基于Power BI 云大數據的車輛遠程診斷及故障預報研究

摘要：隨著汽車行業電子和電氣系統的不斷發展，遠程車輛診斷及故障預判技術水平也得到了顯著提高。本研究將深入討論云端大數據在車輛診斷和故障預測技術領域的創新影響，同時揭示基于云端大數據的汽車遠程診斷與故障預測技術在汽車維修實踐中所面臨的挑戰，并對其技術選型和應用進行探討，旨在推動汽車維修質量提升，降低故障率。

關鍵詞：云計算；大數據；汽車遠程診斷與故障預測技術

中圖分類號：U472.42 文獻標識碼：A

0 引言

傳統汽車維修往往依賴技師的專業知識和車輛的過往故障記錄。如今，汽車已可應用傳感器實時捕捉大量關于車輛運行狀態的數據，如發動機溫度、燃油效率和制動系統狀況等。這些信息被上傳到云端，通過大數據分析技術對海量數據進行深度挖掘和解析。借助機器學習與人工智能，系統能從歷史數據中學習并識別故障模式，從而提供準確的診斷評估。大數據還可以助力汽車制造商收集用戶反饋，不斷優化車輛設計和性能，同時定制個性化的維修和養護建議[1]。

基于云端的大數據分析實現了遠程監控和預測性維護，使汽車維修不再局限于故障發生后的被動檢測，而是能夠前瞻性地預測并預防問題。比如，若檢測到某部件溫度持續異常升高，系統會發出警告，促使車主或維修團隊在問題惡化前采取行動。這種預防性維護策略降低了意外故障的概率，增強行車安全，同時也降低維修成本和等待時間。云端大數據為汽車健康管理和故障預測引入高智能、實時響應的新概念，極大地提高了維護效率和車輛性能。隨著物聯網和車聯網技術的不斷發展，大數據在這一領域的應用將更加廣泛且深入，引領汽車行業邁向更智能、互聯和以服務為導向的未來。

1 云端大數據在汽車維修中應用存在的問題

1.1 精準性和可靠性有待提高

云端大數據的精準性在很大程度上依賴于所使用的數據和算法的質量。云端大數據需要接入覆蓋各種車型及各種可能的故障情況的診斷數據庫和維修案例庫。然而，由于汽車型號眾多，而且新車型不斷涌現，數據庫很難做到實時更新和全面覆蓋，這導致云端大數據可能無法識別某些新車型或新出現的故障類型。另外，現有的故障數據往往存在標注不準確或不完整的問題，直接影響算法訓練的效果及診斷結果的精確性。對于復雜故障的判斷，往往還需要專業維修人員的經驗和直覺，這是目前云端大數據難以完全替代的。

云端大數據的可靠性不僅取決于其硬件和軟件的穩定性，還受到外部因素的影響[2]。在硬件方面，診斷設備需要與車輛的各種電子控制單元進行通信，在這個過程中，可能會由于接口不匹配、通信協議不一致或硬件故障等原因出現連接不穩定的情況。在軟件方面，云端大數據需持續進行算法更新和系統維護，但在實際操作中，更新可能會帶來新的故障，影響系統穩定性。同時，云端大數據的可靠性還受到外部電磁干擾、網絡安全問題及維修人員使用不當等因素的影響。比如，惡劣的工作環境可能對診斷設備的正常運行造成影響，進而降低智能診斷系統的可靠性。

1.2 提升精準度與穩定性面臨挑戰

云端大數據的精確性關鍵在于數據源的質量和算法的精度。它需要整合涵蓋各類車型、年限以及廣泛故障場景的詳盡診斷數據庫和維修案例資料。但由于車型繁多且新品不斷涌現，使得數據庫的即時更新和全面覆蓋成為一項艱巨的任務，可能導致部分新車型或新故障類型的識別受限。而且，現有故障數據可能存在誤標注或信息不全，直接影響算法的訓練效果和診斷結果的精度。

對于復雜的故障解析，專業維修人員的經驗和直覺仍是不可或缺的，這是云端大數據目前難以完全替代的能力。而要保證可靠性，云端大數據不僅依賴硬件和軟件的穩定，還得抵御外部環境的干擾[3]。在硬件層面，診斷設備需要與車輛的電子控制單元無縫對接，任何接口不匹配、通信標準沖突或硬件故障都可能引發連接問題，影響數據傳輸的穩定性。軟件方面，雖然云端大數據需持續優化算法和維護系統，但頻繁的更新有時反而可能導致新問題的出現，對系統的穩定性構成威脅。外部環境，如電磁干擾、網絡安全威脅以及用戶操作失誤，也都是影響云端大數據可靠性的重要因素。例如，惡劣的工作條件可能對診斷設備造成物理損傷，從而降低了云端大數據的穩定運行性能。

1.3 通用性和兼容性存在局限

云端大數據的通用性關鍵在于它能否涵蓋所有類型的汽車，無論品牌、型號或生產年代。由于汽車行業在車輛設計、電子系統架構及故障代碼標準上存在顯著差異，云端大數據通常需針對特定車型進行個性化定制，因此維修機構需配備多樣化的數據庫來應對各類車輛。隨著科技進步，如新能源汽車和自動駕駛的崛起，傳統的云端大數據在適應新型產品檢測與診斷方面顯得捉襟見肘。新能源車的能量管理與電池管理系統，以及自動駕駛的復雜傳感器和算法，都對云端大數據的通用性提出了新的挑戰。

云端大數據的兼容性問題是另一大難題，主要表現在云端大數據與汽車眾多電子控制單元（ECU）的互動能力以及與各類診斷設備的協作效率。每個制造商都有自己獨特的ECU 設計和通信規范，這意味著云端數據處理必須能適應各種標準和接口。比如，不同品牌的汽車可能采用不同版本的OBD 接口，這就要求云端大數據庫具備兼容多版本接口和協議的能力。由于行業規范尚未統一且市場競爭激烈，云端大數據庫在兼容性上存在障礙。在實際操作中，這種不兼容可能導致數據傳輸誤差、診斷結果混亂，甚至可能阻礙診斷工作的進行，給汽車維修工作帶來額外的復雜性。

2 云端大數據的汽車遠程診斷與故障預測的技術選型

本研究的主要內容包括：數據源、數據處理、數據展示和預警設置。這些資料可以是企業的內部系統，也可以來自外部。

通過對比傳統方法和Power BI 方法在各個功能模塊上的差異，清晰地呈現了Power BI 在數據處理、可視化和預警等方面的優越性（表1）。這些優勢直接影響了遠程診斷和故障預測的效率和準確性，為技術選型提供了有力支持。Power BI 擁有強大的數據整合功能，可以輕松地與數據庫、云計算和 Excel 文檔等不同的數據來源相連接，從而簡化了數據采集過程，提高了工作效率，為后續的分析打下了良好的基礎。數據的處理是數據分析的重要環節， Power BI 為用戶提供了一套綜合的數據清洗、數據格式轉換以及數據集成等多種功能。與此同時， Power BI 還可以對海量的數據進行快速、有效地處理，從而能夠快速、有效地處理售后服務中的維護數據，保證數據的準確性和時效性。Power BI 可以把復雜的分析轉換成可視化的演示。這樣的視覺表達不僅可以幫助使用者更好地理解搜索結果，還能提高信息傳播效率；Power BI 還提供了豐富的圖形風格和自定義選擇，滿足各個業務板塊及上下游對于分體分析的需求。

預警機制是資料分析的關鍵。Power BI 提供綜合預警設置，一旦數據變化超出預定的閾值，就會立即給出提示。這種實時預警功能，在售后服務中起著非常重要的作用，可以使有關人員快速地發現某種故障的相關指標異常上升，并進行快速的決策反應。需要說明的是，使用 Power BI 預警功能需要具備 Pro 或者Premium 兩種授權，企業可以按照相關程序進行申請。Power BI從數據采集、處理、顯示到預警設定等各方面都顯示了明顯的優勢，采用 Power BI 技術進行基于云端大數據的汽車遠程診斷與故障預測分析是非常明智的，也是非常必要的。

3 技術實現

基于 Power BI 云大數據的車輛遠程診斷及故障預報研究，其技術實現方法如下。

3.1 訪問數據源

將零散的售后維護信息集成到 Power BI 平臺上，首先要弄清楚企業的客戶關系管理系統、ERP 系統、售后服務系統等。Power BI 支持各種資料來源的聯結，其中包括資料庫、 Excel 檔案和網絡資料服務等。在此基礎上，提出利用 Power BI 中的Direct Query 函數來進行實時預警的方法。Direct Query 方式實現了對數據源的直接查詢，而不需要將全部的數據裝載到內存中，實現了對當前數據的實時訪問，從而有效地減少對硬件的占用。

3.2 資料處理

數據訪問完成后，需要進行清洗、轉化、整合才能達到分析與預警的要求。Power BI 為數據處理提供支持，包括以下功能。

（1）報告自動刷新，可以設定一段時間的自動更新，保證報告總是顯示最新的數據。

（2）增量更新：僅對上一次更新后的數據進行更新，提升了數據更新的效率。

（3）實時數據處理：在某些情況下，可以利用Power BI 的即時數據解決方案，比如 Azure 流分析。在此基礎上，建立一套有效的數據處理程序，保證了預警信息的準確性與時效性。

3.3 視覺化設計

數據可視化是 Power BI 的一個重要功能。該系統要求對已處理過的數據進行可視化、圖表化的顯示，以便使用者能夠迅速地掌握售后服務的狀況。

在視覺接口的設計中，必須遵守下列準則：一是明確、高效，即選用適當的圖表，高亮重點內容；二是簡單、美觀，即用戶界面設計合理，避免信息超載；三是高度互動性，即使用者可以透過篩選，深入剖析資料。如利用折線顯示維修量的變化趨勢，直方圖比較不同產品的故障率，以及維修服務地區的分布圖（圖1）。通過設置顏色、尺寸和形狀等可視化要素，對異常值進行突顯，從而吸引用戶的注意力[4]。

3.4 預警邏輯的設定

預警邏輯在系統中處于中心地位，它直接影響著預警的時間和方式。在 Power BI 中，預警邏輯可通過下列步驟設定。

（1）首先是決定預警指數，如設備失效率，維護響應時間，顧客滿意度等。

（2）其次是設定預警閾值，依據以往的資料及工作經驗，設定適當的預警閾值。

（3）三是自定義預警模式，可以通過郵件，應用程序通知等方式進行預警。比如，如果有一款產品的故障率環比超出預警值10%，那么系統就會自動發出預警，通知有關人員。

此外在構建算法過程中，技術人員可運用模型精簡和知識轉移策略來減小模型的復雜程度，進而提升推斷效率；將模型導向和數據導向的方式相結合，利用像Grad-CAM 這樣的可視化工具揭示模型決策的依據，或借助可理解性更強的機器學習技術，如決策樹和規則學習，來輔助深度學習模型，以增強模型的透明度[5]。通過整合這些方法，能夠發展出兼顧智能性和效能性的遠程診斷與故障預測算法，為汽車工業貢獻更穩定且尖端的技術解決方案。

3.5 經常性地檢查與保養

為保證基于云端大數據的車輛遠程診斷及故障預報的精度與效率，必須對其進行定期的校驗與維護，并隨時調整預警指數及臨界值。另外，還要密切注意數據來源的改變，并對其進行實時更新。

3.6 測試與最佳化

在系統正式投入使用之前，必須對其運行狀態和預警邏輯的正確性進行充分的測試?？梢暬矬w的更新速度可通過 Power BI的性能優化器來監測，并且在測試的基礎上進行優化。另外也可以利用 Power BI 的效能分析工具來監測并優化系統的效能。

4 結束語

本研究探討了現有汽車遠程診斷和故障預測技術面臨的挑戰，并倡導采用云端大數據來應對這些問題。借助云計算的強大學習和處理能力，以及大數據分析的深入洞察功能，這兩者的融合能夠推動汽車的遠程智慧診斷和定制化維護，從而精確評估車輛的整體性能并進行預見性故障預測，以上構成了汽車遠程智能診斷技術的核心議題，未來的研究工作應重點加強這方面探索。

【參考文獻】

[1] 馬騫. 基于大數據分析的汽車機電系統預測維護與故障預防研究[J]. 專用汽車，2023，（12）：121-123.

[2] 程騁， 楊濤， 唐漾， 等. 基于大數據的故障診斷與預測理論及技術專題序言[J]. 控制工程， 2022， 29（2）：193-197.

[3] 康喜， 黃海宇， 卜靜非， 等. 基于大數據分析的機動設備早期故障智能診斷技術研究與應用[J]. 工業加熱， 2024（3）：053.

[4] 劉潤華. 基于Power BI 創建汽車市場質量可視化多維分析模型[J]. 汽車周刊， 2023（6）：0091-0093.

[5] 蔣佳偉. 基于Power BI 的汽車外表面色差數據展示系統[J]. 汽車實用技術， 2021， 46（24）：5.

作者簡介：

李林，本科，初級工程師，研究方向為大數據汽車維修。