丰田汽车借助NI测试数据分析与管理解决方案，既减少了工时，又实现了数据的重复利用

作者：

Keimei Fujita－丰田汽车公司
Shinji Hattori－丰田汽车公司

2016年，丰田汽车整合了从开发到生产的所有过程，并转移至全新系统，实施名为“制造更好的汽车”(Creating a Better Car)的指导计划。这项新指导计划最显著的特性在于采用以产品为核心的内部负责制。丰田公司在其包括动力总成公司在内的七家子公司中率先实施“制造更好的汽车”计划。动力总成的作用是产生让汽车运转所需的动力，并负责管理对轮胎的动力传递。在发动机/马达产生动力时，变速箱会切换该动力，而分速器则会将动力分散至其他主要元件上。

为了适应公司的这项新制度，该团队在动力总成公司内设立了开发、生产技术与制造部门。从规划到生产等各个阶段都始终如一地实施该制度，但是每个阶段仍需执行各种类型的测试，包括功能评估、合规性与可靠性评估。

功能评估是通过测量各发动机的不同物理量来判断是否需要进行改进。合规性则通过测试找出各发动机所需的性能，并针对控制方法的细节，得出最​理想​的解决方案。而可靠性评估则是通过测试来确定设计的适用性与合规性。

在决定所需的测试类型与数量时，其中一项主要的考量因素是全球各国家与地区的法规。例如，在2010年，只有4个国家制定了燃料成本的相关法规。而2015年增加到13个国家，预计到2020年时会增加到23个国家。每年都有更多国家实施新法规，而且法规要求的数值也愈发严格。这使得产品更为复杂与先进，而且随着硬件零件数量增加，也必须使用更高级的控制方式。丰田公司在开发单个发动机的过程中需要进行超过1,500项测试。

丰田目前在28个国家/地区设立了53个制造工厂；而在2015年，丰田的境外汽车销售量是本土销售量的5倍以上。为了继续拓展全球业务，丰田必须满足不同国家与地区的需求，包括外观、排放、性能与驱动系统。这意味着，测试的总次数以单个发动机所需的测试次数乘以不同法规的数量所得的结果递增。

传统数据管理的障碍

在所需测试次数飙升之际，丰田发现了一个主要(且严峻)的问题。他们需要更多时间来分析所得数据，而这已经占用了极​高​比例​的​工时。分析时间增加意味着专注于新任务的时间减少。因此，缩减并优化分析时间变得格外重要。

分析团队采用传统的分析方式。他们将各测试所得的数据暂时传送至文件服务器储存。然后将文件服务器的数据下载至计算机，对数据进行分类并绘制图表。最后，由于不同人员使用不同的分析工具，团队需要对不同的数据分别进行管理。

与此同时，团队也正试图减少分析时间。各部门使用各自的工具对数据进行分类并绘制图表，但该做法无法广泛应用。这表示，其他需要数据分析的部门就必须手动执行分析，导致工时量居高不下。

此外，前述做法因为各部门使用多种不同的工具而无法横向发展，导致各部门又要费时费力地提高各自的效率。这些分析工具包括Microsoft Excel、The MathWorks、Inc.MATLAB®软件和内部开发的工具（部门之间各不相同）等。这导致每个部门都不愿意转换使用其他工具。

就测试数据本身而言，丰田还面临另一问题。由于他们没有以一种可以重新利用的方式管理这些数据，因此团队在执行功能评估时无法参考诸如温度或压力等合规性测试的数据。而在进行可靠性分析时，团队也可能需要使用合规性测试的数据来确定未来测试的条件。另外，在为下一阶段的开发做准备时，团队可能需要使用合规性测试的数据来确定基于模型开发中使用的模型并确保精度。为了实现数据复用的目标，团队必须以易于搜索的方式来储存测试数据。

重复使用测试数据必须满足一项条件，即符合每个数据与每个数据集所需的规格。简而言之，如果丰田公司无法添加测试时间、人员与目的等信息，就无法重复使用测试数据。以汽缸压力为例，在其测试数据中，型号、排放量、汽缸数量与燃料等规格信息必须以数据集的方式存储。

丰田的传统做法是分别管理各测试的数据，因此，如果其他部门的人员想重复使用数据，就需要靠别人口述来查找所需信息。如此一来，即使该人员找到了所需数据，如果规格信息内容不甚明确，就需要进一步询问。如果该人员无法找到所需数据，最糟糕的情况是必须重新执行测试。该团队有时候会因为浪费过多时间、难以找出数据或是数据的规格信息不明确，而很难复用数据。

借助NI产品，充分利用数据

丰田公司采用DIAdem和DataFinder服务器版本（现在称为SystemLink TDM DataFinder模块）后，解决了上述问题。DIAdem软件工具的主要功能是搜索和分析测试与仿真数据，并显示生成的报表。DataFinder服务器版本数据管理系统则侧重于服务器端的数据管理。该系统可从服务器中搜索多个使用DIAdem的客户端(My DataFinder)的数据。

图1所示的是丰田公司基于这两个产品构建的系统。该系统专为合规性测试环境而设计。提高分析效率的关键目标之一为引入标准分析工具，让每个人都能够在相同环境中进行工作，而丰田公司选择了DIAdem来实现此目标。

另外，该公司也需要对数据管理增加两项操作：添加规格信息和让每个人都可以搜索数据。与传统做法一样，数据储存在文件服务器中，但是新系统会在测试完成时自动创建文件夹，然后将测试数据储存在该文件夹中。该团队还建立了一项机制来自动为文件服务器中的每部分数据添加相关的规格信息。更重要的是他们使用DataFinder服务器版本为规格信息数据建立索引，以便从安装有DIAdem的客户端中搜索数据。负责分析的人员可搜索所需数据，并在获得数据后立即使用DIAdem进行分析。丰田公司选择了NI产品，因此有机会使用自动化及测量系统标准化组织－开源数据(ASAM ODS)，以满足未来扩展之需。

Keimei Fujita表示：“随着测试的数量与类型增加，分析需求也逐渐增多，这代表我们需要可高度自定义的分析工具。就此​目标​而言，我们认为DIAdem是一个理想选择。DIAdem所​提供​的灵活性是其他产品无法比拟的。我们也可以使用现有文件服务器来管理数据，这对采用DataFinder服务器版本几乎没有影响。”

促进广泛应用

如前所述，该团队可通过基于NI产品创建的机制来解决传统问题，不过这仍有不足之处。丰田公司最初引入该系统的部门曾耗费时间准备了不同类型的系统，并将其与开发部门分享。然而开发部门并未使用这些新系统。工作站点的工程师不愿意改变他们的一贯做法，他们认为学习新工具会很有负担，所以这些系统未曾大规模普及。

丰田了解这一点后，推出了新计划来促进新系统的广泛使用。第一个计划称为“渗透”(Penetration)，目标是找出开发部门的需求。他们与开发部门的特别小组建立密切合作关系，制定了三部曲计划－了解现况、发现问题、采取措施。

这项计划确定的后续需求反应在分析工具的开发上。他们需要一个能够快速查找数据、迅速整理数据并以常见格式展示数据的函数。但是他们的思路并非是针对特定分析工作开发专用函数，因为这种方法难以支持大量不同类型的分析。所以他们选择了名为“将函数集成至元件”(Integrating the Function Into Components)的方法。

该方法是指事先编写多个基于元件的函数，然后加以组合来获得所需的分析函数。这样就可以快速创建每位分析员都愿意使用的分析函数。实际上，他们编写了分层函数组。分层函数包括适用于多个领域的通用函数、适用于特定领域（例如发动机等）的专用函数，以及适用于特定工作的独立函数。每个函数都是根据DIAdem所创建的丰田公司专属菜单进行编写，可以自由组合。

丰田公司在推动该计划的普及时，也进行了内部训练。他们每个月举办一次小组培训。培训的内容包括DIAdem的基本使用、实际操作方法以及案例演示，以期促进新系统的普及。

取得显著成效

在将所有因素纳入考量后，该团队使用上述计划，成功缩短问题分析所需的时间。Fujita表示：“比如，其中一个部门耗费在分析作业上的工时减少了约50%。另外，由于可以重复使用测试数据，团队可以减少不必要的测试，同时提高基于模型开发的精度。”此外，该团队可在短时间内从不同角度进行分析，因此他们也能受益于通过更多会议讨论分析结果，使讨论内容更加丰富多样。

助力未来开发

如前所述，丰田需要进行各种各样的测试。他们并未对所有测试采取应对措施，因此希望未来能拓展新系统的应用范围。例如，他们计划采用CompactDAQ硬件平台来采集数据，引入LabVIEW系统设计软件来进行功能评估测试。如此一来，测试站点的团队就可以使用CompactDAQ进行各种测量任务和采集数据，并使用LabVIEW开发的程序来组织和分析典型数据，自动添加规格信息。另外，团队可将处理过的数据储存于文件服务器内，并结合DataFinder服务器版本和DIAdem，开发类似于合规性测试的函数。

由于NI可提供各种以软件为中心的开放式平台产品，因此丰田公司对此计划的未来发展也胸有成竹。NI产品与其他公司的产品和技术具有高度的连接性和互操作性。他们相信可以借此创建涵盖更广泛领域的解决方案。

作者信息：

Keimei Fujita
丰田汽车公司
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