【案例】新能源行业电动车下线 EOL 和电检诊断测试应用

案例详情

行业痛点

在国家新能源政策的大力推动下,新能源汽车市场从2014年开始快速发展。其中,提高电动汽车品质是众多企业的重要目标,由于电动汽车的高压电对人体会造成严重的伤害,所以车辆出厂前的安规检测显得尤为关键和重要。

整车下线检测方式很大程度上决定整车了动力质量,动力电池作为电动车的核心部分,现有动力电池检测方式需通过上机,进行开路电压测试和上机进行电池容量检测等。对于电控单元ECU检测,需通过相关传感器、执行器、线束、插接器及其他系统零部件功能各项数据指标协同,才可完成检测,测试方法复杂,且测试步骤繁多,测试数据的记录和分析需要做单独处理;同时,故障定位难,针对要还需要拆除后再定位,成本较高。

应用解决方案

基于忽米工业互联网平台底层能力,融合AI和大数据原理,通过对电动车下线检测过程数据深度挖掘分析,用正常数据和非正常数据对于上传数据进行评定,通过强人工智能搜索案例和数据,对故障进行分析和学习,协助技术人员完成测试,并帮助维修人员缩小故障范围、引导维修。通过海量检测数据分析实现更快更精确的确定零部件测试设备的安全范围,提升产品质量;同时高效精准的定位问题、及时提醒解决问题 

 

新能源行业电动车下线 EOL 和电检诊断测试应用

应用效果

项目自投入使用以来,在平台上有效进行着车辆数据收集、车辆各零件检测、电器诊断检测、协助操作人员对ECU进行测试,收集DTC和各种故障数据进行学习,提升了整个检测过程中的测试效率和故障排查效率,优化了生产线上进行检测的流程,丰富了电动车的各项数据资料和问题信息,帮助企业解决检测痛点。该项目实现了预检测时间降低18%,零件不良率降低28%,电检时间缩短30%,车辆故障排查时间缩短31%,产品质量提升30%,整车电器功能检测时间缩短50%

    忽米统一安全管理平台通过对生产控制网络中的边界隔离、网络监测、主机防护、入侵检测、运维管理等安全产品进行集中管理,实现安全策略的统一配置、运行状况的全面监控、安全事件的实时告警,同时基于工控设备指纹识别技术实现工业网络的脆弱性识别,帮助工业企业用户掌握工控网络的安全现状,降低运维成本、提高安全事件响应效率。

 

本文摘编于网络,如有侵权请联系dongxizhiku@163.com

欢迎加入东西智库微信群,专注制造业资料分享及交流(微信扫码添加东西智库小助手)。