蔚赫信息YIES智能试验数据融合云平台——数据管理与分析专家
在当今快速发展的数字化时代,数据已成为企业竞争的核心。无论是车辆工程、航空航天、机械制造以及石油化工等行业,有效地管理和分析数据都至关重要。如果你正面临数据庞大、复杂,数据分析效率低下,跨部门数据共享协作困难的问题,那么YIES智能试验数据融合云平台一定是您需要的理想解决方案。
01 YIES智能试验数据融合云平台简介
YIES:数据管理和分析的智能革命
YIES是由蔚赫信息精心打造的智能试验数据融合云平台,它通过VPL(Visual Programming Language)构建的LA(Logical Analysis)逻辑分析和DA(Data Analysis)数理分析算法,显著提升了数据分析的精度和效率;同时YIES的推理机功能,能够深度挖掘试验数据中潜藏的价值,而其智能诊断和自动化分析功能,更是大大减轻了用户的工作负担,让分析与诊断变得更加迅速和直接。
全面的功能模块,满足多样化需求
YIES平台的主要功能模块包括试验监控、试验分析、数据中心、质量中心和系统集成,覆盖了实车和仿真两大场景,并提供定制化服务选项,以友好的用户界面来满足不同行业、不同规模企业的需求。
试验监控:实现对报文、信号、GPS、视频、DTC、DID和报警的远程实时监控。
试验分析:包含专家分析、试验回放、可视化分析,支持FTA故障树、统计分析模型和Python脚本编辑器。
数据中心:作为全量的数据仓库,支持文件下载、数据导入和导出。
质量中心:针对质量数据的数据集市,包含DTC故障数据和问题数据,支持可视化分析和FTA故障树分析。
系统集成:实现与上下游相关系统的打通,如JIRA、CI/CD等,并提供数据接口给其他数据分析软件使用。
平台设计,灵活扩展
YIES可以根据客户需求,灵活选择单机部署或集群部署,并可根据需求横向扩展算力,能够实现快速、高效的数据处理和分析效能,满足客户大规模数据处理的需求。
数据驱动的故障诊断与预测案例
让我们以一个实际应用场景作为例子:基于数据驱动的故障诊断与预测,排查异常亏电场景并预测可能原因。以30辆试验车,2个月试验为数据样本,共计3600GB。如果一个工程师按照传统方式排查,需要3-5天,工作量大且难排故障。通过YIES智能分析,仅5.7秒就能计算出电量与里程的关系、筛选出异常电量场景,并预测故障时间,最后通过逻辑分析确定故障原因,这大大提高了故障排查的效率和准确性,全流程无人自动化,减少人力成本和时间成本。
02 解决客户痛点,提供定制化解决方案
数据量庞大,管理困难
痛点:大量试验数据难以有效管理,传统方式无法满足数据存储和检索需求,导致数据利用效率低下。
解决方案:YIES提供自动数据采集和集中管理功能,确保数据安全、高效访问和分析。
试验数据分析复杂,效率低下
痛点:多种类型试验数据分析工作量大,容易出错,影响决策准确性。
解决方案:YIES提供专家分析、试验回放和可视化分析,能够自动搭建分析算法模型,支持常见统计函数和故障树分析,大幅提高了数据分析效率和准确性。
跨部门数据共享与协作困难
痛点:不同部门之间的数据壁垒导致数据共享和协作困难,影响了跨部门协作的效率和效果。
解决方案:YIES打破了部门之间的数据壁垒,促进跨部门的沟通与协作,提高工作效率。
故障诊断和预测难度大,准确性低
痛点:依赖工程师经验,准确性低,影响车辆性能和用户体验。
解决方案:YIES通过大数据分析和智能模型提供准确的故障诊断和预测,提升车辆可靠性。
决策支持不足,无法充分利用数据价值
痛点:缺乏对试验数据的深度挖掘,影响决策效果。
解决方案:YIES利用先进的数据分析技术,对融合数据进行深度挖掘,发现潜在的规律和趋势,为各类决策提供科学依据。
03 未来展望,持续创新
YIES智能试验数据融合云平台的未来将会更加光明和充满无限可能性。将通过以下几个方面的创新和增值为用户带来更好的体验:
更好的与软件在环(SiL)与硬件在环(HiL)测试集成:客户可以在设计阶段发现并解决潜在问题,加速产品研发周期,提升产品质量和可靠性。
智能预测和预警系统的进一步增强:能更准确地预测和预警故障,从而减少车辆停机时间,降低维修成本,提高车辆运行的可靠性和安全性。
推动跨平台数据互联和生态系统的构建:帮助客户打破数据孤岛,实现数据资源的最大化利用,提升整体的数据管理和分析效率。
总体来看,蔚赫信息YIES智能试验数据融合云平台通过提供强大的数据管理和分析能力,以及对新技术的持续投入,不断提升用户的数据处理效率和准确度,并在提高用户体验的同时,也为更广泛的行业和场景提供定制化解决方案。
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