储于每个工程师的移动电脑中，要进行阶段性总结以及数据分析时，需要多人协同进行汇总数据并整理与统计，耗时耗力。试验进度都以试验场地每日日报形式发布，这不仅给工程师工作增加沉重负担，管理层也很难直观的了解各试验进度，同时质量监理方面进行着重复性的整理、知会工作。
二、汽车研发试验数据管理系统概述
试验数据管理系统(TDM)能够实现全面详实、科学准确地对试验数据进行系统记录及高效管理，实现试验各环节进度的记录、跟踪与追朔，并实现各阶段的试验数据共享，为大数据挖掘提供可靠有效的数据基础。试验数据管理系统通过掌控试验数据、规范试验流程、试验全生命周期管理，达到改进产品设计、提高产品质量、增加企业效益、提高企业生产力与竞争力的目的。
近几年来，汽车研发公司在高速的发展中，投入了大量资源进行产品试验验证分析，积累了大量的数据和知识，并形成了基本的管理流程和制度，只有对这些数据和知识进行有效管理和利用，才能有力地支持整车产品研发工作。为此汽车研发企业迫切需要建立有效的试验数据管理平台来为试验提供有效的数据支持。
三、汽车研发试验数据管理系统建设目标
通过流程优化、资源整合以及相关联信息系统的建立力求打造一个全周期的、一体化的、高效的试验业务综合管理系统，实现整车试验业务运行中的人、机、料、法、环的一体化的闭合管理，具体表现为：
(1)	建设可靠的、可扩展的实验室信息化管理平台
严格依照CNAS(ISO/IEC 17025)对实验室的相关要求，建立实验室信息化管理系统，规范涉及到人、机、料、法、环的整个检验业务流程，为实验室提供及时、准确、可靠、可追溯的实验数据，加强样品监督以及检测过程中对各个质量控制环节的监控力度，提高实验室的安全监督、事故追查、资源调配的能力。
(2)	建设覆盖实验业务全生命周期的管理平台
实现实验环节（包括实验委托、实验安排、实验过程、实验报告审批等）的电子流程化作业管理。使实验委托方和实验单位可以有效地提交实验任务、实验审批、实验安排及实验资源配置。通过实验任务流程的电子化，确保实验任务的有效性和准确性，减少无效和重复实验。通过本系统，实现实验过程的手工记录数据和设备自动生成的测试数据结果得以积累和保存。实现实验任务的在线跟踪，实时展现任务所处阶段和进度。
(3)建设统一数据中心、实现数据共享及高效利用管理平台
将实验室及实验文档采用统一的数据存储平台进行分类存储，使用户可以在统一的数据平台上进行各种数据查询、分析等处理，提高实验室的使用效率。实现对委托需求、过程数据、结果数据的管理，以满足设计工程师对实验室查询、复用、分析和追溯的需求，为未来企业对数据进行分析打下坚实的基础。
(4)建设统一管理、高效利用的实验资源管理平台
实现对实验室内的人员、台架、仪器仪表、样品、耗材、测试数据、方法和实验项目等的数据库管理。并与实验流程的各个环节建立对应关系，供实验流程的各个环节的操作查询和选择及安排实验资源。并建立各类资源相关数据的统计报表为**提供决策依据。
(5)建设集成管理平台，实现与企业现有信息化平台无缝对接
为保证数据源统一、实现各信息系统间协同办公，已经有的信息化管理系统合理规划，实现高度集中、统一的信息化管理平台，例如：与 PLM、MES、ERP等系统进行交互。
四、建设汽车研发试验管理系统的需求
从汽车研发试验业务出发，对数据管理系统提出了如下的需求：
(1)	建立专业的试验数据管理系统，集中管理试验分析相关数据，并在各业务环节共享；
(2)	高效的管理不同类型的试验数据，如一维/二维/三维结构化数据、模态数据以及非数值数据；能够提供来自测试系统数值数据管理的解决方案，实现柔性的数据单换算和数据特征的提取；
(3)	供高效、智能的试验数据的重用方法，以及与数据分类相对应的科学数据可视化方案；
(4)	以试验对象为核心，并以项目、试验类型、试验科目等为条理，实现试验数据的集中存储、有序管理、快速定位；
(5)	管理各类试验文档（标准文档、体系文件、分析报告等），灵活定义交付物文档类型，并为每一份文档定义相应的模板；
(6)	各类图片、参数、BOM结构、文档的搜索、浏览、查看、比对功能，能下载相关图片、报告，又能对数据进行对比分析；
(7)	试验样品样件管理，通过状态标识样件的入库、借阅、查阅、报废状态；
(8)	试验分析业务流程的管控，支持工作任务分解，跟踪、监控和报告分析执行进度；
(9)	实现试验数据的结果发布，数据应用方面，能够按照功能等不同要求对数据进行横向比对分析和按照不同试验类别等进行纵向对比分析
(10)	建立试验分析的知识库管理平台；
(11)	系统具有可扩展性，界面友好；数据安全可控；用户操作简单快捷，具有较好的可维护性。
五、神鹰汽车研发试验数据管理系统功能设计
神鹰汽车研发试验数据管理系统的建设工作本着“数据管理一数据应用一业务优化提升”的思路开展，项目**考虑将所有的试验分析数据纳入系统管理，建立统一的试验数据管理平台。经过对现有试验工作的分析、评估，该系统应包含以下功能：
(1)	业务流程管理：理顺相关业务流程，对流程进行标准化、规范化，提高工作效率与效能。
(2)	试验业务流程管理：提供各种试验流程的电子化管理，包括试验发起、审批、准备、执行和总结的所有阶段，实现对试验任务的管控、监控等规范化管理。
(3)	试验资源管理：提供对试验人员、样品、标准、设备、仪器仪表、工装、工具、耗材的综合管理，通过状态表示样件的入库、借阅、查阅等状态。
(4)	以试验任务单为中心将样品、试验资源、试验规范、试验大纲、试验数据、试验报告等不同数据联系起来，支持不同试验数据之间，内部数据单元之间建立依赖、关联关系，支持在后期分析中通过关系进行信息的抽取和利用。
(5)	试验数据采集：提供将各种试验台架或设备采集的试验数据自动同步到TDM服务器的功能。
(6)	测试原始数据/结构化数据/图片结构/分析模板/BOM/试验文档结构等业务模板化定义；
(7)	数据创建和导入：建立包含数据管理、数据分析、信息反馈等多种输入角色的工作平台，以业务导向，将试验数据快速采集、整理入库的支持。
(8)	数据管理：对相关的试验原始数据、结构化数据、试验任务、文档、图片、视频、参数、BOM等试验关数据进行规范，形成多维度度、结构化的统一存储，方便数据查阅、检索和共享，为产品设计和质量改善供数据支持。
(9)	支持试制试验车型、系统或总成零部件的BOM结构管理；
(10)	试验统一知识库构建流程定义；
(11)	分析报告或采集的模板化和标准化，可根据业务需要进行扩展；
(12)	对于试验数据的结构化模板管理，用户可基于自定义的试验数据模板结构，根据不同的试验业务需求创建或维护不同模板结构，且可自行扩展。后续的试验数据收集和积累，可基于预先定义的模板进行，确保试验数据的规范化和标准化；
(13)	支持不同试验数据管理对象的属性管理，方便的不同数据的预览、查询、对比，且支持多种版本文档和图片的在线编辑和注解；
(14)	数据利用：在系统平台的基础上，通过对数据属性的抽取、整合，进行报表查询与数据对比分析，可将结果和数据按需组织和分析。
(15)	统计分析：数据属性（类型、重量、尺寸、强度等）统计分析、图表解释；统计报表输出及报表的自由扩展；
六、汽车研发TDM系统总结
随着我国汽车行业的快速发展，汽车研发试验数据的应用越来越复杂。通过实施神鹰汽车研发试验数据管理系统，将建立一个全周期、一体化的试验业务综合管理模式，大大提高汽车研发的效率能力。

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