大测试数据——开发商的一个关键优势

随着现在和未来的交通工具日趋复杂,在开发阶段,就有必要有计划地进行多样化的密集测试。这些测试会产生海量数据,需要有针对性地予以评估。如果使用的工具适当,我们就可以从这些原始数据中提取出更多有价值的信息——即使这些测试的完成时间在很久以前。

在消费行业和私人生活领域,已经形成了一个趋势:从单纯由硬件组成的产品,逐渐转型为主要由软件驱动的弹性生态系统。但目前的工业生产仍落后于这一趋势。在这一趋势下,用户交互式程序和App的重要性日益凸显。因此,测量技术在重视传感器和测量传感器的同时,也需要重视数据的生成和采集

也正是出于这一原因,采集到的测量数据量不断增加。随着电气化和自动化的进步,现代交通工具日益复杂,但缺乏适当的能力来评估和使用数据。不过,现在已经出现了一种新的理念:通过分析“大测试数据”——大量尚未解释的测量数据——可创造独特的机会,通过有针对性的优化,来缩短开发时间和促进创新。

三阶段工具链使协同增效成为可能

为使汽车行业的客户能够挖掘这些潜力,奇石乐集团公司AMS开发了一个三阶段工具链。在它的帮助下,我们可以对来自动力传动系统分析或碰撞测试等等的测量数据进行高效的评估和管理。此外,我们还能对相关性进行有针对性的研究,从而发现隐藏关系和因果关系。

AMS创始人兼首席执行官Bernhard Sünder博士表示:“传统算法,比如源自硅谷的算法,不适用于此类任务。这里需要的是基于工程的方法,以便正确记录测量数据的特殊性质,”“过去25年,我们在该领域积累了成功所需的专业技术,而我们与汽车行业原始设备制造商的合作,充分证明了我们的正确性。”

AMS产品组合中的核心应用程序是jBEAM。它几乎可以对任何数据组进行分析和可视化,支持以100多种不同文件格式导入数据。它采用数学算法适当分析和处理数据(如采用可编辑图形报告形式)。此外,jBEAM还提供了面向视频、音频和定位数据(如GPS)的广泛功能。

“我们特别重视系统的开放性和灵活性:jBEAM完全采用Java编程,因此可在任何平台和操作系统上使用。此外,用户可以利用他们自己的算法——比如用MATLAB编写的算法——并且可以添加额外的组件,”Sünder继续说道。AMS产品组合由MaDaM、测量数据管理系统和jBEAM集群应用程序构成,适用于对多个项目进行深入的数据分析——即所谓的数据挖掘。

动力传动系统、NVH和碰撞测试的复杂性——可控制的可靠性

AMS的开发工作主要集中在三个关键应用领域:动力传动系统分析、NVH(噪声、振动和不平顺性)和碰撞测试应用——这也是奇石乐的优势领域之一。“以碰撞测试为例,奇石乐已经提供了一整套解决方案,包括THOR假人、专业传感器技术以及用于测量车祸中各种力的防撞墙。现在,我们借助公司自身的软件进一步完善了这条现有的测量链。客户因此可以获得一个更加全面的解决方案,充分利用数据采集和后处理的协同效应,”Sünder指出。

jBEAM使得视频序列和数字数据的结合变得非常容易。碰撞助手支持用户生成报告,将结果与NCAP等标准进行比较,并发现差距和可能的错误。用户可以非常便捷地对测试结果、视频和图像进行相互比较,只需点击几下鼠标就可以启动全面的分析。总而言之,易用性和适应性是软件开发过程中的首要关注点。

数据挖掘:发现统计相关性并将其用于生产

在对大量测试进行深入的比较分析前,首先需要高效地管理采集到的大量数据。这时就需要用到AMS的测量数据管理解决方案——MaDaM。Sünder解释道:“全球已经有30多个MaDaM系统在运行。它们对不断生成的数据进行整理,以便灵活地选择和使用这些数据,用于后期阶段的比较和分析。拜新的Elasticsearch技术所赐,MaDaM现在的速度得到进一步提升——没有它无法定位的测试。”

同时,这也为数据挖掘创造了必要条件。这里涉及到测量数据的两个阶段。第一阶段,分析测量文件,从而发现事件和统计变量。jBEAM集群可并行处理数千个测量文件的分析。第二阶段,利用模式识别或关系降维等数据挖掘算法对中间结果进行检查,从而发现相关性。“当然,并非所有的相关性都是因果关系。这仍然有赖于经验丰富的开发工程师进行区分。但是,工程师也可借助对测量数据的智能后处理,对现有数据库进行智能调查。”

 

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