2、汽车电子生产中的数据驱动优化混合方法

汽车电子生产中的数据驱动优化混合方法

1. 案例场景与挑战

现代汽车电子在架构、性能和通信数据方面的复杂性不断增加，给汽车制造商的生产过程带来了巨大挑战。以一家大型汽车制造商为例，其目标是改善多个制造工厂的电子生产流程。电子生产流程涵盖汽车电子组件的安装、电子控制单元的软件刷新、驾驶辅助系统的校准、调试以及功能和最终测试等最终组装步骤。

为了优化这一产品创建过程，需要考虑从技术开发到生产规划再到运营生产的整个流程链。该流程链是数字化的，会产生大量详细数据，但这些数据通常分散、异构，包含产品、开发、物流、生产过程以及所用设备和基础设施的详细信息。

制造商希望通过数据驱动的优化，深入了解选定业务流程中的相互依赖关系，识别改进潜力，并制定相应的行动计划。然而，项目初期，负责员工面临诸多难题。一方面，要处理大量异构、看似不连贯的数据；另一方面，确定哪些数据集对分析有重要意义也很困难。原因包括业务流程复杂、部门间接口众多导致透明度不足，流程文档和元数据可能存在不一致，以及数据源的整合效果不佳，这些都增加了数据预处理和集成的难度，影响员工积极性。

2. 传统方法及其局限性

• 自下而上方法 ：从收集和存储所有可用数据开始。但合适的 IT 解决方案的架构和结构组件通常需要巨大的财务投资，而且不确定是否能实现流程改进以及是否符合公司的高优先级目标，这使得项目预算审批更加困难。此外，公司需要在进行测试以确保可行性和适用性之前就确定 IT 解决方案，存在该解决方案不适合公司业务和运营环境的风险。
• 自上而下方法 ：从定义特定的公司目标开始，如确保新车型爬坡阶段的