摘 要： 文章基于 IPD 思想， 结合工作实践探讨了如何建设融入数字化汽车研发平台的集成全要素的全流程试验信息化管理系统——全流程贯通、 全要素集成、 全信息可视， 承载从试验策划到报告交付的“端到端” 试验业务流程，并与外围系统互联互通， 服务于汽车产品开发。

引言

汽车研发是一项极其复杂、 庞大的工程， 需要严密的研发体系支撑； 汽车试验是汽车产品开发的重要组成部分， 几乎占据了整个产品开发一半以上的人、 财、 物资源， 试验工作效率和试验结果有效性直接影响到开发周期和产品质量，需要全面、 系统、 严谨的组织实施。信息化、 数字化的试验管理系统， 尤其是协调统一、 资源共享的试验管理系统， 十分有利于提高试验工作效率， 并控制试验结果有效性。 试验管理系统要做到协调统一、 资源共享， 就必须全流程贯通、 全要素集成、 全信息可视； IPD作为项目管理方法论的极佳实践， 具有重要指导意义。

1、IPD 简介

IPD 起源于美国 80 年代出现的 PACE（产品及周期优化法） 理论， IBM 公司最先将 IPD 付诸实践， 在缩短产品研发周期、 降低产品成本和研发费用、 提升产品质量等方面均取得了良好效果。 华为率先引进 IPD 管理方法， 长虹、 美的等公司均争相效仿， 汽车行业也逐步学习。 IPD 作为先进的产品开发理念， 涵盖了从投资决策、 研发制造到市场营销， 以及人、 财、 物资源匹配等各个方面。 在产品研发方面， 重点在于研发需求管理、 跨部门协同团队管理、 并行工程、 技术货架、 结构化流程等 。总之， IPD 是一种集成全要素的全流程产品开发管理方法， 是项目管理方法论在产品开发中的极佳实践， 重在流程结构化、 要素全集成、 信息高效流转。 试验管理是汽车产品开发项目管理的重要组成部分， 涉及到人、 机、 料、 法、 环等众多要素， 需要与数字化研发平台（产品研发体系线上称之为数字化研发平台）、 人力资源管理、 设备设施管理、 财务管理等各类在线管理系统互联互通， 并且需要结构化的流程来规范试验过程， 因此 IPD 管理思想十分适用于繁琐的汽车研发试验管理。

2、系统的业务定位与建设目标

如图 1 所示， 整车开发可以分为产品开发和性能开发两部分， 恰似人的身体与灵魂； 整车性能开发是从指标设定到指标认可的一段很长的流程， 试验工作是整车性能开发的重要组成部分， 试验管理系统承载试验策划到报告交付的业务过程。

图 1 试验业务在整车开发流程中的定位

试验业务是整个产品开发生命周期的重要组成部分， 故作为承载试验业务的试验管理系统， 应着重关注结合产品研发的试验验证体系的在线化； 该系统必须建成“融入数字化研发平台的集成全要素的全流程试验信息化管理系统——全流程贯通、 全要素集成、 全信息可视”：→ 全流程贯通——承载从试验策划到报告交付的“端到端” 试验业务流程；→ 全要素集成——与项目 管理系统、 性能目 标管理系统、 固定资产管理系统、 人力资源管理系统、 财务管理系统、标准法规管理系统、 质量管理系统等外围系统互联互通；→ 全信息可视——通过 PC、 手机等终端实时上传、 查询、 订阅、 审批试验业务， 满足职能线岗位和项目线角色的信息需求。

3、业务逻辑规划

根据 IPD 思想和建设目标规划的试验管理系统业务逻辑架构如图 2 所示， 包含了主流程、 辅助模块、 外部系统集成等三个部分。主流程包括试验策划、 任务分发、 试验排程、试验准备、 试验实施、 数据报告管理等关键节点； 辅助模块包括试验能力资源库、 质量问题管理、 临时任务管理、 资源计划统计、 试验进度统计等模块； 外部集成包括项目管理、标准法规管理、 整车性能目标管理、 质量管理、 样车试制管理等多个系统。

图 2 试验管理系统业务逻辑架构

4、系统功能规划

根据业务逻辑规划， 试验管理系统功能架构如图 3 所示，包含了试验任务中心、 试验资源中心、 试验数据中心、 统计分析中心等四个板块， 并与外部系统互联互通， 达到融入数字化研发平台的目的， 即结合产品研发的试验验证体系的在线化。

图 3 试验管理系统功能架构

5、重点模块功能介绍

5.1 试验策划

试验策划几乎决定了整车开发一半以上费用（含试验样车制作费、 试验检测费等） 的去处， 是一项极其系统的、 全面的、 严谨的工作， 也是最复杂、 最重要的工作。 试验策划功能模块需要决策人、 机、 料、 法、 环等众多资源要素的需求以及样车与试验之间的关系， 即谁做哪些试验， 按什么标准， 在哪台车上做， 什么时间地点， 花多少费用等， 是试验领域工作的起点。试验策划模块的输入主要是项目管理系统（什么时候做试验）、 试验能力资源库（具备什么试验能力， 每项试验涉及的人、 机、 料、 法、 环等要素）、 整车性能目标管理系统（需要做什么试验）， 核心功能是试验-样车-时间-资源矩阵的编制， 即决定在什么时候， 在哪台样车上做什么试验， 并最优化试验组合、 样车数量、 试验资源， 达到降本增效的目的。多项目并行开发下试验-样车-时间-资源的多维关系如图4 所示， 包含两个关键维度： 每台车所搭载试验的计划以及每种试验能力下承接的各项目 试验任务， 即从项目维度抽取样车台账； 以及从试验职能部门维度抽取试验任务， 以此制定项目维度及试验职能部门的工作计划及资源排程计划。

图 4 试验-样车-时间-资源关系

5.2 任务分发与排程

完成试验策划， 即建立试验-样车-时间-资源的多维关系后， 可抽取出多项目开发下的试验需求， 并分配给各试验领域进行排程，如图 5。 同时， 抽取出样车台账， 发送给采购管理系统及样车试制管理系统， 进行样件采购和样车试制。样车台账包含了样车编号、 配置、 试验特殊要求、 需求时间、搭载试验等信息。

图 5 试验排程

图 6 试制与试验管理系统交互关系

由于样车试制进度直接影响到试验起始时间， 试制过程档案也影响到试验的实施， 如试制装车 BOM、 样车搭载软件清单、 试制过程质量问题等， 均是开展试验需输入的信息，所以试制管理系统与试验管理系统应紧密协同， 其基本逻辑关系如图 6 所示。

5.3 数据报告管理

汽车研发试验涉及的技术领域众多， 数据格式千差万别，需要多种数据管理和分析系统， 因此试验管理系统重点在于常见简单数据的管理， 例如动力性试验中的加速时间、 加速曲线等低维数据以及 NVH、 碰撞安全等复杂试验数据的存储； 复杂数据的分析则由其他专业软件实施。报告的编制主要是归拢试验过程中的主要信息和试验结果， 其管理逻辑如图 7 所示。 需要特别指出的是， 数据报告与试验任务的关联性， 可以采用“推式生成” 的方法， 以实现整个试验生命周期的上查、 下查。

图 7 试验报告管理

6、系统建设经验总结

汽车试验是汽车产品开发的有机组成部分， 汽车研发单位的试验管理系统应以结合产品研发体系的试验业务主流程上线为目标， 细节需求（每个试验过程管理、 结构化数据报告等） 可后期逐步建设； 建设规划应集成与试验业务相关的所有关键要素， 并将试验过程关键信息和交付物主动推送给需求方， 以提升组织工作效率。系统建设团队方面， 应重点关注业务规划和 IT 开发人员对汽车研发体系和研发性试验业务的熟悉程度， 建设团队的业务理解能力、 项目管控能力、 IT 开发能力是决定系统建设成败的关键。

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