基于車聯網的質量信息研究

◆劉 旭 劉 關/ 文

1 背景

軟件定義汽車的崛起、軟件應用在汽車上的爆發、客戶要求的提高、處理問題速度要求的提升、市場成本的巨增，以及問題的復雜性，導致了在汽車質量管控中對質量信息要求的質的突變。

質量信息是質量管控的基礎。傳統的質量信息主要基于產品相關的靜態數據進行的，即使有車輛動態數據相關的質量信息，也是基于實驗車、個別案例車的抽樣信息。而從宏觀上對質量進行分析，優選基于全樣本的質量信息，這種要求只有在車聯網大數據下可以實現。

車聯網的發展，依據其功能應用可分為：娛樂導航階段、呼叫救援階段、遠程控制階段、數據應用階段。數據應用階段，目前剛剛起步，大部分公司都是基于駕駛行為的數據分析應用，在這方面主要是交通路況信息挖掘和油耗分析。基于車聯網大數據進行質量信息的挖掘應用，是車聯網數據應用階段的一個重要方向，也是質量信息的一個突變。

2 質量信息的發展

質量信息是提供質量管控決策的有效依據，所以研究質量管控，首先要研究質量信息。質量信息是產品全生命周期內的過程記錄。不同的發展階段，有著不同的體現。質量信息的發展可概況為四個階段，如圖1所示。

（1）質量信息1.0階段，主要是對產品檢驗結果數據的記錄，是傳統質量管理的基礎。該階段初步形成質量信息的可追溯性。

（2）質量信息2.0階段，主要表現為計算機軟件在質量中的應用，形成質量信息存儲的電子化和基于計算機軟件工具的統計分析。該階段對統計質量起到了推波助瀾的作用，使得統計學在質量管理中的應用得到了迅速推廣。質量信息2.0是統計質量管理得以發展的基礎。

（3）質量信息3.0階段，主要表現為質量管理IT化。基于互聯網的質量信息管理，形成了質量信息管理協同作業、信息共享。該階段使得全面質量管理的實現成為可能。

圖1 質量信息發展歷程

（4）質量信息4.0階段，主要表現為基于大數據，物聯網的質量信息智能化處理，形成了質量信息在產品全生命周期內的記錄、監控、智能化分析和自動處理。質量信息4.0是綜合質量管理得以實現的基礎。

目前我國中小型企業大部分處于在質量信息2.0階段，大型企業借助互聯網技術已進入質量信息3.0階段，部分企業則借助物聯網，通過引入大數據、人工智能開始探索質量信息4.0。汽車行業的企業也在通過車聯網，積極探索質量信息4.0的應用。

3 基于車聯網的質量信息獲取

對于汽車企業，質量信息從3.0階段向4.0階段的發展，首先需要獲取車輛全生命周期的數據。汽車的生產、銷售、維修的信息都可以歸類到汽車的靜態數據，這些數據在質量信息3.0階段已經具備。相對于質量信息4.0而言，其數據量較小。質量信息4.0主要的數據來源是基于車聯網上傳的車輛動態數據。車輛正常使用過程中，平均每輛車、每天上傳的動態數據量大約為1M，所以基于車聯網的質量信息獲取，要做到質量信息的及時性、準確性、全面性，需要從數據需求、數據采集、數據上傳、數據存儲四個方面進行分析和方案制定。基于車聯網的質量信息架構如圖2所示。

3.1 質量信息動態數據需求

在車輛開發階段和后續ECU軟件優化階段，需要基于信息的全面性和經濟性對質量所需信息數據進行需求提出和評審，尤其是對動態數據要進行需求提出和評審。其基本原則如下。

基于歷史問題的需求評審：對發生頻次較高和故障不再現的歷史問題進行相關數據的需求提出和評審，如電池壽命相關的數據、靜態電流異常相關的數據；

近日，據媒體報道，山東濟南又有數十名大學生落入“培訓貸”陷阱。原本是為了找工作，結果公司直接把他們的信息輸入一個第三方小額貸款平臺，導致每個人背上了從9800元到19800元不等的貸款。

基于IQS的需求評審：對客戶重點關注的問題進行需求提出和評審，如胎噪相關的數據、空調制冷相關的數據；

基于售后維修的需求評審：有助于快速、準確地診斷問題的需求提出和評審，如DTC數據；

基于管理監控的需求評審：對產品技術規范是否執行到位進行監控的需求提出和評審，如庫存車輛周期性保養相關的數據、ECU軟件版本相關的數據；

基于系統（零部件）關注點的需求評審：開發工程師或供應商對系統（零部件）性能優化的需求提出和評審，如車輛運行狀況與油耗的相關數據；

基于未來業務的需求評審：對未來需要開展的業務進行相關數據的需求提出和評審，如二手車質量評估相關數據。

圖2 基于車聯網的質量信息架構

3.2 質量信息動態數據采集

基于車聯網的質量信息主要分為靜態數據和動態數據，靜態數據需要依據生產的MES系統、銷售的DMS系統和售后的DCS系統進行采集，目前汽車企業的這些系統均已完備。因此，重點應放在動態數據的采集。

3.3 質量信息動態數據上傳

質量信息動態數據的上傳是從車端到云端的傳輸，是通過車聯網通道進行的傳輸。數據上傳主要分為事件性數據和周期性數據。事件性數據，是指事件觸發時進行上傳的數據。周期性數據又分為三個層級進行上傳，并結合經濟性和數據的及時性綜合評價后制定上傳方案。

第一層級的數據：車輛“心跳”數據，如車速、轉速、制動踏板行程、門窗狀態等數據可30～60S上傳一次；

第二層級的數據：故障碼數據，可在車輛每次啟動后上傳一次；

第三層級的數據：車輛ECU版本數據，可在ECU每次常電（K30電）斷電后再次上電時上傳一次，同時每7天上傳一次。

3.4 質量信息動態數據存儲

考慮到存儲成本，以及動態數據龐大的問題，需要對數據存儲進行分析，不同的數據應有不同的存儲周期。比如，數據湖中的全量動態數據，存儲周期可以定為三個月；關鍵數據存儲周期可定義為10年；靜態數據存儲周期可定義為10年。

對于關鍵數據，可基于車輛事件進行定義，如碰撞事件相關的數據、過熱事件相關的數據。

圖3 車輛動態數據采集方案架構圖

4 基于車聯網的質量信息處理

通過輿情、生產系統（MES）、銷售系統（DMS）、售后維修系統（DCS）獲取的車輛相關靜態信息數據，再加上從TSP獲取的海量動態數據，共同構成車輛車聯網大數據。對這些數據要基于質量管控的目的進行科學處理，形成有效的質量信息。

質量信息的處理，要依據于云平臺，構建質量分析系統，該系統的整體設計原則為：以每輛車的實時信息為基礎，向上累計形成基于車型的各種質量信息分析功能，向下累計形成基于零部件的各種質量信息分析功能。基于車聯網大數據的質量信息處理系統功能架構如圖4所示。

該質量信息處理系統車型健康管理模塊中，所有功能的使用和信息查詢分析都是基于指定車型進行分類處理的；單車健康管理模塊中，所有功能的使用和信息查詢分析都是基于指定車輛的VIN號進行處理的；零部件健康管理模塊中，所有的使用和信息查詢分析都是基于指定車型和零部件代號（或名稱）進行分類處理的。

圖4 質量信息處理系統功能架構圖

5 基于車聯網信息的質量分析案例

憑借車聯網實時上傳，形成的車輛大數據，借助信息處理系統，可使車輛質量信息在實時性、全面性、準確性方面達到一個新的高度，較傳統的質量信息而言完全是兩個計量級別。

案例1：某車型連續接到多位用戶抱怨，車輛在行駛過程中輪胎噪音較大。對于該類問題，按照傳統的質量信息獲取方式，需要抽取典型的問題車輛樣本進行分析，不僅費時、費力，而且樣本量不夠容易導致問題分析偏差。而通過車聯網大數據獲取的質量信息，則可以實現全樣本、快速、準確的質量信息分析。圖5所示為某車型抱怨胎噪問題的所有車輛在某一段時間內的胎壓平均值數據視圖（因涉及車輛信息保密，車輛VIN用1～43數字表示）。根據數據分析發現，正常胎壓在230～250KPa之間，而反饋胎噪問題車輛的胎壓普遍300KPa左右；6號車和26號車各輪胎胎壓值相差較大。由此，可快速鎖定胎噪問題是由于胎壓壓力過大，以及同一輛車四個輪胎的胎壓差值過大造成的。

案例2：通過質量信息處理系統對所有車輛主動發起質量實時監測。在監測中發現其中一輛車的12V啟動蓄電池的電壓變化符合電池老化特性，如圖6所示。因此，主動預約客戶進站檢測，檢測結果與大數據監控一致，該車電池無法充滿電量，需要更換。由此避免了一起蓄電池虧電導致車輛拋錨的情況。

圖5 某車型43輛車某段時間內的胎壓均值圖

圖6 某車輛蓄電池老化電壓波動圖

6 總結和展望

基于車聯網的質量信息獲取，應在車輛設計開發階段就考慮車輛動態數據采集和上傳問題，同時要基于本企業在數據業務上的長期規劃，考慮動態數據的存儲問題。比如，車輛“心跳”數據的存儲周期可以設定為1年；DTC數據和新能源報警數據的存儲周期可設定為2年；碰撞和過熱事件觸發的數據（包括車輛“心跳”數據、DTC和新能源報警數據等）存儲周期可與車輛設計壽命一致。

在利用基于車聯網的質量信息時，要建立基于數據中臺的數據處理系統，通過數據中臺打通企業各個部門的靜態數據孤島，實現數據的統一管理和共享利用。同時，動態數據的質量也是一個重要的問題，涉及車端、管端和云端全系統，需要一定的改善周期。

基于車聯網的質量信息，是車聯網大數據在質量上的一種應用和體現。隨著5G技術的發展、數據傳輸速率的大幅提升、流量資費的下降，基于車聯網的質量信息將為質量管控帶來更多的應用和質量技術突破。

未來，基于車聯網的質量信息，通過不斷的信息價值挖掘，將形成質量信息的利潤生態圈。這將是未來質量信息發展的一個方向。