商用車大數據的應用分析

郭志培，張倩倩

(1.江鈴重型汽車有限公司,山西 太原 030032; 2.山西工程職業學院，山西 太原 030009)

0 引言

2015年以來，我國重卡汽車銷量保持增長態勢，2020年，在新基建及城市更新等項目推動下，重卡汽車又一次迎來了爆發式增長，達到了162萬輛，同步增長了38.25%。近年來，隨著移動、網絡、媒體等技術的快速發展，數據信息內容的不斷豐富與增多，使互聯網的應用有了進一步的拓展和延伸，也使得數據應用變得日益重要[1]。隨著IT技術、互聯網技術、通信技術的發展，特別是5G技術的成熟與普及，打破了帶寬限制，解決了實時數據傳輸的問題，可以充分地利用后臺強大的數據存儲、分析和處理能力[2]。車輛的持續增長，數據分析技術的日益成熟，都為大數據分析應用打下了很好的基礎。

車聯網是信息化與工業化深度融合的重要領域，是5G垂直應用落地的重點方向，具有巨大的產業發展潛力、應用市場空間和可觀的社會效益[3]。隨著中國進入大數據時代，駕馭大數據的能力將成為企業的核心競爭力。在汽車產業全速推進智能化、網聯化、共享化轉型升級的時代機遇下[4]，如何通過大數據分析技術建立面向服務與產品優化的智能分析，利用數據來提供精準的智能預測和決策是我們需要重點思考的問題。從無人駕駛技術的實現角度來看，大數據是無人駕駛的技術基礎，而無人駕駛會是未來車輛的主要發展方向[5]，如何使大數據在無人駕駛中得到更好的應用，這些都是整車廠在大數據時代下亟待解決的問題。

1 車輛數據情況

在汽車運行過程中，每時每刻都會產生大量的運行數據，這些數據對于駕駛員和整車廠都具有非常重要的價值。由于應用場景的實時性需求，有些數據在車輛本地的車機端就直接完成了采集和應用，而更大部分的數據，由于車機本地算力的限制，以及綜合應用的需要，都需要通過遠程通信模塊(T-Box)和傳輸通道回傳到車聯網平臺(TSP)云端[6]。

目前很多整車廠已經開發了車聯網，車輛的車聯網已經逐漸成為標準配置，特別是商用車，涉及銷貸管理、商用車隊等一些基礎功能，所有出廠的車輛都會配置車聯網。但目前車聯網的使用還存在一些問題，比如展示的數據不直觀，存在一些無效數據，車隊管理者和駕駛員需要更多地了解一些深度信息。車輛每天都有大量的數據上傳至后臺，如果每臺車30 s上傳一次，一年大概產生1 GB數據，如果將上傳的頻率提高，產生的數據將會更多。特別是國六車型，對排放有更高的要求，要求所有出廠的車輛標配車聯網，并通過直連或企業平臺轉發的方式將數據推送至國家或地方平臺進行監控。目前很多整車廠的車聯網后臺僅僅采集存儲這些數據，如何對這些數據進行進一步的分析和挖掘，提高數據的利用率，為客戶、產品研發、銷售和售后等提供更高的價值，則是我們需要思考的問題。

2 商用車大數據的應用

車聯網在商用車上普及，特別是重卡車型，為商用車大數據分析提供了數據基礎。大數據在汽車領域的應用除了體現在車輛上，還體現在其智能服務和運營上。大數據的應用要結合整車廠、客戶的需求，從本質上解決當前項目開發、客戶使用中遇到的各種問題，為各方提供更優質的使用體驗。圖1所示的商用車大數據平臺包括基礎統計、能耗分析、質量分析和工況分析，可以為整車廠的開發和質量部門解決油耗、質量等問題提供強大的數據分析支持。

圖1 商用車大數據平臺

2.1 駕駛行為和能耗分析

駕駛行為和能耗分析包括駕駛環境判定、駕駛安全模型、駕駛強度模型、疲勞駕駛模型和能耗分析模型等。不同的駕駛員駕駛方式不同，而駕駛員的駕駛水平對油耗的影響很大。據相關統計，在長途運輸中，車、路和駕駛員對油耗的影響占比分別為50%、14%和36%。駕駛水平又是彈性的，不同的駕駛員駕駛汽車有很大的油耗差異。對于商用車，油耗是運營成本重要的一項占比，提升駕駛員的駕駛水平可以有效降低油耗。基于T-Box采集的數據，可以對急加速、急減速、換擋時機、空車怠速和空擋溜車等駕駛行為進行判定和分析，結合能耗的相關數據，對駕駛員進行評分判定，改善駕駛員的駕駛行為，降低車輛的油耗和運營成本。

2.2 車輛屬性分析

車輛屬性分析包括加油和偷漏油管理、車輛載重分析等。商用車在長途運輸過程中經常會出現被偷油事件，后臺可以根據上傳的油量數據，結合事件、地點和車輛的狀態，判斷偷油事件，并及時通過車輛和手機提醒駕駛員。目前在重卡運營過程中，實際載重量對整車廠和客戶的作用非常大，但掛車由外部廠家制造，由于接口標準、成本等各種原因，一般不裝配載重傳感器。大數據平臺可以根據發動機的扭矩、油門踏板狀態、轉速等參數進行綜合分析，結合相關的數據模型，分析判斷車輛的載重狀態。在載重試驗數據充分的情況下，可以得到精度較高的載重估計值。

2.3 試驗問題診斷及預警

在車型上市前會對試驗車進行相關的實車測試，特別是耐久車，會運行較長的里程。對于車輛在試驗過程中遇到的問題，可以通過數據診斷模型解決，包括試驗車數據監控、試驗車故障的排查和故障預測模型等。對整車廠的試驗車，采集相關的數據并進行分析，可降低工程師出差等各項成本，提高解決問題的效率，同時更有利于對問題進行全面的分析和解決。

2.4 車輛遠程診斷

車輛遠程診斷包括故障診斷類型、故障關聯分析模型、故障預測模型、零部件質量分析和零部件壽命預測等。根據車輛電子電控模塊傳輸的數據對車輛的運行狀態進行判斷，結合整車廠的輸入數據，在相關零部件需要維護更換前進行相關的預警，使駕駛員在合適的時間進行維修保養，使車輛保持在最佳狀態。同時一些深層次的故障，當銷售和服務站無法解決時，可由整車廠技術人員遠程診斷支持解決，能夠最高效地為客戶提供服務。

2.5 新能源性能管理

隨著新能源車型的普及，后續對新能源車的專項需求會越來越多。新能源性能管理包括零部件壽命預測、電池健康管理和整車性能分析等。動力電池是新能源車型動力的來源，充電和放電使用對動力電池的壽命具有很大的影響。針對新能源車型，對車輛的動力電池狀態進行監控，對動力電池的壽命進行預測和提示，同時指導客戶規范充電和駕駛行為，延長車輛的使用期限。

2.6 客戶特性分析

客戶特性分析包括出行規律、運行路線分析、駕駛行為分析、充電行為模型和里程焦慮模型等。通過對車輛的運行時間、軌跡運行等數據進行分析，判斷車輛經常運營的路線、裝載的貨物等，可以對車輛的馬力、功率、速比、輪胎等參數進行判斷，并進行相應的調整。基于客戶的用車需求，使車輛保持在最佳的狀態，同時為客戶再次購車提供數據參考，幫助客戶購買到最適合的車型。

2.7 精準營銷和服務

精準營銷和服務主要包括駕駛行為分析、用戶流失模型、車輛故障診斷和庫存周轉等；銷售和服務站選址針對整車廠存在的車輛和客戶的數據進行大數據分析，為銷售部門提供精準的營銷指導；售后精細化管理包括智能客戶指派系統、用戶價值分布地圖、數據閉環分析和平臺賬號管理等。針對車輛的運行軌跡進行大數據分析，在車輛運行軌跡更多的地方，有針對性地提供相關的售后服務。針對售前和售后，使客戶有更好的服務體驗。

3 車輛大數據分析流程

目前商用車的整車廠基本都有開發車聯網，車輛上都裝配有T-Box，如果進行大數據分析，從T-Box到車聯網平臺，可同時進行相關的變更，支持數據的上傳和分析。大數據開發流程如圖2所示。

圖2 大數據開發流程

(1) 數據采集：按照大數據分析的要求，基于T-Box采集相關的數據。

(2) 車聯網平臺端開發：車聯網平臺對采集的數據進行初步的篩選和整理，將用于大數據分析的數據打包，并提供相關的分析接口。

(3) 大數據分析：包括算法開發、算法部署、分析和可視化輸出等，最終輸出精準、直觀的結果。

大數據分析流程是大數據應用中的重點，從實際應用中的問題到最后可視化輸出解決問題，我們需要將數據進行導入、清洗、歸納、匯總等步驟，最后基于大數據分析模型，將相關的結果可視化輸出。大數據分析流程如圖3所示。

圖3 大數據分析流程

4 大數據的應用實例分析

本文針對渣土車、牽引車分別進行基本統計分析和用車情況分析，掌握車輛數據的總體規律和分布情況。需要根據5個分析統計項進行分析統計，每項分析均有相關的分析圖，在此僅給出瞬時車速分析統計圖。

4.1 瞬時車速的分析統計

分析兩種車型的數據，選取VehicleSpeed信號，篩選非零值。渣土車車速分布圖如圖4所示，數據主要集中在3 km/h～13 km/h低速段，中高速段較少，說明渣土車運行工況復雜，與其用車場景一致。牽引車車速分布圖如圖5所示，數據主要集中在70 km/h～80 km/h高速段，中低速段較少，說明大部分行駛在高速路，運行路況較好。

圖4 渣土車車速分布圖

圖5 牽引車車速分布圖

4.2 瞬時油耗統計分析

(1) 瞬時油耗統計分析，選取FuelRate信號，篩選怠速工況。渣土車的怠速瞬時油耗集中在1.4 L/h左右，行駛工況下瞬時油耗高峰區更大，分布更加離散且偏高。牽引車的怠速瞬時油耗集中在1.6 L/h左右，行駛工況下瞬時油耗相對較低，且油耗分布更集中且偏低。

(2) 長時間平均油耗統計分析，選取AvgFueRate信號，無篩選條件。渣土車的油耗主要集中于67 L/100 km，路況差，頻繁啟停，駕駛員頻繁使用油門踏板。牽引車的平均油耗集中于28±2 L/100 km，幾乎沒有高值，油耗數據分布集中，路況較好。

4.3 發動機轉速統計分析

發動機轉速統計分析選取EngineSpeed信號，篩選怠速和正常行駛工況。怠速情況下，渣土車的怠速轉速偏高部分(600 r/min～700 r/min)較多，占比達到36%，異常高的部分(>700 r/min)達到5%，怠速過高的可能原因是空壓機負載過大，異常高的部分可能由于標定問題，需要進一步分析。正常行駛工況下，發動機轉速集中于1 300 r/min～1 900 r/min，同時有一個異常點2 200 r/min～2 300 r/min占比過高。牽引車怠速偏高占比較高，但是幾乎沒有異常高的怠速轉速。正常行駛工況下，運行過程中發動機轉速主要集中于1 100 r/min～1 500 r/min，轉速合理。

4.4 油門踏板開度統計分析

油門踏板開度統計分析選取AccPedPos信號。渣土車的油門踏板開度集中于20±10%的區間；牽引車的油門踏板開度主要集中于44±10%的區間。

4.5 用車時長統計分析

用車時長統計分析選取EngRunTime信號。渣土車以長時間作業為主，單日用車時長超過8 h占比62%；牽引車用車單日時長超過8 h占比54%。兩種車型均有20%以上的單日用車時長超過12 h，如果沒有兩位以上駕駛員交替駕駛，存在疲勞駕駛的風險。

綜合以上的分析項，結合車輛運行的相關數據，可以得出以下結論：

(1) 渣土車行駛車速低，油耗偏高，路況不良，運行工況復雜。

(2) 牽引車行駛車速高，油耗較低，路況較好。

(3) 頻繁的深踩油門、超轉、停車轟油門、怠速過長、空擋滑行等不良駕駛行為對油耗影響較大。

5 結論

汽車產業、車聯網和大數據的快速發展，必將改變人們的生活，為人們提供更好的服務體驗。隨著人們對高品質生活的追求，以及相關技術的發展需要，大數據更好的應用也是市場發展的必然選擇。如何基于現有的車聯網技術，更好地挖掘大數據的應用，是我們需要思考的問題。通過對大數據技術的深度開發，必將會為整車廠、客戶提供更大的便利，為各方創造更大的價值。