黎洪林 許傳賀 余海軍 王民瑞 郭棟

摘 要：為解決傳統(tǒng)汽車零部件檢驗(yàn)檢測企業(yè)試驗(yàn)檢測數(shù)據(jù)分析與維護(hù)管理方式的弊端，通過對汽車零部件檢驗(yàn)檢測行業(yè)數(shù)據(jù)管理現(xiàn)狀的分析，提出一種將新興互聯(lián)網(wǎng)云平臺技術(shù)與傳統(tǒng)試驗(yàn)檢測數(shù)據(jù)分析與維護(hù)管理模式相結(jié)合的方法，充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，推動(dòng)傳統(tǒng)汽車檢測服務(wù)行業(yè)數(shù)據(jù)管理模式由線下到線上的轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)技術(shù);云平臺;數(shù)據(jù)管理維護(hù);汽車零部件檢測

中圖法分類號：TP393? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B? 文章編號：1671-7988（2019）12-115-03

Abstract： In order to solve the shortcomings of traditional automobile parts inspection and testing enterprise test and test data analysis and maintenance management methods， through analyzing the current situation of auto parts inspection and inspection industry data management， this paper proposes an analysis of emerging Internet cloud platform technology and traditional test detection data. The combination of maintenance and management methods， give full play to the advantages of Internet technology， and promote the transformation of the data management model of the traditional automobile testing service industry from offline to online.

Keywords： Internet technology; cloud platform; data management and maintenance; auto parts testing

引言

隨著時(shí)代的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)從被發(fā)明創(chuàng)造到如今的蓬勃發(fā)展，極大地加快了人類發(fā)展進(jìn)程，人類社會對互聯(lián)網(wǎng)的需求不斷增加，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用場合越來越多。在中國，政府早已發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對國家發(fā)展的重要性，在此基礎(chǔ)上提出“互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略”，對互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研發(fā)進(jìn)行大力支持。2017年，國家基于對互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展的戰(zhàn)略思考，提出了“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃，旨在通過“互聯(lián)網(wǎng)+”推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)與傳統(tǒng)制造業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)等相融合，促進(jìn)電子商務(wù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)金融以及傳統(tǒng)生產(chǎn)、制造、服務(wù)行業(yè)共同長遠(yuǎn)、健康的發(fā)展[1][2]。

在汽車零部件檢測領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)的分析和管理往往由線下計(jì)算機(jī)完成，隨著公司產(chǎn)品開發(fā)的日益增多，產(chǎn)生的試驗(yàn)數(shù)據(jù)越發(fā)龐大，公司需要對龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理存儲方便以后查找，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。而且隨著電器元件的不斷老化，數(shù)據(jù)更容易造成丟失，造成公司對試驗(yàn)檢測數(shù)據(jù)的維護(hù)成本上升。

基于互聯(lián)網(wǎng)云平臺的數(shù)據(jù)分析管理模式其理念就是將線下數(shù)據(jù)管理維護(hù)與“互聯(lián)網(wǎng)+”相融合，如徐赟等[3]所述，從本質(zhì)上來說，“互聯(lián)網(wǎng)+”是一種新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)，是互聯(lián)網(wǎng)廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)和服務(wù)各領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)和服務(wù)、泛在化互聯(lián)，提供個(gè)性化產(chǎn)品，最終表現(xiàn)為虛擬化企業(yè)的新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形態(tài)。我們可以把互聯(lián)網(wǎng)看成是一種工具，通過“互聯(lián)網(wǎng)+產(chǎn)業(yè)”的模式，讓傳統(tǒng)行業(yè)運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)思維去改造自身企業(yè)的業(yè)務(wù)流程和商業(yè)模式，重塑企業(yè)的整個(gè)價(jià)值鏈。通過互聯(lián)網(wǎng)云平臺將公司檢測數(shù)據(jù)維護(hù)管理分析相結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效分析與管理維護(hù)，降低企業(yè)管理維護(hù)負(fù)擔(dān)。

1 汽車零部件檢測數(shù)據(jù)分析管理現(xiàn)狀與改進(jìn)分析

1.1 現(xiàn)狀

企業(yè)在對汽車零部件進(jìn)行檢測計(jì)量測試后，會產(chǎn)生大量的原始試驗(yàn)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對新產(chǎn)品的開發(fā)、對以往產(chǎn)品的改進(jìn)都不可或缺，現(xiàn)目前企業(yè)對檢測數(shù)據(jù)的分析管理維護(hù)，僅僅停留在線下階段，通過線下計(jì)算機(jī)進(jìn)行計(jì)算分析，通過硬盤拷貝傳遞數(shù)據(jù)，通過相關(guān)操作人員進(jìn)行分類管理維護(hù)。

然而此類數(shù)據(jù)管理方式存在著諸多缺點(diǎn)：①試驗(yàn)數(shù)據(jù)存儲于機(jī)械硬盤中，硬盤存在著一定使用壽命，相關(guān)維護(hù)人員如不注意及時(shí)備份數(shù)據(jù)，將造成數(shù)據(jù)丟失。②試驗(yàn)數(shù)據(jù)的挖掘分析依賴于分析計(jì)算機(jī)的處理能力，其對計(jì)算機(jī)性能的要求必然很高，高性能計(jì)算機(jī)成本對企業(yè)也是一筆不小的負(fù)擔(dān)。③試驗(yàn)數(shù)據(jù)的離線管理必然導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺乏整合交互，對于一些統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)缺乏海量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)支持。④離線存儲數(shù)據(jù)量龐大不易攜帶，給一些工程師需要現(xiàn)場即時(shí)查詢分析數(shù)據(jù)以及異地查詢分析數(shù)據(jù)的場合帶來極大不便。

1.2 改進(jìn)分析

通過對汽車零部件企業(yè)試驗(yàn)檢測流程、試驗(yàn)檢測數(shù)據(jù)的特點(diǎn)以及數(shù)據(jù)調(diào)用方式、數(shù)據(jù)維護(hù)方式、用戶友好性等多方面的分析，我們考慮基于互聯(lián)網(wǎng)云平臺技術(shù)，將傳統(tǒng)的離線數(shù)據(jù)分析管理維護(hù)方式同云平臺技術(shù)相結(jié)合起來，充分調(diào)動(dòng)“互聯(lián)網(wǎng)+”資源數(shù)據(jù)整合的潛力，打通線下數(shù)據(jù)交互阻塞，將企業(yè)試驗(yàn)檢測流程涉及到的如數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析等一系列流程整合到云平臺上，用戶只需要聯(lián)網(wǎng)客戶端對云端數(shù)據(jù)進(jìn)行上傳、訪問、管理、分析、下載，其他數(shù)據(jù)管理維護(hù)功能均由云平臺完成，從而讓企業(yè)在云平臺技術(shù)的支持下，更高效、更方便的對試驗(yàn)檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行操作管理與維護(hù)以及分析，降低企業(yè)數(shù)據(jù)管理維護(hù)成本。

2 基于互聯(lián)網(wǎng)云平臺的檢測數(shù)據(jù)分析與管理方式設(shè)計(jì)

2.1 云平臺架構(gòu)

根據(jù)對平臺的需求和功能不同，平臺大致可以分為三個(gè)部分，如附圖 1所示，即用戶端、云平臺管理運(yùn)維端、訪客端。管理運(yùn)維端負(fù)責(zé)云平臺數(shù)據(jù)庫的搭建、在線數(shù)據(jù)分析軟件的搭建、根據(jù)客戶需求對數(shù)據(jù)軟件分析功能開發(fā)完善、云平臺的訪問優(yōu)化、用戶管理、用戶數(shù)據(jù)的安全防護(hù)、試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理、協(xié)助客戶完成數(shù)據(jù)挖掘以及其他日常運(yùn)營維護(hù);用戶端擁有對試驗(yàn)檢測數(shù)據(jù)的上傳備份、下載、數(shù)據(jù)查看、數(shù)據(jù)編輯、數(shù)據(jù)刪除、數(shù)據(jù)在線、離線分析、數(shù)據(jù)挖掘等功能，以及授權(quán)開放訪客端，實(shí)現(xiàn)訪客端對數(shù)據(jù)權(quán)限內(nèi)訪問。訪客端是在用戶端授予權(quán)限內(nèi)對云平臺內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)限內(nèi)的操作，如異地訪問、一定功能的數(shù)據(jù)分析、方便工程師異地進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問。

2.2 云平臺開發(fā)流程

首先，明確企業(yè)對數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的需求，如數(shù)據(jù)存儲量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)吞吐量等需求，結(jié)合需求搭建云服務(wù)器。

其次，整理汽車試驗(yàn)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)以及分析需求，針對性開發(fā)云數(shù)據(jù)的存儲及管理以及試驗(yàn)報(bào)表生成和數(shù)據(jù)挖掘算法軟件。

最后，進(jìn)行上線測試以及Debug。項(xiàng)目嚴(yán)格按照公司項(xiàng)目管理要求，落實(shí)并執(zhí)行立項(xiàng)、項(xiàng)目計(jì)劃、設(shè)計(jì)研發(fā)等各關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)均有檢查、驗(yàn)收。

3 平臺特點(diǎn)

1）傳統(tǒng)檢測數(shù)據(jù)管理與互聯(lián)網(wǎng)云平臺一體化服務(wù)模式，將傳統(tǒng)檢驗(yàn)檢測數(shù)據(jù)管理方式與高效便捷的云平臺技術(shù)相結(jié)合，彌補(bǔ)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理模式的種種不足，降低企業(yè)后期維護(hù)管理數(shù)據(jù)負(fù)擔(dān)，減少企業(yè)研發(fā)成本。

2）擴(kuò)展接口豐富，可以將其他技術(shù)能力與云平臺技術(shù)相結(jié)合，試驗(yàn)檢測數(shù)據(jù)管理云平臺和仿真分析技術(shù)相結(jié)合，更加高效的幫助提升仿真模型準(zhǔn)確性，以及仿真工作的云平臺化、系統(tǒng)化和集中化，將試驗(yàn)數(shù)據(jù)，仿真數(shù)據(jù)有機(jī)結(jié)合，最大程度的縮短開發(fā)周期，提升產(chǎn)品性能開發(fā)效率。

3）基于云計(jì)算技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，搭建檢測和仿真數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫云，并提供基于數(shù)據(jù)的產(chǎn)品性能目標(biāo)體系分解與性能開發(fā)評價(jià)能力。

4 結(jié)論

平臺的建成將極大解決現(xiàn)有企業(yè)數(shù)據(jù)管理模式的弊端，推動(dòng)相關(guān)上下游企業(yè)線下資源的線上聚集整合，引領(lǐng)傳動(dòng)汽車零部件制造檢測企業(yè)向互聯(lián)網(wǎng)化轉(zhuǎn)型升級與蓬勃發(fā)展。且平臺的搭建發(fā)展將為企業(yè)客戶提供更加高效更加高質(zhì)量的服務(wù)，提升服務(wù)水平，降低企業(yè)客戶成本負(fù)擔(dān)。

參考文獻(xiàn)

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