工業(yè)車輛試驗(yàn)數(shù)據(jù)建設(shè)與管理

韓志剛

(安徽合力股份有限公司，安徽 合肥 230601)

1 引 言

工業(yè)車輛試驗(yàn)數(shù)據(jù)的建設(shè)與管理，從行業(yè)整體來看，相對(duì)于其他規(guī)模行業(yè)目前還處于初級(jí)階段。無論是數(shù)據(jù)的采集還是數(shù)據(jù)庫的建立、數(shù)據(jù)的深度挖掘分析，都還不系統(tǒng)、不成熟，開展系統(tǒng)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理的工業(yè)車輛企業(yè)還很少，經(jīng)驗(yàn)較為欠缺。目前，工業(yè)車輛的試驗(yàn)數(shù)據(jù)基本以整車性能試驗(yàn)數(shù)據(jù)為主，零部件臺(tái)架試驗(yàn)數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)大范圍開展的企業(yè)不多，整車性能試驗(yàn)數(shù)據(jù)大多采用傳感器檢測(cè)、儀表顯示、人工記錄的方式來開展。隨著信息化數(shù)采終端的應(yīng)用，很多企業(yè)逐步向數(shù)字化采集的方向發(fā)展，為建立完整的試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)建立了基本條件。

2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

開展工業(yè)車輛試驗(yàn)數(shù)據(jù)建設(shè)和管理，首先要確定工業(yè)車輛試驗(yàn)數(shù)據(jù)模型的概念。數(shù)據(jù)模型一般主要包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作和數(shù)據(jù)約束。數(shù)據(jù)操作和數(shù)據(jù)約束主要通過數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的構(gòu)建來描述和體現(xiàn)，本文主要通過對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析來對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行描述。

工業(yè)車輛試驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分為內(nèi)部結(jié)構(gòu)和外部結(jié)構(gòu)。

內(nèi)部結(jié)構(gòu)構(gòu)成了試驗(yàn)數(shù)據(jù)的各參數(shù)屬性，包括數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)范圍、數(shù)據(jù)精度、數(shù)據(jù)單位等。數(shù)據(jù)類型分為計(jì)數(shù)型和計(jì)值型兩種，工業(yè)車輛計(jì)數(shù)型試驗(yàn)數(shù)據(jù)主要分布于產(chǎn)品疲勞試驗(yàn)和產(chǎn)品型式試驗(yàn)，計(jì)值型數(shù)據(jù)則主要分布于部件可靠性試驗(yàn)和產(chǎn)品性能試驗(yàn)。數(shù)據(jù)格式分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)[1]，對(duì)于工業(yè)車輛試驗(yàn)數(shù)據(jù)來說，大多數(shù)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要分布于仿真、機(jī)能評(píng)價(jià)、噪聲測(cè)試等方面。數(shù)據(jù)范圍主要是指試驗(yàn)數(shù)據(jù)值的分布范圍，數(shù)據(jù)范圍要根據(jù)業(yè)務(wù)需要來確定邊界。數(shù)據(jù)精度主要是指計(jì)值型數(shù)據(jù)的采集精度、顯示精度、存儲(chǔ)精度等，其與傳感器精度和數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)精度密切相關(guān)。數(shù)據(jù)單位主要是指試驗(yàn)數(shù)據(jù)的計(jì)量單位，是數(shù)據(jù)管理和分析的基礎(chǔ)要素。

外部結(jié)構(gòu)包括試驗(yàn)數(shù)據(jù)的任務(wù)參數(shù)、資源參數(shù)、質(zhì)量參數(shù)等。每一個(gè)試驗(yàn)數(shù)據(jù)都來源于一定的試驗(yàn)項(xiàng)目，所以任務(wù)參數(shù)、資源參數(shù)等也是每一個(gè)試驗(yàn)數(shù)據(jù)必然存在的參數(shù)屬性。任務(wù)參數(shù)包括試驗(yàn)項(xiàng)目號(hào)或任務(wù)單號(hào)、所屬被試件信息、參試人員信息等其他相關(guān)信息。資源參數(shù)包括設(shè)備信息、工裝夾具信息、物料號(hào)信息、檢測(cè)消耗品信息等。質(zhì)量參數(shù)包括環(huán)境信息、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)信息等。

3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分類

對(duì)于試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分類，依據(jù)不同的需求角度可以有不同的分類方法。無論哪一種分類方法，都是從工作需求的角度來考慮的，分類的目的是便于工作的開展。一次試驗(yàn)項(xiàng)目產(chǎn)生的試驗(yàn)數(shù)據(jù)可以從管理需求、項(xiàng)目統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)形態(tài)、分析方法、階段和來源等不同的維度來進(jìn)行分類。下面從數(shù)據(jù)的管理角度來舉例說明。

從管理的角度，可以將工業(yè)車輛試驗(yàn)數(shù)據(jù)分為資源數(shù)據(jù)和項(xiàng)目數(shù)據(jù)。資源數(shù)據(jù)包括試驗(yàn)室的設(shè)備、軟件、人員、場(chǎng)地、產(chǎn)品BOM、資料等各方面的主數(shù)據(jù)，其是在企業(yè)整個(gè)價(jià)值鏈上被重復(fù)、共享、應(yīng)用于多個(gè)業(yè)務(wù)流程、跨越多部門和多系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)屬于企業(yè)核心關(guān)鍵數(shù)據(jù)，組織和企業(yè)從數(shù)據(jù)的質(zhì)量、一致性、可用性、管理規(guī)范等方面都應(yīng)該有嚴(yán)格的要求。項(xiàng)目數(shù)據(jù)是指一次項(xiàng)目產(chǎn)生的或使用的一次性、唯一性數(shù)據(jù)，包括生產(chǎn)類數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、技術(shù)數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)。生產(chǎn)類數(shù)據(jù)包括任務(wù)單號(hào)、生產(chǎn)人員、生產(chǎn)時(shí)間等；環(huán)境數(shù)據(jù)包括場(chǎng)地環(huán)境數(shù)據(jù)、外來人員信息等；技術(shù)數(shù)據(jù)和質(zhì)量數(shù)據(jù)包括本次試驗(yàn)所檢測(cè)得到的力、溫度、測(cè)量誤差、失效數(shù)據(jù)比例等技術(shù)和質(zhì)量數(shù)據(jù)。

以上分類方法只是數(shù)據(jù)類型分類的一種，這種分類是從數(shù)據(jù)的共享性、重復(fù)性和數(shù)據(jù)的一次性、唯一性角度來劃分的，便于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理。

4 工業(yè)車輛試驗(yàn)數(shù)據(jù)流

工業(yè)車輛試驗(yàn)數(shù)據(jù)流是從試驗(yàn)數(shù)據(jù)的生命周期的角度來闡述和分析試驗(yàn)數(shù)據(jù)的。試驗(yàn)數(shù)據(jù)流包括試驗(yàn)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、傳輸、存儲(chǔ)、管理和應(yīng)用。工業(yè)車輛試驗(yàn)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生及來源有三個(gè)方面：傳感器采集數(shù)據(jù)、文本及其他形式的現(xiàn)有數(shù)據(jù)、人工錄入數(shù)據(jù)。傳感器采集數(shù)據(jù)是應(yīng)用最多的數(shù)據(jù)來源，也是試驗(yàn)項(xiàng)目產(chǎn)生數(shù)據(jù)的主要來源，其通過硬件采集、傳輸、轉(zhuǎn)換、處理等一系列工作，進(jìn)入數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)，開展數(shù)據(jù)分析。對(duì)于這類數(shù)據(jù)，要開展傳感器的研究和應(yīng)用、各類設(shè)備的通信協(xié)議轉(zhuǎn)換、傳輸通道以及存儲(chǔ)模式的設(shè)計(jì)等工作。文本及其他形式的現(xiàn)有數(shù)據(jù)是指已經(jīng)存在的電子化或非電子化數(shù)據(jù)，其一般要通過專用軟件錄入到數(shù)據(jù)庫?？梢砸晕谋拘问酱鎯?chǔ)，也可以通過軟件將文本內(nèi)容轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)再存入。人工錄入的數(shù)據(jù)是指在試驗(yàn)項(xiàng)目過程中，無法通過傳感器電子采集的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，其要通過人工進(jìn)行記錄，也可以通過相應(yīng)的軟件轉(zhuǎn)換錄入數(shù)據(jù)庫。

基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)流分析，工業(yè)車輛試驗(yàn)數(shù)據(jù)的生命周期包括數(shù)據(jù)的建立階段、數(shù)據(jù)的使用階段、數(shù)據(jù)的查詢?cè)倮秒A段、數(shù)據(jù)的離線存儲(chǔ)階段、數(shù)據(jù)的銷毀階段[2]。同時(shí)，基于數(shù)據(jù)流建立的試驗(yàn)數(shù)據(jù)庫，從價(jià)值分析的角度來分析具有以下階段：數(shù)據(jù)的物理信息庫、數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)的應(yīng)用數(shù)據(jù)庫、信息庫和方法庫。物理信息庫主要指基于數(shù)據(jù)的模擬量而存在的模擬量數(shù)據(jù)庫，其經(jīng)過數(shù)模轉(zhuǎn)換后產(chǎn)生基于數(shù)字量的原始數(shù)據(jù)庫，再經(jīng)過數(shù)據(jù)判讀、數(shù)據(jù)處理，得到數(shù)據(jù)的應(yīng)用數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)的應(yīng)用數(shù)據(jù)庫是對(duì)企業(yè)真正有價(jià)值的數(shù)據(jù)資源，應(yīng)用數(shù)據(jù)庫經(jīng)過專業(yè)的數(shù)據(jù)分析就得到企業(yè)的信息庫和方法庫，信息庫和方法庫可以成為企業(yè)直接解決問題的技術(shù)方案。

5 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的應(yīng)用

建立數(shù)據(jù)是為了應(yīng)用數(shù)據(jù)，一個(gè)數(shù)據(jù)如何應(yīng)用，主要存在于管理應(yīng)用和技術(shù)應(yīng)用兩方面。管理應(yīng)用和技術(shù)應(yīng)用各包含很多子模塊，具體的子模塊的設(shè)置和內(nèi)容是根據(jù)不同企業(yè)、不同部門的不同需求而設(shè)計(jì)的。一個(gè)數(shù)據(jù)如果主要應(yīng)用于管理決策，為管理決策提供支撐，那么這個(gè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用就屬于管理應(yīng)用，其子模塊一般包括任務(wù)統(tǒng)計(jì)分析、設(shè)備管理分析、質(zhì)量統(tǒng)計(jì)分析等。一個(gè)數(shù)據(jù)如果主要應(yīng)用于技術(shù)決策，為設(shè)計(jì)及技術(shù)研究提供支撐，那么這個(gè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用就屬于技術(shù)應(yīng)用，其子模塊一般包括數(shù)據(jù)判讀、誤差分析、回歸分析、不確定度分析等。

工業(yè)車輛試驗(yàn)數(shù)據(jù)的管理應(yīng)用越來越依賴于數(shù)據(jù)的三維顯示、實(shí)時(shí)云圖、自動(dòng)分析及自動(dòng)報(bào)表、大數(shù)據(jù)自動(dòng)決策等先進(jìn)技術(shù)。技術(shù)應(yīng)用通過對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)性的計(jì)算、推導(dǎo)、預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的專業(yè)化分析和判斷。兩個(gè)層面互相交織，管理應(yīng)用本身既是一個(gè)管理工具，同時(shí)又是技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，技術(shù)應(yīng)用的結(jié)果也需要管理應(yīng)用來進(jìn)行有效的價(jià)值化。所以，數(shù)據(jù)的管理應(yīng)用與數(shù)據(jù)的技術(shù)應(yīng)用構(gòu)成了工業(yè)車輛試驗(yàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用的兩個(gè)基本層面。

6 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量管理和安全管理

數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接決定了數(shù)據(jù)應(yīng)用的有效性，所以數(shù)據(jù)的質(zhì)量管理是數(shù)據(jù)管理的重要組成部分。工業(yè)車輛試驗(yàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的要點(diǎn)在于數(shù)據(jù)流的規(guī)范化、數(shù)據(jù)分析正確化、試驗(yàn)檢測(cè)準(zhǔn)確化和數(shù)據(jù)的持續(xù)優(yōu)化改進(jìn)。工業(yè)車輛試驗(yàn)數(shù)據(jù)的高質(zhì)量主要通過工業(yè)車輛試驗(yàn)工作的四個(gè)主要模塊，即業(yè)務(wù)模塊、設(shè)備模塊、技術(shù)模塊和質(zhì)量模塊來保證。業(yè)務(wù)流的質(zhì)量決定了試驗(yàn)數(shù)據(jù)的完整性，設(shè)備管理模塊的質(zhì)量決定了試驗(yàn)數(shù)據(jù)的一致性，技術(shù)模塊的質(zhì)量決定了試驗(yàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，質(zhì)量管理模塊的質(zhì)量決定了試驗(yàn)數(shù)據(jù)的有效性。

工業(yè)車輛試驗(yàn)數(shù)據(jù)的安全管理要遵循數(shù)據(jù)的安全管理原則，就是分級(jí)管理原則和分線管理(分模塊管理)原則。要依據(jù)數(shù)據(jù)的不同級(jí)別、不同模塊，采用不同的安全管理方法，有針對(duì)性進(jìn)行安全管理。要根據(jù)數(shù)據(jù)流“采-存-管-用”，做好流程中各環(huán)節(jié)的技術(shù)管控。要建立數(shù)據(jù)量、使用人、使用的數(shù)據(jù)類型等管控關(guān)鍵指標(biāo)。要建立管控關(guān)鍵技術(shù)，要細(xì)致進(jìn)行所有數(shù)據(jù)的權(quán)限設(shè)定和加密處理。

7 試驗(yàn)數(shù)據(jù)與產(chǎn)品BOM的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)數(shù)據(jù)來源于對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行的試驗(yàn)項(xiàng)目，試驗(yàn)數(shù)據(jù)的組織、管理以及數(shù)據(jù)庫的建設(shè)需考慮合理的組織結(jié)構(gòu)。工業(yè)車輛產(chǎn)品種類多、型號(hào)多，在進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)時(shí)，應(yīng)將試驗(yàn)數(shù)據(jù)與產(chǎn)品BOM相結(jié)合，既可以便于與產(chǎn)品信息相聯(lián)系，又可以體現(xiàn)數(shù)據(jù)的不同階段(同一參數(shù)在產(chǎn)品的不同開發(fā)階段而檢測(cè)的不同階段數(shù)據(jù))和數(shù)據(jù)的不同版本(同一參數(shù)在產(chǎn)品的同一階段而多次檢測(cè)的不同版本數(shù)據(jù))。結(jié)合產(chǎn)品BOM的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，需要根據(jù)工業(yè)車輛企業(yè)的產(chǎn)品特點(diǎn)及試驗(yàn)項(xiàng)目內(nèi)容來確定。將不同階段、不同版本、不同類型的試驗(yàn)數(shù)據(jù)與相應(yīng)的不同產(chǎn)品信息準(zhǔn)確結(jié)合，形成工業(yè)車輛“產(chǎn)品-試驗(yàn)數(shù)據(jù)雙BOM”結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)框架[3]。

8 結(jié)束語

要做好工業(yè)車輛試驗(yàn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的建設(shè)與管理，為提升產(chǎn)品質(zhì)量保駕護(hù)航，必須重點(diǎn)做好如下工作：

(1)現(xiàn)狀分析。對(duì)于企業(yè)實(shí)驗(yàn)室的人、機(jī)、料、法、環(huán)的充分分析，對(duì)于企業(yè)試驗(yàn)技術(shù)及試驗(yàn)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀的充分調(diào)研，是規(guī)劃試驗(yàn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)的重要環(huán)節(jié)?，F(xiàn)狀及預(yù)期目標(biāo)直接決定了試驗(yàn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)模塊的設(shè)置。

(2)數(shù)據(jù)中心的規(guī)劃。試驗(yàn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的建設(shè)，首先要考慮數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)流、與產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)邏輯；然后要對(duì)企業(yè)現(xiàn)有和即將建設(shè)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集渠道和存儲(chǔ)方法，如傳感器、協(xié)議、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器等進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃；還要仔細(xì)分析試驗(yàn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)應(yīng)用范圍、試驗(yàn)數(shù)據(jù)的管理職責(zé)，并研究試驗(yàn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)用所需的數(shù)據(jù)開發(fā)和挖掘技術(shù)。

(3)規(guī)劃好試驗(yàn)數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)各部門應(yīng)用的范圍，明確企業(yè)內(nèi)各部門所產(chǎn)生的試驗(yàn)數(shù)據(jù)的類型及其關(guān)聯(lián)邏輯關(guān)系。

(4)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的應(yīng)用應(yīng)充分考慮與企業(yè)價(jià)值的有效結(jié)合。只有提高數(shù)據(jù)利用效率、提升數(shù)據(jù)分析能力、擴(kuò)大數(shù)據(jù)利用廣度，才能真正提高數(shù)據(jù)輔助決策的水平，真正創(chuàng)造企業(yè)價(jià)值。