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汽車診斷：數(shù)字化轉(zhuǎn)為智能化

2018-11-22 23:21:30·  來源：電動化智能化汽車動力系統(tǒng)  
　
如何實現(xiàn)交互式智能汽車診斷。汽車行業(yè)中如何從數(shù)字化信息中受益。每位駕駛最新一代汽車的人都知道：汽車的數(shù)字化進(jìn)程經(jīng)歷了漫長的 過程（例如Audi Connect、BMW
如何實現(xiàn)交互式智能汽車診斷。汽車行業(yè)中如何從數(shù)字化信息中受益。
每位駕駛最新一代汽車的人都知道：汽車的數(shù)字化進(jìn)程經(jīng)歷了漫長的 過程（例如Audi Connect、BMW Connected Drive 和 Mercedes Benz 數(shù)字式汽車鑰匙）。這些技術(shù)自然提高了駕駛者的舒適性和安 全性。
不言而喻，汽車駕駛者希望汽修廠在進(jìn)行保養(yǎng)和修理過程中、以及在 排查意外故障時，能夠提供內(nèi)行高效的專業(yè)服務(wù)。
汽車研發(fā)及數(shù)字式服務(wù)方面的高速發(fā)展導(dǎo)致汽車修理廠在保養(yǎng)服務(wù)和 診斷方面需要 OEM 的更多支持。
因此，每家 OEM 均必須決定，是否僅發(fā)送諸如 PDF 文件、HTML 文 檔或 XML 格式的數(shù)字式診斷和保養(yǎng)信息既已足夠滿足修理廠的要求 和客戶的需要。
換句話說：數(shù)字化信息是否足以實現(xiàn)智能診斷？
智能汽車診斷意味著什么？
傳統(tǒng)流程是：維修服務(wù)人員和修理技工習(xí)慣使用比較容易上手的數(shù)字式診斷信息和維修信息。某些情況下必須提供相應(yīng)的快捷互聯(lián)信息， 以便選擇相應(yīng)的維修流程。 
隨著所安裝電子元件數(shù)量及復(fù)雜性的增加，維修技工要面對海量的錯誤代碼（例如診斷錯誤代碼），以便區(qū)分原因和結(jié)果，從而進(jìn)行正確 的維修流程。
當(dāng)然，提供 IT 支持分析以及適當(dāng)維修建議的前提是當(dāng)前已存在相應(yīng)文件、結(jié)構(gòu)和信息，并能夠通過軟件擴展調(diào)用場景相關(guān)信息以及快捷互聯(lián)信息原先用于診斷和維修手冊的傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化文檔無法實現(xiàn)這一點。
診斷文檔與車輛之間的交互聯(lián)系
現(xiàn)有的診斷文檔一般情況下可為維修技工提供用于診斷和最終維修的 步驟性說明——這一點就像智能診斷一樣，但是區(qū)別在于智能診斷中 文檔和車輛之間存在交互聯(lián)系。
因此，智能診斷不僅僅是諸如迄今數(shù)字化的診斷文檔，而且還具有半 自動化進(jìn)程，以前許多通過測試軟件與車輛間對話進(jìn)行的手動測試步 驟，如今無需技術(shù)人員干預(yù)即可實現(xiàn)。
理想情況下甚至可以進(jìn)行全自動維修操作——即軟件可在與車輛連接 之后，通過正確配置之前控制器的錯誤設(shè)置、或通過ECU“刷機”（在 ECU 上安裝已糾錯的新軟件），從而修正現(xiàn)有的故障。
半自動化診斷方式至少可為服務(wù)技術(shù)人員提供有關(guān)如何根據(jù)診斷進(jìn)行 維修的明確說明。維修過程完成之后，智能診斷功能可確保其成功。
實現(xiàn)這點不只有一種方法
最大的問題在于如何以智能化且適合應(yīng)用場景的方式提供內(nèi)容、元數(shù) 據(jù)以及附加信息，以供軟件系統(tǒng)使用。
一般來說有兩種不同的策略：
  • 完全重新創(chuàng)建智能診斷所需的信息和內(nèi)容（同時繼續(xù)保留之前的傳 統(tǒng)文檔）。
  • 或
  • 應(yīng)用、轉(zhuǎn)換及改進(jìn)傳統(tǒng)文檔，以便用于智能診斷。
此過程不僅要注重創(chuàng)建和傳輸信息，而且還要考慮整個進(jìn)程。這包括 將信息模塊化、發(fā)布、實時使用、閉環(huán)報告以及系統(tǒng)整合到現(xiàn)有場景 中。
 
如何用決策樹創(chuàng)建智能信息。必須考慮什么因素？
 
如前所述，有兩種將現(xiàn)有知識轉(zhuǎn)換為數(shù)字化應(yīng)用格式的理想方法 – 即 用于機器解讀。
 
首先，由編輯團(tuán)隊創(chuàng)建新的診斷方式，即在相應(yīng)開發(fā)環(huán)境中創(chuàng)建決策 樹。此時可將現(xiàn)有診斷信息作為基礎(chǔ)。最后，專家將其“翻譯”為決策樹。
 
決策樹中也可實現(xiàn)與車輛的交互聯(lián)系，即查詢 ECU 信息以及各項參 數(shù)，以便自行進(jìn)行故障分析，包括獲取對維修技術(shù)人員的建議或執(zhí)行“ 全自動維修”。
 
其次，創(chuàng)建理想的故障診斷樹時結(jié)合了專業(yè)知識，因此開發(fā)過程具有 極高質(zhì)量。通過將現(xiàn)有的診斷信息文檔自動轉(zhuǎn)換為故障診斷樹，可以 獲得相當(dāng)可觀的結(jié)果。一般來說，這些文檔原本均具有特定結(jié)構(gòu)（例 如以XML格式，部分采用DITA標(biāo)準(zhǔn)），以便可以提取及再次應(yīng)用諸 如例如指令、任務(wù)或測試等各項元素。
 
遺憾的是這極少能完全實現(xiàn)，因為機器進(jìn)行自動化智能診斷所需要的 互聯(lián)信息，通常是由維修技術(shù)人員直接進(jìn)行故障檢測來獲取。因此這 種情況需要手動處理。

編輯用于智能診斷的信息時，開發(fā)團(tuán)隊必須首先編輯每個決策樹，描 述所需的技術(shù)進(jìn)程。然而，隨著時間的推移，越來越多的決策樹元素 可以在其他類似領(lǐng)域或新款產(chǎn)品中重復(fù)使用。所進(jìn)行的開發(fā)工作由此 變得更有價值。
 
在其他 IT 系統(tǒng)中創(chuàng)建新的決策樹時存在信息存儲過量的風(fēng)險。在修 改和擴展時還存在信息重復(fù)的風(fēng)險。此外，還存在數(shù)據(jù)不一致、過長 的診斷時間和維修時間等風(fēng)險，嚴(yán)重時還可能導(dǎo)致診斷錯誤及不必要 的維修作業(yè)。

實施需要資源

無論采取哪種策略，實施起來都需要資源。
 
開發(fā)過程中預(yù)計將主要精力用于編輯新內(nèi)容，而在整合先導(dǎo)系統(tǒng)的遺 留數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)遷移和集成則會成為工作重點。
 
這兩種策略都需要高度的技術(shù)能力來定義“智能”（即模型、元數(shù)據(jù)及 應(yīng)用數(shù)據(jù)），以便實現(xiàn)機器處理。
 
決策樹的模塊化
針對每項新產(chǎn)品及新形式來說，焦點是適合模塊化且可重復(fù)應(yīng)用的決 策樹。因此會將決策樹元素分離成模塊形式，以便可以在其他樹中使 用。這可簡化開發(fā)流程，便于進(jìn)行正確選擇：使用現(xiàn)有模塊、使用未 改變的現(xiàn)有模塊、稍作修改或重新創(chuàng)建。
 
對現(xiàn)有信息進(jìn)行自動轉(zhuǎn)換或由開發(fā)人員進(jìn)行轉(zhuǎn)換的進(jìn)程可能會有差 異，但實現(xiàn)優(yōu)化的可能性均相同。
 
發(fā)布（提供信息和數(shù)據(jù)）
 
提到發(fā)布，我們可以理解為選擇、鏈接和提供信息及數(shù)據(jù)。有各種標(biāo) 準(zhǔn)可應(yīng)用于發(fā)布（車輛類型、形式、系列等），并作為機器用來診斷 和排除故障的基礎(chǔ)。

實時使用決策樹
部分自動化的實時故障排除功能使服務(wù)技術(shù)人員能夠立即評估故障排 除過程的結(jié)果。例如當(dāng)改變車輛設(shè)置時，可以重新啟動診斷過程，并 以不同方式確認(rèn)之前存在的問題已解決，諸如通過執(zhí)行器的有效測量 值、正確的傳感器返回值或 ECU 處不再有錯誤消息。

關(guān)于保修的閉環(huán)報告
特別有用的是半自動維修過程中的保修索賠檢驗選項及后續(xù)報告選 項。開發(fā)者創(chuàng)建決策樹時既已定義最具成本效益的備件及最耗時的維 修步驟，該報告可確保技術(shù)人員按照工藝流程進(jìn)行工作并降低成本。
 
反之，針對高端領(lǐng)域，開發(fā)時將確保執(zhí)行全面措施以便永久消除問題。 通過相應(yīng)報告可以幫助遵守準(zhǔn)則并進(jìn)行監(jiān)控。
 
同時，全面的報告中會包含全部流程的持續(xù)且詳細(xì)的記錄，可用于持 續(xù)性流程及信息優(yōu)化。有多種選擇可能：推薦在文檔創(chuàng)建范圍內(nèi)以及 機器示教學(xué)習(xí)方面的優(yōu)化措施，使用日志數(shù)據(jù)進(jìn)行自動化操作建議。
 
智能診斷應(yīng)用的系統(tǒng)集成 - 消除數(shù)據(jù)孤島！
 
除了車輛與測試儀連接之外，還必須集成其他系統(tǒng)，即能夠?qū)崿F(xiàn)創(chuàng)建 決策樹的開發(fā)系統(tǒng)（系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)果會限制可能的系統(tǒng)狀態(tài)）。
接口數(shù)量有無限可能。但實際應(yīng)用和經(jīng)濟層面會限制開發(fā)優(yōu)化系統(tǒng)的 可能性。
 
智能診斷應(yīng)用的決定性成功因素是其開放性以及傳統(tǒng)數(shù)據(jù)孤島的消除。 此外，相關(guān)信息和內(nèi)容必須緊密互聯(lián)，且須提供給維修技術(shù)人員，以 支持其日常工作。用于智能診斷來說，冗余數(shù)據(jù)及新的數(shù)據(jù)孤島均會 對整個過程產(chǎn)生不良后果。
 
那么現(xiàn)在呢？應(yīng)該選擇哪種策略？ 首選策略取決于情況發(fā)生的概率。非常頻繁發(fā)生的情況（例如針對當(dāng) 前產(chǎn)品線、核心業(yè)務(wù)產(chǎn)品）適用開發(fā)工作。對于極少數(shù)情況（例如停 產(chǎn)的產(chǎn)品系列或空缺產(chǎn)品），則建議使用自動轉(zhuǎn)換方式。同時采用兩 種策略的情況越來越多。策略決策最終取決于數(shù)字服務(wù)信息的智能交 互方式。
 
 
作者：Rainer Terlutter 先生，專業(yè)服務(wù)總監(jiān)，Empolis Information Management GmbH 
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