商用车大数据的应用分析

郭志培，张倩倩

(1.江铃重型汽车有限公司,山西 太原 030032; 2.山西工程职业学院，山西 太原 030009)

0 引言

2015年以来，我国重卡汽车销量保持增长态势，2020年，在新基建及城市更新等项目推动下，重卡汽车又一次迎来了爆发式增长，达到了162万辆，同步增长了38.25%。近年来，随着移动、网络、媒体等技术的快速发展，数据信息内容的不断丰富与增多，使互联网的应用有了进一步的拓展和延伸，也使得数据应用变得日益重要[1]。随着IT技术、互联网技术、通信技术的发展，特别是5G技术的成熟与普及，打破了带宽限制，解决了实时数据传输的问题，可以充分地利用后台强大的数据存储、分析和处理能力[2]。车辆的持续增长，数据分析技术的日益成熟，都为大数据分析应用打下了很好的基础。

车联网是信息化与工业化深度融合的重要领域，是5G垂直应用落地的重点方向，具有巨大的产业发展潜力、应用市场空间和可观的社会效益[3]。随着中国进入大数据时代，驾驭大数据的能力将成为企业的核心竞争力。在汽车产业全速推进智能化、网联化、共享化转型升级的时代机遇下[4]，如何通过大数据分析技术建立面向服务与产品优化的智能分析，利用数据来提供精准的智能预测和决策是我们需要重点思考的问题。从无人驾驶技术的实现角度来看，大数据是无人驾驶的技术基础，而无人驾驶会是未来车辆的主要发展方向[5]，如何使大数据在无人驾驶中得到更好的应用，这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。

1 车辆数据情况

在汽车运行过程中，每时每刻都会产生大量的运行数据，这些数据对于驾驶员和整车厂都具有非常重要的价值。由于应用场景的实时性需求，有些数据在车辆本地的车机端就直接完成了采集和应用，而更大部分的数据，由于车机本地算力的限制，以及综合应用的需要，都需要通过远程通信模块(T-Box)和传输通道回传到车联网平台(TSP)云端[6]。

目前很多整车厂已经开发了车联网，车辆的车联网已经逐渐成为标准配置，特别是商用车，涉及销贷管理、商用车队等一些基础功能，所有出厂的车辆都会配置车联网。但目前车联网的使用还存在一些问题，比如展示的数据不直观，存在一些无效数据，车队管理者和驾驶员需要更多地了解一些深度信息。车辆每天都有大量的数据上传至后台，如果每台车30 s上传一次，一年大概产生1 GB数据，如果将上传的频率提高，产生的数据将会更多。特别是国六车型，对排放有更高的要求，要求所有出厂的车辆标配车联网，并通过直连或企业平台转发的方式将数据推送至国家或地方平台进行监控。目前很多整车厂的车联网后台仅仅采集存储这些数据，如何对这些数据进行进一步的分析和挖掘，提高数据的利用率，为客户、产品研发、销售和售后等提供更高的价值，则是我们需要思考的问题。

2 商用车大数据的应用

车联网在商用车上普及，特别是重卡车型，为商用车大数据分析提供了数据基础。大数据在汽车领域的应用除了体现在车辆上，还体现在其智能服务和运营上。大数据的应用要结合整车厂、客户的需求，从本质上解决当前项目开发、客户使用中遇到的各种问题，为各方提供更优质的使用体验。图1所示的商用车大数据平台包括基础统计、能耗分析、质量分析和工况分析，可以为整车厂的开发和质量部门解决油耗、质量等问题提供强大的数据分析支持。

图1 商用车大数据平台

2.1 驾驶行为和能耗分析

驾驶行为和能耗分析包括驾驶环境判定、驾驶安全模型、驾驶强度模型、疲劳驾驶模型和能耗分析模型等。不同的驾驶员驾驶方式不同，而驾驶员的驾驶水平对油耗的影响很大。据相关统计，在长途运输中，车、路和驾驶员对油耗的影响占比分别为50%、14%和36%。驾驶水平又是弹性的，不同的驾驶员驾驶汽车有很大的油耗差异。对于商用车，油耗是运营成本重要的一项占比，提升驾驶员的驾驶水平可以有效降低油耗。基于T-Box采集的数据，可以对急加速、急减速、换挡时机、空车怠速和空挡溜车等驾驶行为进行判定和分析，结合能耗的相关数据，对驾驶员进行评分判定，改善驾驶员的驾驶行为，降低车辆的油耗和运营成本。

2.2 车辆属性分析

车辆属性分析包括加油和偷漏油管理、车辆载重分析等。商用车在长途运输过程中经常会出现被偷油事件，后台可以根据上传的油量数据，结合事件、地点和车辆的状态，判断偷油事件，并及时通过车辆和手机提醒驾驶员。目前在重卡运营过程中，实际载重量对整车厂和客户的作用非常大，但挂车由外部厂家制造，由于接口标准、成本等各种原因，一般不装配载重传感器。大数据平台可以根据发动机的扭矩、油门踏板状态、转速等参数进行综合分析，结合相关的数据模型，分析判断车辆的载重状态。在载重试验数据充分的情况下，可以得到精度较高的载重估计值。

2.3 试验问题诊断及预警

在车型上市前会对试验车进行相关的实车测试，特别是耐久车，会运行较长的里程。对于车辆在试验过程中遇到的问题，可以通过数据诊断模型解决，包括试验车数据监控、试验车故障的排查和故障预测模型等。对整车厂的试验车，采集相关的数据并进行分析，可降低工程师出差等各项成本，提高解决问题的效率，同时更有利于对问题进行全面的分析和解决。

2.4 车辆远程诊断

车辆远程诊断包括故障诊断类型、故障关联分析模型、故障预测模型、零部件质量分析和零部件寿命预测等。根据车辆电子电控模块传输的数据对车辆的运行状态进行判断，结合整车厂的输入数据，在相关零部件需要维护更换前进行相关的预警，使驾驶员在合适的时间进行维修保养，使车辆保持在最佳状态。同时一些深层次的故障，当销售和服务站无法解决时，可由整车厂技术人员远程诊断支持解决，能够最高效地为客户提供服务。

2.5 新能源性能管理

随着新能源车型的普及，后续对新能源车的专项需求会越来越多。新能源性能管理包括零部件寿命预测、电池健康管理和整车性能分析等。动力电池是新能源车型动力的来源，充电和放电使用对动力电池的寿命具有很大的影响。针对新能源车型，对车辆的动力电池状态进行监控，对动力电池的寿命进行预测和提示，同时指导客户规范充电和驾驶行为，延长车辆的使用期限。

2.6 客户特性分析

客户特性分析包括出行规律、运行路线分析、驾驶行为分析、充电行为模型和里程焦虑模型等。通过对车辆的运行时间、轨迹运行等数据进行分析，判断车辆经常运营的路线、装载的货物等，可以对车辆的马力、功率、速比、轮胎等参数进行判断，并进行相应的调整。基于客户的用车需求，使车辆保持在最佳的状态，同时为客户再次购车提供数据参考，帮助客户购买到最适合的车型。

2.7 精准营销和服务

精准营销和服务主要包括驾驶行为分析、用户流失模型、车辆故障诊断和库存周转等；销售和服务站选址针对整车厂存在的车辆和客户的数据进行大数据分析，为销售部门提供精准的营销指导；售后精细化管理包括智能客户指派系统、用户价值分布地图、数据闭环分析和平台账号管理等。针对车辆的运行轨迹进行大数据分析，在车辆运行轨迹更多的地方，有针对性地提供相关的售后服务。针对售前和售后，使客户有更好的服务体验。

3 车辆大数据分析流程

目前商用车的整车厂基本都有开发车联网，车辆上都装配有T-Box，如果进行大数据分析，从T-Box到车联网平台，可同时进行相关的变更，支持数据的上传和分析。大数据开发流程如图2所示。

图2 大数据开发流程

(1) 数据采集：按照大数据分析的要求，基于T-Box采集相关的数据。

(2) 车联网平台端开发：车联网平台对采集的数据进行初步的筛选和整理，将用于大数据分析的数据打包，并提供相关的分析接口。

(3) 大数据分析：包括算法开发、算法部署、分析和可视化输出等，最终输出精准、直观的结果。

大数据分析流程是大数据应用中的重点，从实际应用中的问题到最后可视化输出解决问题，我们需要将数据进行导入、清洗、归纳、汇总等步骤，最后基于大数据分析模型，将相关的结果可视化输出。大数据分析流程如图3所示。

图3 大数据分析流程

4 大数据的应用实例分析

本文针对渣土车、牵引车分别进行基本统计分析和用车情况分析，掌握车辆数据的总体规律和分布情况。需要根据5个分析统计项进行分析统计，每项分析均有相关的分析图，在此仅给出瞬时车速分析统计图。

4.1 瞬时车速的分析统计

分析两种车型的数据，选取VehicleSpeed信号，筛选非零值。渣土车车速分布图如图4所示，数据主要集中在3 km/h～13 km/h低速段，中高速段较少，说明渣土车运行工况复杂，与其用车场景一致。牵引车车速分布图如图5所示，数据主要集中在70 km/h～80 km/h高速段，中低速段较少，说明大部分行驶在高速路，运行路况较好。

图4 渣土车车速分布图

图5 牵引车车速分布图

4.2 瞬时油耗统计分析

(1) 瞬时油耗统计分析，选取FuelRate信号，筛选怠速工况。渣土车的怠速瞬时油耗集中在1.4 L/h左右，行驶工况下瞬时油耗高峰区更大，分布更加离散且偏高。牵引车的怠速瞬时油耗集中在1.6 L/h左右，行驶工况下瞬时油耗相对较低，且油耗分布更集中且偏低。

(2) 长时间平均油耗统计分析，选取AvgFueRate信号，无筛选条件。渣土车的油耗主要集中于67 L/100 km，路况差，频繁启停，驾驶员频繁使用油门踏板。牵引车的平均油耗集中于28±2 L/100 km，几乎没有高值，油耗数据分布集中，路况较好。

4.3 发动机转速统计分析

发动机转速统计分析选取EngineSpeed信号，筛选怠速和正常行驶工况。怠速情况下，渣土车的怠速转速偏高部分(600 r/min～700 r/min)较多，占比达到36%，异常高的部分(>700 r/min)达到5%，怠速过高的可能原因是空压机负载过大，异常高的部分可能由于标定问题，需要进一步分析。正常行驶工况下，发动机转速集中于1 300 r/min～1 900 r/min，同时有一个异常点2 200 r/min～2 300 r/min占比过高。牵引车怠速偏高占比较高，但是几乎没有异常高的怠速转速。正常行驶工况下，运行过程中发动机转速主要集中于1 100 r/min～1 500 r/min，转速合理。

4.4 油门踏板开度统计分析

油门踏板开度统计分析选取AccPedPos信号。渣土车的油门踏板开度集中于20±10%的区间；牵引车的油门踏板开度主要集中于44±10%的区间。

4.5 用车时长统计分析

用车时长统计分析选取EngRunTime信号。渣土车以长时间作业为主，单日用车时长超过8 h占比62%；牵引车用车单日时长超过8 h占比54%。两种车型均有20%以上的单日用车时长超过12 h，如果没有两位以上驾驶员交替驾驶，存在疲劳驾驶的风险。

综合以上的分析项，结合车辆运行的相关数据，可以得出以下结论：

(1) 渣土车行驶车速低，油耗偏高，路况不良，运行工况复杂。

(2) 牵引车行驶车速高，油耗较低，路况较好。

(3) 频繁的深踩油门、超转、停车轰油门、怠速过长、空挡滑行等不良驾驶行为对油耗影响较大。

5 结论

汽车产业、车联网和大数据的快速发展，必将改变人们的生活，为人们提供更好的服务体验。随着人们对高品质生活的追求，以及相关技术的发展需要，大数据更好的应用也是市场发展的必然选择。如何基于现有的车联网技术，更好地挖掘大数据的应用，是我们需要思考的问题。通过对大数据技术的深度开发，必将会为整车厂、客户提供更大的便利，为各方创造更大的价值。