車(chē)輛EOL 智能檢測(cè)技術(shù)研究

近年隨著汽車(chē)行業(yè)在電動(dòng)化、智能化及網(wǎng)聯(lián)化上的迅速發(fā)展，在車(chē)輛EOL檢測(cè)領(lǐng)域，對(duì)企業(yè)在電器診斷技術(shù)升級(jí)、質(zhì)量和效率提升及成本控制方面帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。本文結(jié)合一汽-大眾在智能檢測(cè)方案的設(shè)計(jì)研發(fā)和應(yīng)用方面的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，概括總結(jié)智能檢測(cè)的發(fā)展路線和技術(shù)重點(diǎn)，歸納介紹了車(chē)輛電器檢測(cè)的智能及數(shù)字化方案重點(diǎn)模塊，并對(duì)未來(lái)的技術(shù)發(fā)展方向做出規(guī)劃和預(yù)測(cè)。1、引言EOL（EndOfLine，下線）檢測(cè)是汽車(chē)行業(yè)在車(chē)輛出廠前重要的電器及整車(chē)質(zhì)量把控環(huán)節(jié)，其基本工作原理為總裝車(chē)間上位機(jī)系統(tǒng)向生產(chǎn)線現(xiàn)場(chǎng)診斷設(shè)備發(fā)送診斷指令，通過(guò)診斷設(shè)備連接車(chē)輛OBD（On-BoardDiagnostics，車(chē)載診斷）接口將診斷指令傳輸至車(chē)輛各控制器并執(zhí)行，診斷設(shè)備接收控制器響應(yīng)結(jié)果并反饋至上位機(jī)進(jìn)行結(jié)果評(píng)價(jià)并完成檢測(cè)。以一汽-大眾車(chē)輛生產(chǎn)過(guò)程為例，EOL檢測(cè)主要負(fù)責(zé)整車(chē)所有控制器的數(shù)據(jù)檢查和功能檢測(cè)，具體內(nèi)容包含：①控制器的軟硬件版本核查，②控制器的配置參數(shù)寫(xiě)入，③控制器軟件版本的在線刷新升級(jí)，④控制器的自學(xué)習(xí)及功能標(biāo)定，⑤協(xié)同車(chē)間加注設(shè)備完成燃料、剎車(chē)液等加注流程，⑥車(chē)輛在線防盜匹配，⑦前束轉(zhuǎn)轂測(cè)試，⑨輔助及自動(dòng)駕駛功能標(biāo)定，⑩生產(chǎn)過(guò)程關(guān)鍵工藝參數(shù)及控制器裝配版本信息報(bào)交上傳。近些年，汽車(chē)行業(yè)在電動(dòng)化、智能化及網(wǎng)聯(lián)化上的進(jìn)程不斷向前推進(jìn)，車(chē)輛在自動(dòng)駕駛、智能座艙、車(chē)聯(lián)網(wǎng)及動(dòng)力驅(qū)動(dòng)領(lǐng)域的電器控制功能需求逐漸增多和豐富，從而需要增加更多控制器來(lái)實(shí)現(xiàn)這些功能，控制器之間的信息傳遞和交互邏輯日趨復(fù)雜，導(dǎo)致整車(chē)的電器架構(gòu)復(fù)雜度大幅增加。為了應(yīng)對(duì)這種電器架構(gòu)上的復(fù)雜性提升，需對(duì)底層電器架構(gòu)進(jìn)行顛覆性的技術(shù)升級(jí)和更新。目前行業(yè)的共識(shí)是博世的電器架構(gòu)演進(jìn)趨勢(shì)，即從傳統(tǒng)分布式電器架構(gòu)經(jīng)域集中電器架構(gòu)最終向車(chē)輛中央電器架構(gòu)發(fā)展。在新的電器架構(gòu)下，車(chē)輛應(yīng)用及控制器軟件逐漸成為未來(lái)體現(xiàn)各車(chē)企差異化競(jìng)爭(zhēng)力的核心領(lǐng)域，即軟件定義汽車(chē)?yán)砟睿⊿DV，SoftwareDefinedVehicles）。通過(guò)硬件預(yù)置，快速迭代開(kāi)發(fā)升級(jí)軟件功能及配置，并基于OTA（Over-the-airTechnology，空中下載技術(shù)）對(duì)車(chē)輛的軟件遠(yuǎn)程更新，從而實(shí)現(xiàn)車(chē)輛功能的常用常新，也推動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的業(yè)務(wù)模式發(fā)生根本上的改變。在上述技術(shù)發(fā)展背景下，傳統(tǒng)的車(chē)輛EOL檢測(cè)系統(tǒng)難以應(yīng)對(duì)新的技術(shù)變化，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：①檢測(cè)內(nèi)容隨著車(chē)輛功能的增加及新增的新能源檢測(cè)項(xiàng)而成比例上升，車(chē)型生產(chǎn)階段的電器檢測(cè)方案設(shè)計(jì)過(guò)程愈加復(fù)雜；②電器檢測(cè)方案需根據(jù)車(chē)輛及控制器軟件版本變化快速迭代，版本管理難度增大，驗(yàn)證釋放周期縮短；③傳統(tǒng)診斷模式為離線，難以快速應(yīng)對(duì)檢測(cè)方案的快速迭代并實(shí)施檢測(cè)，且設(shè)備成本較高；④檢測(cè)過(guò)程生成的大量結(jié)果數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘不足；⑤全流程數(shù)字化程度不足，工作效率較低。為解決上述EOL檢測(cè)領(lǐng)域面臨的問(wèn)題，一汽-大眾推進(jìn)EOL智能檢測(cè)技術(shù)研究，下面章節(jié)將對(duì)智能檢測(cè)的當(dāng)前現(xiàn)狀和實(shí)施方案進(jìn)行闡述，并對(duì)未來(lái)技術(shù)的發(fā)展方向進(jìn)行展望。2、EOL重點(diǎn)環(huán)節(jié)現(xiàn)狀及痛點(diǎn)當(dāng)前車(chē)輛EOL檢測(cè)閉環(huán)流程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)模式和技術(shù)水平均存在局限，難以適應(yīng)車(chē)輛電器技術(shù)的高速發(fā)展。2.1電器檢測(cè)方案設(shè)計(jì)在方案設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，需定義車(chē)型所有控制器的檢測(cè)內(nèi)容，并需根據(jù)生產(chǎn)階段的質(zhì)量及技術(shù)要求持續(xù)集成新檢測(cè)項(xiàng)，形成車(chē)型級(jí)檢測(cè)方案。最終，需將車(chē)型檢測(cè)內(nèi)容根據(jù)控制器依賴(lài)邏輯及裝配工序合理排布至總裝車(chē)間各EOL檢測(cè)點(diǎn)，如圖1所示。實(shí)際執(zhí)行過(guò)程中，由于缺少標(biāo)準(zhǔn)化的診斷數(shù)據(jù)格式定義，且為PDF或者Excel等線下形式，電器檢測(cè)數(shù)據(jù)傳遞和方案的設(shè)計(jì)效率低且容易出錯(cuò)，并難以應(yīng)對(duì)頻繁的檢測(cè)方案調(diào)整和調(diào)整。以ID.4車(chē)型為例，涉及80余個(gè)控制器、600余個(gè)檢測(cè)模塊和3000余條檢測(cè)序列，且項(xiàng)目期間檢測(cè)方案更新超過(guò)30版，傳統(tǒng)線下的檢測(cè)方案設(shè)計(jì)方式復(fù)雜度呈指數(shù)上升。2.2檢測(cè)實(shí)施及診斷現(xiàn)場(chǎng)專(zhuān)用檢測(cè)實(shí)施設(shè)備在檢測(cè)前需將經(jīng)過(guò)程序化編譯的檢測(cè)方案和全部所需相關(guān)數(shù)據(jù)下載至設(shè)備本地，檢測(cè)設(shè)備的計(jì)算能力則限制了診斷系統(tǒng)的擴(kuò)展。此外，檢測(cè)過(guò)程需專(zhuān)職操作人員照管設(shè)備，效率低下。難以應(yīng)對(duì)SDV背景下的頻繁線下軟件刷新及快速車(chē)輛返修電檢場(chǎng)景。因此，診斷技術(shù)核心計(jì)算功能亟待向云端轉(zhuǎn)移和升級(jí)。2.3檢測(cè)方案閉環(huán)驗(yàn)證現(xiàn)有的檢測(cè)方案驗(yàn)證需在車(chē)輛完成檢測(cè)后，下載檢測(cè)報(bào)告人工逐項(xiàng)比對(duì)實(shí)際執(zhí)行內(nèi)容與方案內(nèi)容的匹配性，從而評(píng)估檢測(cè)方案的正確與合理性。但從方案設(shè)計(jì)、現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)實(shí)施再到人工比對(duì)整個(gè)流程周期可長(zhǎng)達(dá)7天，且局限于檢測(cè)報(bào)告的顆粒度無(wú)法深入診斷總線底層邏輯，導(dǎo)致驗(yàn)證的效率和正確率都存在局限。2.4檢測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)分析檢測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)分析是快速定位檢測(cè)過(guò)程中出現(xiàn)的電器問(wèn)題原因的重要手段，確定電器問(wèn)題是來(lái)自于檢測(cè)數(shù)據(jù)、軟件版本、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工藝布置和程序編寫(xiě)等具體領(lǐng)域，從而針對(duì)性制定解決方案。但當(dāng)前檢測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)是以檢測(cè)車(chē)輛為標(biāo)準(zhǔn)劃分離散分布的，沒(méi)有統(tǒng)一入湖管理，對(duì)問(wèn)題的解決難以形成趨勢(shì)化的大數(shù)據(jù)監(jiān)控和問(wèn)題解決方案知識(shí)庫(kù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)價(jià)值利用率較低。且整個(gè)分析過(guò)程由人工逐步比對(duì)進(jìn)行，分析效率較低。3、系統(tǒng)方案及應(yīng)用實(shí)施基于當(dāng)前EOL檢測(cè)各重點(diǎn)環(huán)節(jié)的現(xiàn)狀，通過(guò)數(shù)字化、云端計(jì)算、數(shù)字孿生和智能算法等技術(shù)研究和方案，進(jìn)行針對(duì)性地逐項(xiàng)技術(shù)升級(jí)，以實(shí)現(xiàn)EOL檢測(cè)領(lǐng)域全流程的智能化。3.1數(shù)字化檢測(cè)方案設(shè)計(jì)針對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一問(wèn)題，自2017年起大眾康采恩集團(tuán)進(jìn)行檢測(cè)規(guī)范數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程，實(shí)現(xiàn)了控制器檢測(cè)規(guī)范源數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)格式的定義和推廣，累計(jì)定義標(biāo)準(zhǔn)字段300余個(gè)，且采用計(jì)算機(jī)可識(shí)別和批量處理的XML（eXtensibleMarkupLanguage，可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言）數(shù)據(jù)格式。以數(shù)據(jù)化標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)，建立數(shù)字化檢測(cè)方案設(shè)計(jì)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)：

1）建立控制器檢測(cè)規(guī)范數(shù)據(jù)庫(kù)，將不同平臺(tái)及車(chē)型的檢測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化用戶交互展示，并實(shí)時(shí)在線進(jìn)行檢測(cè)方案的編輯和發(fā)布，下一層自動(dòng)引用和集成。同時(shí)針對(duì)PDX（PackageofODXdata，診斷描述文件）進(jìn)行解析，可在檢測(cè)方案設(shè)計(jì)過(guò)程中直接調(diào)取診斷序列碼流參數(shù)，進(jìn)一步保障檢測(cè)方案的設(shè)計(jì)質(zhì)量。數(shù)字化檢測(cè)方案設(shè)計(jì)如圖2所示。2）基于動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)的比對(duì)算法，系統(tǒng)自動(dòng)核查版本變動(dòng)信息，提示技術(shù)人員對(duì)變動(dòng)點(diǎn)進(jìn)行及時(shí)的調(diào)用和發(fā)布。應(yīng)對(duì)檢測(cè)源數(shù)據(jù)的頻繁更新，僅對(duì)變動(dòng)點(diǎn)進(jìn)行關(guān)注和處理，而無(wú)需人工核對(duì)整個(gè)新的檢測(cè)方案，檢測(cè)方案設(shè)計(jì)和發(fā)布效率得到大幅提升和改善。3）引入圖形化引擎，實(shí)現(xiàn)工藝流程方案的拖拽化生成，即將車(chē)間檢測(cè)工位的工藝流程直觀地以圖形化形式編輯和展現(xiàn)，且各圖形節(jié)點(diǎn)背后由數(shù)據(jù)模型支撐，通過(guò)點(diǎn)擊可查看該節(jié)點(diǎn)具體的上層級(jí)控制檢測(cè)內(nèi)容和步驟。通過(guò)數(shù)字化的檢測(cè)方案設(shè)計(jì)實(shí)施，一汽大眾在多個(gè)車(chē)型實(shí)現(xiàn)了從產(chǎn)品檢測(cè)源數(shù)據(jù)到工藝檢測(cè)流程全體系線上化，電器工藝設(shè)計(jì)效率提升2倍以上，單車(chē)型節(jié)省工時(shí)925h以上。下一步計(jì)劃逐步打通該系統(tǒng)同產(chǎn)品研發(fā)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的接口，進(jìn)一步提升研發(fā)與生產(chǎn)的協(xié)同效率。3.2云端診斷及數(shù)字孿生在檢測(cè)實(shí)施診斷環(huán)節(jié)，智能檢測(cè)方案引入云端計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將整車(chē)電器診斷的復(fù)雜計(jì)算過(guò)程的內(nèi)核和數(shù)據(jù)向云端轉(zhuǎn)移。該模塊方案主要涉及三個(gè)方面：

1）云計(jì)算平臺(tái)開(kāi)發(fā)。在云平臺(tái)依據(jù)ISO14229的UDS（UnifiedDiagnosticServices，統(tǒng)一診斷服務(wù)）汽車(chē)診斷標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，對(duì)診斷中安裝檢測(cè)、參數(shù)寫(xiě)入、DTC讀取、軟件刷新、例程控制和功能標(biāo)定等基礎(chǔ)模塊檢測(cè)流程進(jìn)行定義和封裝，并依照控制器安全訪問(wèn)及保護(hù)等策略，與車(chē)輛控制器建立安全連接。這些基礎(chǔ)檢測(cè)模塊可進(jìn)行任意組合形成診斷實(shí)施流程以適應(yīng)返修、刷新等應(yīng)用場(chǎng)景。通過(guò)內(nèi)置PDX的解析模塊，可將該流程解析為OBD插頭及車(chē)輛可識(shí)別及執(zhí)行的十六進(jìn)制診斷序列，由云平臺(tái)通過(guò)Wi-Fi或藍(lán)牙無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸方式下發(fā)給OBD插頭。此外，云平臺(tái)通過(guò)多線程設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)多個(gè)診斷任務(wù)的同時(shí)進(jìn)行，并在診斷實(shí)施進(jìn)行過(guò)程中實(shí)時(shí)記錄執(zhí)行狀態(tài)，并生成診斷檢測(cè)報(bào)告。2）設(shè)計(jì)研發(fā)OBD診斷插頭。由于診斷的核心計(jì)算功能移至云平臺(tái)，診斷插頭則作為數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹修D(zhuǎn)和路由，集成了無(wú)線傳輸模塊接收云平臺(tái)數(shù)據(jù)，并依照CAN、CAN-FD和DoIP等診斷協(xié)議開(kāi)發(fā)相應(yīng)的診斷數(shù)據(jù)處理模塊，將云平臺(tái)下發(fā)的十六進(jìn)制診斷序列解析成為車(chē)輛控制器能夠識(shí)別和執(zhí)行的二進(jìn)制底層程序，控制器執(zhí)行完畢后則通過(guò)診斷插頭回傳診斷狀態(tài)及結(jié)果。3）數(shù)字孿生?；谠破脚_(tái)和診斷插頭的診斷實(shí)施實(shí)體基礎(chǔ)，建立檢測(cè)方案與實(shí)施方案的數(shù)字孿生模式。數(shù)字化檢測(cè)方案設(shè)計(jì)系統(tǒng)輸出的診斷任務(wù)作為虛實(shí)映射的數(shù)字端完成虛擬方案的設(shè)計(jì)，通過(guò)基于ISO13209的OTX（OpenTestSequenceeXchangeFormat，開(kāi)路測(cè)試序列交換格式）協(xié)議開(kāi)發(fā)，完成標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)序列的定義，向云平臺(tái)可映射出可下發(fā)執(zhí)行的任務(wù)并在生產(chǎn)端實(shí)施。通過(guò)云端診斷技術(shù)在預(yù)批量生產(chǎn)、下線返修及軟件刷新等場(chǎng)景的實(shí)際應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了試制車(chē)診斷效率提升10倍，軟件刷新效率提升1.5倍。未來(lái)基于系統(tǒng)的穩(wěn)定性檢驗(yàn)，將該診斷實(shí)施方案向批量生產(chǎn)過(guò)程及售后診斷場(chǎng)景繼續(xù)擴(kuò)展。3.3虛擬工藝仿真驗(yàn)證在檢測(cè)方案方案驗(yàn)證環(huán)節(jié)，增加檢測(cè)實(shí)施前的前期驗(yàn)證流程，靠前建立工藝驗(yàn)證能力，提升生產(chǎn)過(guò)程中的過(guò)程質(zhì)量和效率。針對(duì)車(chē)輛控制器的檢測(cè)過(guò)程和生產(chǎn)線的運(yùn)行流程，依托虛擬仿真技術(shù)，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型，對(duì)檢測(cè)方案運(yùn)行情況進(jìn)行仿真和驗(yàn)證。1）單車(chē)仿真，首先對(duì)控制器的檢測(cè)內(nèi)容進(jìn)行解析和流程化，轉(zhuǎn)換成十六進(jìn)制檢測(cè)序列。依照控制器的輸入輸出響應(yīng)算法，對(duì)檢測(cè)序列的執(zhí)行過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)仿真，從而實(shí)現(xiàn)不合格檢測(cè)及風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)的自動(dòng)提醒，并對(duì)控制器執(zhí)行檢測(cè)時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行監(jiān)控。在檢測(cè)工位及車(chē)間檢測(cè)方案層面，依據(jù)工位的規(guī)劃工時(shí)，實(shí)時(shí)計(jì)算工位符合率及車(chē)輛各條總線的占用情況，并完成對(duì)檢測(cè)內(nèi)容覆蓋度的自動(dòng)檢測(cè)和重復(fù)檢測(cè)項(xiàng)的監(jiān)控。最后對(duì)仿真輸出的問(wèn)題建立問(wèn)題庫(kù)。2）產(chǎn)線仿真，通過(guò)設(shè)置不同車(chē)輛配置及控制器檢測(cè)內(nèi)容的隨機(jī)合格率，結(jié)合生產(chǎn)線的生產(chǎn)節(jié)拍和裝配順序數(shù)據(jù)輸入，模擬在各種變量情況下的生產(chǎn)線運(yùn)行狀態(tài)，驗(yàn)證生產(chǎn)線的節(jié)拍負(fù)荷及超時(shí)擁堵情況。通過(guò)工藝虛擬仿真方案的引入，實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)方案的快速驗(yàn)證，預(yù)先檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)檢測(cè)方案的沖突項(xiàng)和不合理設(shè)置，降低了檢測(cè)方案設(shè)計(jì)問(wèn)題在批量生產(chǎn)中出現(xiàn)的概率，并大幅縮短了檢測(cè)方案的優(yōu)化時(shí)間。工藝仿真案例如圖3所示。3.4電檢數(shù)據(jù)智能分析針對(duì)檢測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)離散化分布的問(wèn)題，在電檢數(shù)據(jù)的管理上建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖，由中央數(shù)據(jù)接口實(shí)時(shí)接收來(lái)自不同產(chǎn)地和車(chē)間的檢測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)，并進(jìn)行結(jié)構(gòu)化解析存儲(chǔ)至該數(shù)據(jù)湖?；诖罅咳牒纳a(chǎn)檢測(cè)數(shù)據(jù)，首先可實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)間生產(chǎn)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控，包含EOL檢測(cè)的合格率及重點(diǎn)電器問(wèn)題。在電器問(wèn)題解決方面，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)方案數(shù)據(jù)、生產(chǎn)物流數(shù)據(jù)和檢測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)的一鍵協(xié)同獲取，通過(guò)開(kāi)發(fā)智能算法及模型，對(duì)電器問(wèn)題進(jìn)行智能的分析和定位，并計(jì)算給出可能的解決方案。將經(jīng)技術(shù)人員最終確定的問(wèn)題原因和解決措施動(dòng)態(tài)充實(shí)至專(zhuān)家問(wèn)題庫(kù)，不斷優(yōu)化訓(xùn)練算法的分析準(zhǔn)確性。4、結(jié)束語(yǔ)車(chē)輛EOL檢測(cè)智能檢測(cè)方案依據(jù)汽車(chē)行業(yè)在電器領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展更新和工藝特點(diǎn)，以及結(jié)合EOL檢測(cè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)現(xiàn)狀，充分考慮汽車(chē)企業(yè)在數(shù)字化及診斷技術(shù)升級(jí)上的實(shí)際需求，通過(guò)針對(duì)性地設(shè)計(jì)數(shù)字