汽车产品申报方案自动化生成系统研究

报告是否符合相关视同条件。

基于以上背景分析，本文利用构建“汽车产品申报自动化”模型的方法，将制定检验方案的复杂业务流程，进行参数化、实例化，并利用软件开发平台对相关数据进行处理，通过将实际问题抽象成理论模型再转换成实际检验方案的过程，最终完成汽车检验方案的自动化生成和填报，达到减少成本，降低人为出错率的目的。

2 系统概述

系统的搭建前提是：检验条件的参数化、车型的多配置校验以及来自于汽车企业本地车型库的相关参数。整个系统应用于对于企业全新车型方案制定的正向判定模型构建，及其对企业变更扩展车型方案制定的逆向判定模型的构建，如图2.

3 系统搭建前提

3.1 检验方案判定条件的参数化

本系统是基于参数对比，从而完成对历史车型检验方案进行数据挖据，提取相关可以利用的数据资源，整合成对应车型项目的检验方案的系统模型。其中参数的来源源自各个车辆生产企业的内部系统，参数对比的结果情况可以分为以下五类：实测、视同、不影响、不适用、豁免。

其中，视同的判定是简化检验方案制定的关键环节，汽车视为同一型式（简称“视同”）是指汽车及技术法规涉及的安全部件的结构和装置与已经通过型式认证的汽车产品相同，整车参数在规定的同一型式的允差范围内[3]，检验项目的视同条件完全相同符合可以判定为视同，但有些情况，实际车型的参数与视同条件的误差在一定范围内，也可以归为视同，例如表1，燃油箱的材料相同，容积差在±10%之内，可以看作视同。如果对这些条件进行人为判定，不仅工作量大，而且会产生主观判断失误。利用计算机的判断、权衡机制，对客观的数据条件进行量化，可以显著地提高处理速度和准确性。

在2015年修订的《汽车产品同一型式判定技术条件/汽车产品同一型号判定技术条件》 [4]中，检验项目的数量已经增加到了108项条目，经过对这108项检验项目视同条件的研究，发现其中的67项条件可以进行参数化模型的处理，转化成可量化的数据，从而将实际问题抽象为计算机可处理的数据类型，便于利用数据库语句进行条件判断，快速分析、处理。例如，将检验项目中的轻型汽车排气污染物一项进行拆分细化，如表2。

3.2 车型多配置拆分

车型多配置拆分是检验方案制定中的起始步骤。目前企业的参数收集多是以“车型”为单位进行，整个收集流程信息搜集涉及众多工程师[5]，会出现同一个参数项具有多个参数值的情况，因此在检验方案视同自动判定之前需要进行车型多配置拆分。如图4所示，当“发动机类型”有压燃式和点燃式，“燃油类型”有汽油和柴油时，随机组合会产生2×2种组合方式，但是在实际生产中，“压燃式”只与“柴油”相对应，“点燃式”只与“汽油”相对应，这需要企业的认证工程师进行多配置拆分校验和确认。

上述只列举了两项检验项目参数有多个配置的情况，如果有多项参数存在多种配置，就会出现一参多值、多参多值的情况，若再采用人为方式进行筛选、拆分，将导致工作量大大增加，搜集的数据也相对零散、有所缺失[6]，因此可以在系统参数收集环节加入多配置匹配环节，既减轻了认证工程师的工作负担，还能提升参数拆分的准确率。

3.3 车辆参数数据源

模型搭建的数据主要源自企业提供的车型参数，根据各参数类型分类构建相关参数表，主要分为两类：一、检验标准、相关条件数据库表。二、业务流程相关数据库表。

1）检验标准、相关条件数据库表

检验标准、相关条件数据库主要存放的是视同条件、检验项目及相关检测规则的数据表，如表3，显示的是存储M1类车型的相关检测项目的数据表后台数据信息[7]。

2）业务流程相关数据表

业务相关数据库表主要包含了检验方案参数表、同一型式判定表等涉及业务流程的数据表。表5列举了检验方案参数的部分字段，业务流程ID与原总库表（未列出）中的ID关联，使流程中相关字段的数据信息得以维护、更新。

4 检验方案自动生成模型应用

4.1 检验方案的正向判定

检验方案的正向判定是针对全新车型进行检验方案设计的流程，它包含型式智能判定和同一型式判定流程下发两个功能模型。型式智能判定模型是針对申报方案自动化生成的主体模块，系统对历史车型的参数进行参数化，对比新车型与历史车型参数，从而生成新车型的检验方案，实现了智能化流程；同一型式判定流程下发是将传统的检验方案设计过程移植到计算机系统中，将不同科室部门间的检验方案资料传递[8]，移植到网络端，实现了信息化的流程。

1）型式智能判定模型

型式智能判定是本系统检验方案生成的主体功能模块，其原理是系统根据检验项目的参数化数据，进行参数数据比对，其主要流程如图5。

首先，系统在进行智能判定前，企业工程师需要对基础车型进行选择，工程师通过系统列表包含的产品名称、产品型号、产品类别、批次字段进行模糊搜索，筛选出作为模板的基础车型，每个基础车型都会配有相应的产品ID，使后台数据准确对应车型。

基础车型选择完成后，相应的历史检验方案模板也会自动带入后台数据库，计算机会对检验项目进行参数化拆分，经过多配置校验、检验项目遍历的过程，系统将为工程师提供出一套完整的设计方案，其中对于可以视同的检验项目，系统会自动给出相应的视同产品ID、产品型号及报告编号；若不能进行能视同，工程师则根据配置选择实测数量、若存在部分视同部分实测，则选择视同和实测，并带出视同的产品ID、产品型号及报告型号和实测数量。

这一过程中，工程师还可以查看对应的视同条件管理数据库，对数据库中的信息进行更新维护，使数据库内容与现行的视同条件政策法规对应，让系统智能生成的检验更加准确。

2）同一型式判定流程下发模型

同一型式判定流程下发模型是独立于型式智能判定模型的流程，该流程可以由企业的认证工程师进行发起，由企业上级部门通过系统网络将需要进行处理的数据资料传递到下级部门，通过系统能够监控流程进度和流程反馈结果，以系统化的方式协助工程师制定检测方案[9]。通过系统将纸质化的申报流程电子化、规范化，并将数据备份于后台数据库，避免了数据丢失，使数据资料便于维护、查询和处理，明确检验方案权责划分。

4.2 变更拓展车型检验方案逆向判定

变更拓展车型是在原有历史车型基础上衍生出的新车型，与全新车型检验方案生成方式不同，变更拓展车型检验方案的生成是在历史车型基础上进行数据复用、修改来完成的，方案制定的过程需要使用大量原有方案的数据[10]。本系统的逆向判定模块可以针对这一情况，对历史方案数据进行采集，根据视同条件规则，找出变更车型需要增加的检测项目，将这部分交给工程师进行正向判定或者手动调整，进而实现了变更扩展车型检验方案的生成。

逆向判定模块主要通过选择变更内容、添加对比车型、参数对比来完成。根据关键零部件总成及包含零部件变化匹配试验项目（参考关键零部件总成及包含零部件匹配试验项目表，节选了ECU部分如表7）[11]，工程师可以选择变化的总成名称、零部件名称和变更内容（都可多选），针对变更的内容能够筛选出与对应零部件变化关联匹配的检验项目名称[12]，对相应检验方案更改和保存。

2、新增供应商。＼&汽油（国四）＼&1、整车排放

2、OBD

3、燃油消耗量（将会因为选装不同型号和厂家的轮胎二增加试验次数）＼&汽油（国五）＼&1、整车排放

2、OBD

3、燃油消耗量（将会因为选装不同型号和厂家的轮胎二增加试验次数）

4、无线电骚扰特性＼&柴油（国四）＼&1、整车排放

2、OBD

3、燃油消耗量（将会因为选装不同型号和厂家的轮胎二增加试验次数）

4、无线电骚扰特性＼&]

同时逆向判定能够对总成-零部件-变更内容-检验项目数据表格的维护，可以根据树形结构增减总成、零部件及变更内容，并进行匹配试验项目的设置。针对变更扩展车型进行逆行判定检验方案的自动化生成，是对历史车型检验方案充分复用过程。

4.3 成本核算

一般汽车企业进行检测试验是由企业试验规划部完成，成本主要分两个部分：一是试验过程中的消耗成本，包括试验用车、试验车运输、试验人员安排等成本；二是实验过程中的试验项目实测的试验费用。

由于按成本习性企业的全部成本可分为固定成本和变动成本两大类，所以成本的计算公式为： 总成本=固定成本总额+变动成本总额=固定成本总额+单位变动成本×业务量[13]

设y代表总成本，a代表固定成本总额，b代表单位变动成本，x代表业务量，则上述总成本的计算公式可写成：

由于企业实测的业务量与检验方案相关联，所以公式（1）中的x值是自变量，即车型检验项目检验次数（其中x的值可以取0，1，2……n），根据每个检验项目的不同要求x的值相应会有所改变。b是单个检验项目试验消耗的成本，因此可以将成本计算公式推广为：

公式（2）中b1， b2， b3……b108，表示每个项目所消耗的消耗成本，汽车强检方案制定与实测情况的匹配度会影响到x的值，而成本a值相对固定，代入a、bi以及xj的值即可算出该检验周期的消耗成本。通过成本核算模型，在系统中实现了试验成本的自动核算。

5 试验数据对比分析

5.1 实验数据收集

基于4款车型进行检验方案生成试验，试验结果如表2所示，检验方案自动生成时间在60秒以内，提升了检验方案生成工作效率。

5.2 企业调研情况

根据实验测试与人工制定检验方案相比，检验方案制定的效率显著提升。1）对于检验方案制定效率进行对比分析，以新车型检验方案制定为例，未采用自动化方案生成模型的企业认证工程师，平均制定一套检验方案需要3个工作日时间；采用本系統模型进行检验方案制定的认证工程师，可以通过逆向判定迅速找出需要实测的项目，并结合智能判定和同一型式判定流程下发模型规范化地执行，可以将检验方案制定的流程周期缩短到1.5个工作日完成。2）对于检验方案准确率的分析，结合某企业制定的检验方案作为基础参考，对比提交中机中心的检验结果得知，本系统制定的检验方案既满足了企业要求，经过一段时间使用，检验方案的不合格率降至20%。

6 结束语

本系统通过信息化平台，构建了智能化处理数据的模型，通过信息化的方案增强了汽车行业检验方案制定的可靠性和高效性，实现了大数据背景下，传统行业与信息化产业结合的模式[14]。主要有以下几点优势：1）视同条件的参数化模型的提出，改进了传统申报纸质化、操作流程繁琐的情况，把实际问题抽象化、模型化，从而更加直观地显示给企业工程师、数据分析师，最大程度地避免了主管人为因素造成的检验方案制定不合理的问题，让检验方案的确定更加客观、合理，充分利用了计算机数据挖掘、数据分析处理的能力。2）历史基础车型检验方案数据的重复使用，本系统用数据库中存在大量的历史基础车型参数，合理使用这些数据资源可以搭建起一个完备、清晰的汽车强制性检测自动化方案生成的数据模型，根据历史车型的检验方案手动添加或自动生成完整的检验方案，这样使得工程师随时可以在网络环境中制定企业的强检方案，体现了大数据时代普适计算的意义（普适计算是信息空间与物理空间的融合，在这个融合的空间中人们可以随时随地、透明地获得数字化的服务[15]）。3）判定系统算法的优化，本系统的智能判定功能是基于参数遍历和多配置校验算法实现的，在算法优化的过程中，系统模型的精确度也不断完善，达到了通过互联网操作等环节减少人力资源和物质资源消耗的目的。

在汽车行业认证申报事业发展的新时期，借助信息化的推手，为汽车产品申报方案自动化生成提供了机遇。本系统模型的构建，有效降低了检验方案制定出错率高的局面，有效将检验方案退回率降至20%以下，有效地节约了社会资源，达到了协助企业认证工程师进行申报自动化的目的。

参考文献：

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[12] 车晓镭.汽车动力总成电控单元硬件在环测试系统研究[D].长春：吉林大学，2011.

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