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并保证完整、准确、稳定和一致

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  还是以2015年为例,重庆在2015年生产汽车304.51万辆,实现总产值4707.87亿元,平均每辆汽车产值15.46万元;广州在2015年生产汽车220.97万辆,实现总产值3776.79亿元,平均每辆汽车产值17.09万元;上海更是以242.97万辆的汽车产量,实现了总产值5168.22亿元,平均每辆汽车产值达21.27万元。

  前述重庆零部件企业人士认为,数字化改造存在的最大困难,并不在于技术上的门槛而是思维的转变。“对于工人来说,大家要换一种模式,换一种活法,每个人以前是传统的制造岗位,现在是数字化车间的一个新型制造业岗位。要转变思维,按规则来,这个不是一朝一夕能达到的。”

  除此之外,明珞还借由西门子虚拟设计及调试技术实现对整条生产线的虚拟仿真,从而在实际工程建立之前完成对产线设计的必要调试和更正。这样一来,之前需要两个多月的现场调试时间就被缩短到一个月以内,调试效率提升了50%以上。

  近几年,像长安汽车、上海汽车等整车企业在多方位挖掘大数据的价值,用于产品改进、研发、销售和服务等领域。像宁德时代等电池企业,他们认为大数据的价值在于通过故障监控、预警体系确保车辆安全可控,通过监控体系降低维修成本,提高运营效率。

  四大工艺的第一步是冲压,即按照设计要求,使用将钣金件冲压成型,做成不同弧度、尺寸、大小的零件。一般来说,一辆汽车车身中,70%以上的零部件都是冲压而成的。

  北京理工大学副教授、新能源汽车国家大数据联盟副秘书长刘鹏表示,错误的数据将影响数据分析结果,也会影响到企业的新能源汽车车辆里程核查。

  尽管车辆通过了相关审核成功地接入国家平台,但是在实际运行中仍出现多项错误。报告显示:车企出现错误数据的车辆数占该车企总车辆数的百分比大于50%的占比超过83.5%。这个数字实在不容乐观。

  与前面三种工艺不同的是,涂装过程的能耗特别大,汽车制造中约七成的能耗都发生在涂装车间。为了尽可能地降低生产过程中的能耗,工厂首先要实现能源透明化即了解电、气、油的消耗情况。这一点可以通过安装智能化仪表来监测,如西门子的智能化电表、流量计等。此外,通过应用西门子高能效电机技术,工厂也可以达到节能的目的。

  焊接,即按照设计要求,将各钣金件焊接起来。冲压车间生产的冲压件只有经过焊点的连接才能够最终形成一个车身的骨架,即白车身。

  在报告中,不同企业的数据质量相差很大。有的企业接入平台车辆的出错率达到100%。企业车辆数据出错率在50%以上的占企业总数比重为70.4%,仅有小部分车企的数据治疗较好。秒速时时彩彩票:新能源汽车国家大数据联盟同期发布了“新能源汽车大数据指数TOP-n车型”,这些车型的数据良好。

  《每日经济新闻》记者注意到,在上述通知中,重庆有长安汽车的两个数字化车间和一个智能工厂、蓝黛传动的一个数字化车间,和重庆集诚汽车电子有限责任公司的一个数字化车间被纳入该重点项目。

  前述重庆零部件企业人士表示,近年来全国汽车保有量变化不大,但是厂商多了,“比如以前是200家汽车厂,现在是300家,以前一辆车要赚5000块钱,现在可能3000块钱、2000块钱都在赚,越做越累;而高端车企还是那几家,自主车企更多地还是在中低端血拼,他们拼的就是价格”。

  新能源汽车国家监管平台今年2月初正式投入使用,接入车辆已突破百万辆,用于新能源汽车安全监管、数据分析、车辆管理和补贴核算等工作。截至2018年8月13日,接入整车服务平台的车辆数为104.76万辆,注册整车企业429家,通过“平台符合性检测”的整车企业384家,通过“车辆符合性检测”的车型5388个。

  进入6月,漫天飞的促销红包、预售、定金、满减信息,预示着“618”年中大促即将来临。

  8月21日,新能源汽车国家大数据联盟在2018年中会议暨新能源汽车评价指数研讨会上发布了《新能源汽车国家监管平台车辆数据质量分析报告》。报告显示,2018年1-6月,全国接入车辆969107辆,其中627461辆车出现过错误,占比64.75%,共出现72类的错误数据,集中出现在车辆状态和单体电压/温度值等方面。总体来看,接入平台的车辆出现错误概率较大。

  按照国标GB/T 32960-2016的要求,新能源汽车国家监管平台实时信息采集项为61项,包括驱动电机、车辆位置、整车、极值数据、报警数据、故障下的单体数据等。

  不管怎样,大数据价值挖掘的基础在于数据,数据质量优劣直接影响大数据分析结果的可信度。如何保证数据符合标准,并保证完整、准确、稳定和一致,将成为车辆大数据分析的重要课题。

  但是,记者在调查中发现,重庆本土汽车零部件厂商存在依靠本土整车企业生存、质量升级缓慢等问题。

  “90年代末欧美日的车企OTD时间(从定单到交付的时间)已降到20天,但是今天欧美日平均OTD时间又回升到了40天,为什么?因为越来越多的消费者希望有个性化的产品,我们必须通过延长交货时间来满足个性化需求。”德国SAP全球高级副总裁李强介绍。

  另外,刘鹏提醒企业注意,像这家企业‘里程为空或无效’错误项占比接近5%,出现此项表明该企业车辆实际运行里程与上报里程存在一定偏差,会直接影响该车企的里程核查。

  来看一个实例,A企业,接入平台车辆总数为29631辆,车辆数据出错率为94.4%,单车错误数量均值为2883条。具体出错数据项有电池单体电压最高值与实际包内单体电压值不相等、混动模式发动机无数据、车速大于0而车辆状态为熄火、里程为空或无效等等。刘鹏分析,“这家企业出现的动力电池相关数据项错误比重已超过71.7%。动力电池作为新能源汽车的关键部件,它的优劣直接影响着整车性能,电池数据质量过差会直接影响新能源汽车的安全。”

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  (原标题:你坐的每一辆汽车里,都蕴含着最swag的科技)(本文由中国机床商务网原创提供,刊用本网站稿件,需经书面授权。)

  企业平台若想接入国家平台,需要经过车辆静态数据接入和动态数据接入审核。目前此平台共存储有效数据231TB,每天新增约1TB数据。其中实时数据人工审核通过车辆为76.6万辆,占比73.18%;实时数据未审核与未通过的车辆数为28.1万辆,占比26.82%。审核未通过车辆多为不符合GB/T 32960的要求。

  排在前8位的错误类型中,出错率最高的项目是“车辆状态为空或错误”,占比16.76%;排在第四位的错误类别是充电状态为空或者无效,占比4.82%。造成这种现象的原因可能是某些型号车辆的充电状态检测装置损坏所造成。

  分析新能源汽车平台现存的72类数据差错,除去传感器、数据采集装置、电池等硬件因素外,企业平台数据对接国家平台在实时传输中数据产生的冲突和不一致,也导致大数据质量问题。

  此外,在质量方面,前述重庆零部件企业人士表示,重庆汽车配套企业的生产几乎都是纯手工,品质还有待提升。而记者在重庆的几家汽摩零部件生产企业车间看到的场景也的确如此,其生产主要还是依靠人力手工,甚至还有家庭作坊式生产的小厂。

  对于大数据的挖掘和应用在各个层面上展开,尤其是在新能源领域。大数据作为一种基础性与战略性资源得到了广泛认可,面对“四化”未来,大数据是汽车产业发展的重要支撑。而数据质量是决定大数据分析的重要因素。

  除了以上两类错误,其他排名在前的6类错误均为电池单体问题,包括单体温度和电压的错误,初步判断为车载信息采集模块精度较低,传输数据质量较差。从丢包率大于1、30秒内里程跳变大于2公里等错误车辆占比来看,说明车载数据采集装置的精度和传输速率都有待改进。

  受台风“安比”影响,北京再次迎来强降水,大家出行一定要注意这些事项。

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