基于Power BI 云大數(shù)據(jù)的車輛遠(yuǎn)程診斷及故障預(yù)報(bào)研究

摘要：隨著汽車行業(yè)電子和電氣系統(tǒng)的不斷發(fā)展，遠(yuǎn)程車輛診斷及故障預(yù)判技術(shù)水平也得到了顯著提高。本研究將深入討論云端大數(shù)據(jù)在車輛診斷和故障預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新影響，同時(shí)揭示基于云端大數(shù)據(jù)的汽車遠(yuǎn)程診斷與故障預(yù)測技術(shù)在汽車維修實(shí)踐中所面臨的挑戰(zhàn)，并對其技術(shù)選型和應(yīng)用進(jìn)行探討，旨在推動汽車維修質(zhì)量提升，降低故障率。

關(guān)鍵詞：云計(jì)算；大數(shù)據(jù)；汽車遠(yuǎn)程診斷與故障預(yù)測技術(shù)

中圖分類號：U472.42 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

0 引言

傳統(tǒng)汽車維修往往依賴技師的專業(yè)知識和車輛的過往故障記錄。如今，汽車已可應(yīng)用傳感器實(shí)時(shí)捕捉大量關(guān)于車輛運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)，如發(fā)動機(jī)溫度、燃油效率和制動系統(tǒng)狀況等。這些信息被上傳到云端，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和解析。借助機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能，系統(tǒng)能從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并識別故障模式，從而提供準(zhǔn)確的診斷評估。大數(shù)據(jù)還可以助力汽車制造商收集用戶反饋，不斷優(yōu)化車輛設(shè)計(jì)和性能，同時(shí)定制個(gè)性化的維修和養(yǎng)護(hù)建議[1]。

基于云端的大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程監(jiān)控和預(yù)測性維護(hù)，使汽車維修不再局限于故障發(fā)生后的被動檢測，而是能夠前瞻性地預(yù)測并預(yù)防問題。比如，若檢測到某部件溫度持續(xù)異常升高，系統(tǒng)會發(fā)出警告，促使車主或維修團(tuán)隊(duì)在問題惡化前采取行動。這種預(yù)防性維護(hù)策略降低了意外故障的概率，增強(qiáng)行車安全，同時(shí)也降低維修成本和等待時(shí)間。云端大數(shù)據(jù)為汽車健康管理和故障預(yù)測引入高智能、實(shí)時(shí)響應(yīng)的新概念，極大地提高了維護(hù)效率和車輛性能。隨著物聯(lián)網(wǎng)和車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)在這一領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣泛且深入，引領(lǐng)汽車行業(yè)邁向更智能、互聯(lián)和以服務(wù)為導(dǎo)向的未來。

1 云端大數(shù)據(jù)在汽車維修中應(yīng)用存在的問題

1.1 精準(zhǔn)性和可靠性有待提高

云端大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性在很大程度上依賴于所使用的數(shù)據(jù)和算法的質(zhì)量。云端大數(shù)據(jù)需要接入覆蓋各種車型及各種可能的故障情況的診斷數(shù)據(jù)庫和維修案例庫。然而，由于汽車型號眾多，而且新車型不斷涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)庫很難做到實(shí)時(shí)更新和全面覆蓋，這導(dǎo)致云端大數(shù)據(jù)可能無法識別某些新車型或新出現(xiàn)的故障類型。另外，現(xiàn)有的故障數(shù)據(jù)往往存在標(biāo)注不準(zhǔn)確或不完整的問題，直接影響算法訓(xùn)練的效果及診斷結(jié)果的精確性。對于復(fù)雜故障的判斷，往往還需要專業(yè)維修人員的經(jīng)驗(yàn)和直覺，這是目前云端大數(shù)據(jù)難以完全替代的。

云端大數(shù)據(jù)的可靠性不僅取決于其硬件和軟件的穩(wěn)定性，還受到外部因素的影響[2]。在硬件方面，診斷設(shè)備需要與車輛的各種電子控制單元進(jìn)行通信，在這個(gè)過程中，可能會由于接口不匹配、通信協(xié)議不一致或硬件故障等原因出現(xiàn)連接不穩(wěn)定的情況。在軟件方面，云端大數(shù)據(jù)需持續(xù)進(jìn)行算法更新和系統(tǒng)維護(hù)，但在實(shí)際操作中，更新可能會帶來新的故障，影響系統(tǒng)穩(wěn)定性。同時(shí)，云端大數(shù)據(jù)的可靠性還受到外部電磁干擾、網(wǎng)絡(luò)安全問題及維修人員使用不當(dāng)?shù)纫蛩氐挠绊憽１热?，惡劣的工作環(huán)境可能對診斷設(shè)備的正常運(yùn)行造成影響，進(jìn)而降低智能診斷系統(tǒng)的可靠性。

1.2 提升精準(zhǔn)度與穩(wěn)定性面臨挑戰(zhàn)

云端大數(shù)據(jù)的精確性關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)源的質(zhì)量和算法的精度。它需要整合涵蓋各類車型、年限以及廣泛故障場景的詳盡診斷數(shù)據(jù)庫和維修案例資料。但由于車型繁多且新品不斷涌現(xiàn)，使得數(shù)據(jù)庫的即時(shí)更新和全面覆蓋成為一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，可能導(dǎo)致部分新車型或新故障類型的識別受限。而且，現(xiàn)有故障數(shù)據(jù)可能存在誤標(biāo)注或信息不全，直接影響算法的訓(xùn)練效果和診斷結(jié)果的精度。

對于復(fù)雜的故障解析，專業(yè)維修人員的經(jīng)驗(yàn)和直覺仍是不可或缺的，這是云端大數(shù)據(jù)目前難以完全替代的能力。而要保證可靠性，云端大數(shù)據(jù)不僅依賴硬件和軟件的穩(wěn)定，還得抵御外部環(huán)境的干擾[3]。在硬件層面，診斷設(shè)備需要與車輛的電子控制單元無縫對接，任何接口不匹配、通信標(biāo)準(zhǔn)沖突或硬件故障都可能引發(fā)連接問題，影響數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性。軟件方面，雖然云端大數(shù)據(jù)需持續(xù)優(yōu)化算法和維護(hù)系統(tǒng)，但頻繁的更新有時(shí)反而可能導(dǎo)致新問題的出現(xiàn)，對系統(tǒng)的穩(wěn)定性構(gòu)成威脅。外部環(huán)境，如電磁干擾、網(wǎng)絡(luò)安全威脅以及用戶操作失誤，也都是影響云端大數(shù)據(jù)可靠性的重要因素。例如，惡劣的工作條件可能對診斷設(shè)備造成物理損傷，從而降低了云端大數(shù)據(jù)的穩(wěn)定運(yùn)行性能。

1.3 通用性和兼容性存在局限

云端大數(shù)據(jù)的通用性關(guān)鍵在于它能否涵蓋所有類型的汽車，無論品牌、型號或生產(chǎn)年代。由于汽車行業(yè)在車輛設(shè)計(jì)、電子系統(tǒng)架構(gòu)及故障代碼標(biāo)準(zhǔn)上存在顯著差異，云端大數(shù)據(jù)通常需針對特定車型進(jìn)行個(gè)性化定制，因此維修機(jī)構(gòu)需配備多樣化的數(shù)據(jù)庫來應(yīng)對各類車輛。隨著科技進(jìn)步，如新能源汽車和自動駕駛的崛起，傳統(tǒng)的云端大數(shù)據(jù)在適應(yīng)新型產(chǎn)品檢測與診斷方面顯得捉襟見肘。新能源車的能量管理與電池管理系統(tǒng)，以及自動駕駛的復(fù)雜傳感器和算法，都對云端大數(shù)據(jù)的通用性提出了新的挑戰(zhàn)。

云端大數(shù)據(jù)的兼容性問題是另一大難題，主要表現(xiàn)在云端大數(shù)據(jù)與汽車眾多電子控制單元（ECU）的互動能力以及與各類診斷設(shè)備的協(xié)作效率。每個(gè)制造商都有自己獨(dú)特的ECU 設(shè)計(jì)和通信規(guī)范，這意味著云端數(shù)據(jù)處理必須能適應(yīng)各種標(biāo)準(zhǔn)和接口。比如，不同品牌的汽車可能采用不同版本的OBD 接口，這就要求云端大數(shù)據(jù)庫具備兼容多版本接口和協(xié)議的能力。由于行業(yè)規(guī)范尚未統(tǒng)一且市場競爭激烈，云端大數(shù)據(jù)庫在兼容性上存在障礙。在實(shí)際操作中，這種不兼容可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸誤差、診斷結(jié)果混亂，甚至可能阻礙診斷工作的進(jìn)行，給汽車維修工作帶來額外的復(fù)雜性。

2 云端大數(shù)據(jù)的汽車遠(yuǎn)程診斷與故障預(yù)測的技術(shù)選型

本研究的主要內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)展示和預(yù)警設(shè)置。這些資料可以是企業(yè)的內(nèi)部系統(tǒng)，也可以來自外部。

通過對比傳統(tǒng)方法和Power BI 方法在各個(gè)功能模塊上的差異，清晰地呈現(xiàn)了Power BI 在數(shù)據(jù)處理、可視化和預(yù)警等方面的優(yōu)越性（表1）。這些優(yōu)勢直接影響了遠(yuǎn)程診斷和故障預(yù)測的效率和準(zhǔn)確性，為技術(shù)選型提供了有力支持。Power BI 擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)整合功能，可以輕松地與數(shù)據(jù)庫、云計(jì)算和 Excel 文檔等不同的數(shù)據(jù)來源相連接，從而簡化了數(shù)據(jù)采集過程，提高了工作效率，為后續(xù)的分析打下了良好的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)的處理是數(shù)據(jù)分析的重要環(huán)節(jié)， Power BI 為用戶提供了一套綜合的數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換以及數(shù)據(jù)集成等多種功能。與此同時(shí)， Power BI 還可以對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、有效地處理，從而能夠快速、有效地處理售后服務(wù)中的維護(hù)數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。Power BI 可以把復(fù)雜的分析轉(zhuǎn)換成可視化的演示。這樣的視覺表達(dá)不僅可以幫助使用者更好地理解搜索結(jié)果，還能提高信息傳播效率；Power BI 還提供了豐富的圖形風(fēng)格和自定義選擇，滿足各個(gè)業(yè)務(wù)板塊及上下游對于分體分析的需求。

預(yù)警機(jī)制是資料分析的關(guān)鍵。Power BI 提供綜合預(yù)警設(shè)置，一旦數(shù)據(jù)變化超出預(yù)定的閾值，就會立即給出提示。這種實(shí)時(shí)預(yù)警功能，在售后服務(wù)中起著非常重要的作用，可以使有關(guān)人員快速地發(fā)現(xiàn)某種故障的相關(guān)指標(biāo)異常上升，并進(jìn)行快速的決策反應(yīng)。需要說明的是，使用 Power BI 預(yù)警功能需要具備 Pro 或者Premium 兩種授權(quán)，企業(yè)可以按照相關(guān)程序進(jìn)行申請。Power BI從數(shù)據(jù)采集、處理、顯示到預(yù)警設(shè)定等各方面都顯示了明顯的優(yōu)勢，采用 Power BI 技術(shù)進(jìn)行基于云端大數(shù)據(jù)的汽車遠(yuǎn)程診斷與故障預(yù)測分析是非常明智的，也是非常必要的。

3 技術(shù)實(shí)現(xiàn)

基于 Power BI 云大數(shù)據(jù)的車輛遠(yuǎn)程診斷及故障預(yù)報(bào)研究，其技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法如下。

3.1 訪問數(shù)據(jù)源

將零散的售后維護(hù)信息集成到 Power BI 平臺上，首先要弄清楚企業(yè)的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)、ERP 系統(tǒng)、售后服務(wù)系統(tǒng)等。Power BI 支持各種資料來源的聯(lián)結(jié)，其中包括資料庫、 Excel 檔案和網(wǎng)絡(luò)資料服務(wù)等。在此基礎(chǔ)上，提出利用 Power BI 中的Direct Query 函數(shù)來進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警的方法。Direct Query 方式實(shí)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)源的直接查詢，而不需要將全部的數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中，實(shí)現(xiàn)了對當(dāng)前數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)訪問，從而有效地減少對硬件的占用。

3.2 資料處理

數(shù)據(jù)訪問完成后，需要進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)化、整合才能達(dá)到分析與預(yù)警的要求。Power BI 為數(shù)據(jù)處理提供支持，包括以下功能。

（1）報(bào)告自動刷新，可以設(shè)定一段時(shí)間的自動更新，保證報(bào)告總是顯示最新的數(shù)據(jù)。

（2）增量更新：僅對上一次更新后的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，提升了數(shù)據(jù)更新的效率。

（3）實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理：在某些情況下，可以利用Power BI 的即時(shí)數(shù)據(jù)解決方案，比如 Azure 流分析。在此基礎(chǔ)上，建立一套有效的數(shù)據(jù)處理程序，保證了預(yù)警信息的準(zhǔn)確性與時(shí)效性。

3.3 視覺化設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)可視化是 Power BI 的一個(gè)重要功能。該系統(tǒng)要求對已處理過的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化、圖表化的顯示，以便使用者能夠迅速地掌握售后服務(wù)的狀況。

在視覺接口的設(shè)計(jì)中，必須遵守下列準(zhǔn)則：一是明確、高效，即選用適當(dāng)?shù)膱D表，高亮重點(diǎn)內(nèi)容；二是簡單、美觀，即用戶界面設(shè)計(jì)合理，避免信息超載；三是高度互動性，即使用者可以透過篩選，深入剖析資料。如利用折線顯示維修量的變化趨勢，直方圖比較不同產(chǎn)品的故障率，以及維修服務(wù)地區(qū)的分布圖（圖1）。通過設(shè)置顏色、尺寸和形狀等可視化要素，對異常值進(jìn)行突顯，從而吸引用戶的注意力[4]。

3.4 預(yù)警邏輯的設(shè)定

預(yù)警邏輯在系統(tǒng)中處于中心地位，它直接影響著預(yù)警的時(shí)間和方式。在 Power BI 中，預(yù)警邏輯可通過下列步驟設(shè)定。

（1）首先是決定預(yù)警指數(shù)，如設(shè)備失效率，維護(hù)響應(yīng)時(shí)間，顧客滿意度等。

（2）其次是設(shè)定預(yù)警閾值，依據(jù)以往的資料及工作經(jīng)驗(yàn)，設(shè)定適當(dāng)?shù)念A(yù)警閾值。

（3）三是自定義預(yù)警模式，可以通過郵件，應(yīng)用程序通知等方式進(jìn)行預(yù)警。比如，如果有一款產(chǎn)品的故障率環(huán)比超出預(yù)警值10%，那么系統(tǒng)就會自動發(fā)出預(yù)警，通知有關(guān)人員。

此外在構(gòu)建算法過程中，技術(shù)人員可運(yùn)用模型精簡和知識轉(zhuǎn)移策略來減小模型的復(fù)雜程度，進(jìn)而提升推斷效率；將模型導(dǎo)向和數(shù)據(jù)導(dǎo)向的方式相結(jié)合，利用像Grad-CAM 這樣的可視化工具揭示模型決策的依據(jù)，或借助可理解性更強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如決策樹和規(guī)則學(xué)習(xí)，來輔助深度學(xué)習(xí)模型，以增強(qiáng)模型的透明度[5]。通過整合這些方法，能夠發(fā)展出兼顧智能性和效能性的遠(yuǎn)程診斷與故障預(yù)測算法，為汽車工業(yè)貢獻(xiàn)更穩(wěn)定且尖端的技術(shù)解決方案。

3.5 經(jīng)常性地檢查與保養(yǎng)

為保證基于云端大數(shù)據(jù)的車輛遠(yuǎn)程診斷及故障預(yù)報(bào)的精度與效率，必須對其進(jìn)行定期的校驗(yàn)與維護(hù)，并隨時(shí)調(diào)整預(yù)警指數(shù)及臨界值。另外，還要密切注意數(shù)據(jù)來源的改變，并對其進(jìn)行實(shí)時(shí)更新。

3.6 測試與最佳化

在系統(tǒng)正式投入使用之前，必須對其運(yùn)行狀態(tài)和預(yù)警邏輯的正確性進(jìn)行充分的測試?？梢暬矬w的更新速度可通過 Power BI的性能優(yōu)化器來監(jiān)測，并且在測試的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化。另外也可以利用 Power BI 的效能分析工具來監(jiān)測并優(yōu)化系統(tǒng)的效能。

4 結(jié)束語

本研究探討了現(xiàn)有汽車遠(yuǎn)程診斷和故障預(yù)測技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)，并倡導(dǎo)采用云端大數(shù)據(jù)來應(yīng)對這些問題。借助云計(jì)算的強(qiáng)大學(xué)習(xí)和處理能力，以及大數(shù)據(jù)分析的深入洞察功能，這兩者的融合能夠推動汽車的遠(yuǎn)程智慧診斷和定制化維護(hù)，從而精確評估車輛的整體性能并進(jìn)行預(yù)見性故障預(yù)測，以上構(gòu)成了汽車遠(yuǎn)程智能診斷技術(shù)的核心議題，未來的研究工作應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)這方面探索。

【參考文獻(xiàn)】

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作者簡介：

李林，本科，初級工程師，研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)汽車維修。