戴姆勒客车选择奇石乐软件方案,管理车辆研发、 运营中的测量数据


对遍布全球的客车制造商而言,测量数据的集成管理是车辆研发的关键环节,因此制造商需要部署数据记录仪,详细记录与车辆相关的所有信息。奇石乐MaDaM系统能够持续存储和整理数据;用户也可将其与jBEAM软件等奇石乐产品结合使用,实现数据的可视化,并对数据开展全面的评估。

汽车行业正在经历翻天覆地的变革,客车和商用卡车同样深受影响。除了整车电气化和新型动力系统的研发之外,依靠软件产品创造价值,同样成为汽车行业的重要趋势之一。戴姆勒客车(Daimler Buses)部署了奇石乐的综合测量数据管理系统方案,该方案不仅用于车辆测试与研发,还应用于企业、市政交通服务供应商,以及出行服务公司等多方客户之间的信息传递。

作为市场领军企业,戴姆勒在欧洲和土耳其设有多家工厂,专注于高端客车的研发和制造。2018年,戴姆勒客车发布了广受好评的eCitaro——全电动款的Citaro城市公交车;此前,Citaro系列混动车型也已上市。含上述两款车型在内,多款戴姆勒客车均搭载奇石乐MaDaM、jBEAM、jBEAM Cluster软件方案,为车辆的持续研发和车队管理提供重要助益。早在2016年,戴姆勒就在客车业务中引进了奇石乐MaDaM系统,用以应对不断扩大的数据规模,并充分挖掘数据的价值。MaDaM是一款100%即插即用的系统方案,既适用于前端车辆测试与研发的工作环节,也可支持客户在车辆售后活动中和最终客户进行协作。

奇石乐的MaDaM和jBEAM管理戴姆勒客车的全电动和混合动力城市客车的测量数据,包括车辆测试和常规运作数据。
奇石乐的MaDaM和jBEAM管理戴姆勒客车的全电动和混合动力城市客车的测量数据,包括车辆测试和常规运作数据。

测试大数据助力车辆研发

由于MaDaM系统极度灵活,用户能够记录并储存多种多样的海量测量数据。数据类别包括:速度和转速等车辆动力参数、车门性能等车辆子系统参数、独立组件的诊断数据等等。凭借MaDaM高效的数据索引和组织能力,用户可利用载荷谱等形式,快速、轻松实现数据定位和评估。

『开发MaDaM的软件架构时,我们经过仔细考虑,决定不采用ASAM的ODS标准来管理测量数据。ODS标准虽应用广泛,但其对数据格式、搜索字段的限制十分严格;而我们的软件系统支持客户自由定义各自的数据模型。在汽车研发等复杂程度高、技术涉猎范围广的领域里,就像本次戴姆勒的项目中,MaDaM始终能够取得成功,足以证明,我们追求更强的灵活性是正确的选择。』

奇石乐开姆尼茨分公司的软件工程师Johannes Wübbeling解释道。

戴姆勒客车使用MaDaM记录的测量结果,如今已经超过300万项,该数字还在以每天约2,000项的速度继续上涨。MaDaM中50多个数据源来自不同部门的众多用户,涉及6种不同的数据格式。

​一般情况下,客车发动机启动时,数据测量过程将同步激活;对于客车而言,数据测量通常由标配数据记录仪完成,必要情况下,客户也可对记录仪进行改装。

在车辆耐久性测试等典型应用场景中,测量过程往往需要持续一年以上,且车辆需经历不同天气条件的考验,在此情况下,MaDaM可自动生成并定期传输测量报告。

测量数据综合管理系统的优点不仅体现在车辆测试领域,新车型评估同样能够从中受益。例如,利用数据综合管理技术,用户可轻而易举地对比混动车辆和传统客车在常规服务中的耗油量。此外,电动客车具有智能车载供电等功能,用户可使用综合管理系统,将客车日常使用情况按照不同详细程度记录下来,并将数据传输至运营商和德国联邦交通与数字基础设施部。

支持数据挖掘的高效数据评估

除了具有卓越灵活性和强大性能的MaDaM系统,奇石乐还可单独提供jBEAM软件,通过数据可视化与评估等功能,为客户创造更多价值。MaDaM和jBEAM均具有丰富功能与应用,且适用范围广泛。用户可快速锁定测量数据,由系统自动生成报告——这些优势能够为车辆开发和测试带来无限的可能性。此外,记录测量数据有利于车辆运营。例如,在常规公交车服务中准确监测特定性能参数(例如电动车辆的耗电量),迅速对潜在异常或故障展开高效分析。

奇石乐定期与客户沟通,建立了紧密的合作关系,这在解决方案的持续研发和优化过程中发挥了关键作用。Wübbeling非常重视与客户相互协作的工作方式:“这个项目,让我们学了很多方法,如何基于应用来开发解决方案。从这个角度来看,与客户的对话、双方在软件联合开发上的协同工作,都是非常有价值的。”

值得一提的是,车辆耐久性测试会产生海量测量数据,用户可利用数据挖掘算法对这些数据进行分析,从而发现数据的重复模式。MaDaM和jBEAM拥有足够的处理能力和性能范围,来适配此类应用场景:在硬件方面,奇石乐的这套方案使用的服务器多达五个。

科技的迅猛发展,使我们难以预测未来乘用车和客车的驾驶情景。燃料电池可能成为未来驾驶的关键,尤其是在长途客车等重点关注续航里程的细分领域。此外,随着多种驾驶技术的应用,汽车行业的复杂程度将继续提高:车辆开发与运营将产生更庞大的数据,测量数据管理势必成为关键因素。 

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