汽車研發企業競品數據管理系統研究范文

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摘要：針對當前國內汽車研發企業在競品對標過程中產生的大量產品分析數據進行了研究，提出了一種應用IT技術手段，建立一個產品競品分析數據管理系統的解決方案，從而實現我國汽車研發企業競品分析業務的從需求－分析－知識－決策－結論－創新的全競品分析的閉環過程，提高汽車研發效率。

關鍵詞：汽車研發；競品分析；數據管理

近年來，中國汽車企業的產品研發能力，在激烈的市場競爭中得到了快速發展。但由于占據更大市場份額的合資品牌，其產品研發是由其背后的跨國集團支撐，所以我國汽車企業目前實際上是直面跨國公司的競爭。在構成各大跨國公司雄厚的研發實力的諸多要素中，龐大的競品數據庫是其中的重要要素之一。以豐田、通用、福特為代表的國際先進汽車企業已經建立了一套完整的側重于總布置、人機工程、整車性能指標、車身構架和成本控制等方面的競品分析系統。因此，對于國內汽車企業來講，只有采取不斷的競品數據積累與大量的投入，建立汽車研發競品數據管理系統，形成競品數據在整個集團內的資源共享，才有可能盡快縮小與跨國公司的差距。

1汽車競品分析數據管理系統概述及驅動需求

對于國內汽車研發企業，隨著3D設計和數字化仿真技術的發展，產品研發流程不斷縮短。而研發前期（概念設計階段）在整個研發流程中所占的比重越來越大。同時，業內通過長期的研發實踐，總結發現概念設計階段將決定產品成本的60％以上，并奠定產品性能的基礎。所以，做好做實概念設計階段的工作，是所開發產品獲得高性能、高品質、低成本的基礎性保證。各公司的流程也就出現了盡可能重心前移的趨勢，以使變更盡可能發生在前期。概念設計階段的工作對競品數據的支撐有強烈的依賴，從產品的定位、目標的制定、分解，到造型設計、總成的選型、總布置和結構方案設計等，每一個節點、每一項工作都離不開強大的競品數據的支撐。隨著國內汽車研發企業對產品競品分析越來越重視，在短時間內均積累了大量的競品分析數據。各公司在數據的積累方面都投入巨大的人力、物力和財力。但僅有數據，而沒有對數據的有效加工和管理，不能實現對各種數據的快速查詢、快速對比分析和快速統計分析，也將無法充分發揮數據應有的作用。因此，對競品數據進行整理，分析，參照國際先進的汽車研發體系，并結合我國汽車企業自身的特點，建立能供我國汽車研發系統使用的高水平競品分析數據庫，建立包含性能數據、結構數據、總布置數據、造型數據、人機布置數據、品質數據、材料數據、重量數據等全面系統的競品數據庫對每一個汽車研發企業都十分重要。

2汽車競品分析數據管理系統總體目標

對于汽車企業來講，根據競品分析所要研究的對象的不同，競品分析主要有以下四個大類：生產制造、管理流程、最佳實施方式和企業策略。而汽車研發競品分析屬于策略方法，不管做競品分析是為了對產品戰略有個整體的把握，還是為了車型開發的具體目標設定，或是為了瞄準某一具體設計問題（例如：功能、成本、服務等），都需要評估競品分析如何整合到整個產品研發過程中，并明確分析的使命，充分落實和發揮競品分析的優勢。因此，競品相關業務領域分為三塊：競品分析框架，競品數據，分析結論或建議。競品分析框架是指規范的競爭車型研究的流程、研究方法和評測標準，而它的目的就是要以一個科學的方法來指導競品分析過程。數據是競品分析的關鍵，對于汽車競品，數據的特點是。•種類繁多，數量巨大：從測量數據、拆車照片、客觀／主觀評價、逆向數模、測試報告等等，一個競品整車的競品數據可以達到200G。•關系復雜：文檔與文檔之間，文檔內部數據單元之間都有依賴、關聯，傳統的文檔管理方法無法支持在后期分析中通過關系進行信息的抽取和利用。不管分析有多少，最終是為了得出結論或者建議。需要在項目和受眾的背景下，對數據進行解釋。結論或者建議形成后，團隊將可以從這些結論中獲得提示，并以此來指導戰略、設計。從以上分析出發，相關的業務部門包括產品、銷售、服務、情報以及競品部，在完整的競爭車型分析或者專業領域研究的過程中產生大量的業務數據，通過規范業務數據采集，構建一個競品數據分析系統，支持數據統計研究分析方法，產品價值功能技術、客戶需求與功能展開，最終實現對數據綜合應用和多層的信息知識挖掘；為產品規劃、技術設計、質量改善、市場營銷等相關的工程師提供一個助手和建議書；聆聽用戶、客戶聲音，建立目標導向的競爭分析管理體系。汽車競品業務的總體目標：構建一個數據管理平臺———競品數據分析系統，實現產品分析數據的集中的、有效的存儲和管理。•產品分析數據統一的數據源。•產品分析數據的結構化管理。•標準化、規范化的產品分析數據管理。•產品分析海量數據的集中管理。•競品數據管理應用功能。拓展產品分析數據的應用層，支持數據統計研究分析方法，最終實現對數據綜合應用，為產品規劃、技術設計、質量改善、市場營銷等提供建議。•快速、靈活地進行復雜關系、大數據量、按需提取的數據復雜查詢處理。•實現從這些海量數據信息中提取對企業決策分析有用的信息。•通過前臺分析工具，將查詢報表、統計分析、結論展現在用戶面前。•靈活擴展報表格式，不依賴于IT開發。優化和完善汽車研發企業競品分析業務框架，充分發揮競品分析在產品開發策略中的作用，形成從需求－分析－知識－決策－結論－創新的全競品分析的閉環過程。•規范的車型研究的流程、研究方法和評測標準，通過一個科學的方法來指導競品分析過程。

3競品分析數據管理系統整體解決方案

基于上述汽車競品分析數據的特點和競品分析數據管理系統的目標，本文提出利用IT技術，使用自主研發的競品數據管理平臺實現競品數據分析管理，實現產品設計、競品分析統一的管理。應用競品分析數據管理系統，通過競品數據分析系統的積累，對標新車設計數據和競爭車數據，從而促進汽車研發企業設計能力的提升。實施競品數據分析系統關鍵在于：建立一個競爭產品分析的高效運行機制和業務流程，明確責任與任務；同時相結合的建立一個面向于知識應用層面的數據管理及技術分析支持系統是至關重要。本文提供研究方案就是考慮以上因素，提出競品車型分析過程數據管理和統一競品數據分析知識庫構建兩方面的解決方案。競品車型分析過程數據管理：相關的業務部門在完整的競爭車型分析或者專業領域研究的過程中產生大量的業務數據，通過規范業務數據采集，將分析的車型數據在統一、模板化、標準的數據結構中進行有效的管理。競品車型分析過程數據管理主要是針對不同車型在完整的競爭車型分析或者專業領域研究過程中的數據。數據管理集中的焦點在于每個車型數據的過程管理。它的特點在于以下三點：•基于業務流程，在模板化數據結構中快速、規范的構建車型產品分析數據。•縱向數據查找、對比的能力。•競品車型數據的快速定位，提高信息利用率。統一競品數據分析知識庫構建：主要是針對車型分析或研究結束后的產品分析數據的積累和管理，將所有車型的產品分析數據按照不同功能、業務特點進行結構化的管理，實現產品數據的知識庫管理，此知識庫的構建是企業的核心。它的特點在于以下三點：•強大的分組分類功能，按照專業領域、功能、位置等分類標準進行分類。•橫向數據查找、對比的能力。•設計／競品數據一體化，提高了信息的利用率。為了能夠實現不同競品車型間數據的快速瀏覽／查找、橫向對比和分析功能，需要構建統一的競品數據分析知識庫。此知識庫按照統一、模板化結構將不同車型的產品分析數據在唯一的結構樹中進行管理，便于下游用戶快速定位到同一功能塊，不同車型的數據，通過快速對比和分析，進行相關的設計工作。

4汽車研發競品分析數據管理系統的建設原則

結合我國汽車研發企業實際情況，本文提供的競品數據管理研究方案遵循管理與技術并重、IT系統效益最大化、擴展／開放和集成性、安全性四大原則，這將逐步形成汽車研發企業汽車競品數據分析管理系統，完善產品分析管理體系的建設，從而提高企業研發核心競爭力，確保企業主要任務和目標的順利實現。管理與技術并重原則：我國汽車研發企業發展過程是管理體系（管理思想、管理制度和信息系統）不斷形成的過程。在這個過程中，進行信息系統實施，要關注信息技術（應用軟件、硬件）的本身，更要關注對業務流程的改善和對歷史數據的整理。效益最大化原則：在信息化投資方面既要考慮企業未來發展對系統的要求，也要注重面向目前實際的業務需求，從而保持兩者之間的平衡。注重效益同時要求選擇成熟的、體現汽車行業最佳實踐的產品分析系統，降低風險，避免投資浪費。強調總體擁有成本（CostofOwnership）的概念，通過將汽車行業的最佳實踐（BestPractice）融入解決方案之中，降低實施風險、實施成本和后續維護成本，使汽車企業更能專注于本身業務的擴展。擴展／開放和集成性原則：只有有效的信息集成與整合，才能最大程度地發揮信息系統的作用，提升汽車研發企業信息整體應用水平。安全性原則：企業信息化過程首先需要高度重視安全性，包括從管理制度、軟件選擇、技術保障、實施等多個方面保證安全。此外，對于數據管理系統本身，我們還將遵循安全性、準確性、系統可靠性、可伸縮性、可擴展性、開放性、可移植性、實時性、可管理易維護性、個性化技術、集成性、先進性、成熟性和可行性等系統構建原則。

5結論

隨著我國汽車行業的快速發展，汽車研發企業針對產品競品分析越來越深入，積累的競品數據種類越來越多，數據量也呈現幾何量的增長。通過實施本汽車研發企業競品分析數據管理系統，將建立一個從需求－分析－知識－決策－結論－創新的全競品分析的閉環過程，大大提高汽車研發的能力，節省大量的研發時間及研發成本。

參考文獻

［1］張寶華．某汽車競品分析數據平臺規劃研究［D］．北京：北京理工大學，2016．

作者:楊方群 閆曉曉 單位:中國汽車技術研究中心