新能源汽車系統(tǒng)級問題管理方法研究

王贏 焦森 張春才 張行 張宇鵬 張明宇

【摘要】新能源汽車質(zhì)量問題覆蓋范圍廣、涉及專業(yè)多、技術(shù)要求高，為了避免問題發(fā)生時由問題相關(guān)專業(yè)直接介入，解決傳統(tǒng)問題管理流程中專業(yè)分工不明確，問題解決效率低、時間長、問題解決不徹底的問題，提出一種新能源汽車系統(tǒng)級問題管理方法，包括問題定位、問題過程管控、問題總結(jié)積累及防止問題再發(fā)生，創(chuàng)新性地將數(shù)字化工具及方法引入問題管理流程。研究表明，該方法能夠提高問題解決效率、問題管理深度，形成有效的經(jīng)驗積累，大力支撐新能源汽車產(chǎn)品快速迭代及技術(shù)升級。

關(guān)鍵詞：新能源汽車；問題管理；數(shù)字化；故障分析；DFMEA

中圖分類號：U469.72?? 文獻標識碼：A? DOI： 10.19822/j.cnki.1671-6329.20220214

Research on A System-Level Problem Management Method for New Energy Vehicles

Wang Ying1，2， Jiao Sen1，2， Zhang Chuncai1，2， Zhang Xing1，2， Zhang Yupeng1，2， Zhang Mingyu1，2

（1. Global R&D Center， China FAW Corporation Limited， Changchun 130013; 2. National Key Laboratory of Advanced Vehicle Integration and Control， Changchun 130013）

【Abstract】 The quality problems of new energy vehicles cover a wide range， involve multiple sectors， and demand high technical standards. In order to prevent direct intervention from related sectors when problems arise and address the problems of unclear specialization in the traditional problem management process， low efficiency in problem-solving， lengthy resolution time， and incomplete problem resolution， a system-level problem management method for new energy vehicles is proposed. It involves problem positioning， problem process control， problem summary and accumulation， and problem recurrence preventing. Moreover， it innovatively introduces digital tools and methods into the problem management process. This research shows that this method can improve the efficiency of problem-solving， enhance the depth of problem management， facilitate effective experience accumulation， and strongly support the rapid iteration and technological upgrading of new energy vehicle products.

Key words： New Energy Vehicle （NEV）， Problem management， Digitization， Fault analysis， DFMEA

【歡迎引用】 王贏，焦森，張春才，等. 新能源汽車系統(tǒng)級問題管理方法研究[J]. 汽車文摘，2024（7）： 25-31.

【Cite this paper】 WANG Y， JIAO S， ZHANG C C， et al. Research on A System-Level Problem Management Method for New Energy Vehicles[J]. Automotive Digest （Chinese）， 2024（7）： 25-31.

0 引言

近年來，我國新能源汽車產(chǎn)銷量逐年上升，成為全球最大的新能源汽車市場。2023年新能源汽車銷量達949.5 萬輛，同比增長37.9%，市場占有率達31.6%，已超過國家設定的2025年所有新能源汽車車型市場滲透率20%的目標[1]。汽車行業(yè)正在向智能化、網(wǎng)聯(lián)化、電動化快速發(fā)展，新能源汽車具有高信息化的特點和智能網(wǎng)聯(lián)化的發(fā)展趨勢[2-3]。與傳統(tǒng)燃油車相比，新能源汽車具有整車控制器（Vehicle Control Unit，VCU）、電池管理系統(tǒng)（Battery Management System， BMS）、車載充電機（On-board Charger，OBC）、轉(zhuǎn)換器（DC-DC Converter，DCDC）、電驅(qū)控制器（Motor Control Unit，MCU）等多個控制器，可實現(xiàn)高壓上下電、車輛啟動、行駛、充放電等功能，整車控制器數(shù)量增多，控制節(jié)點增多，因此整車故障率相應提高。傳統(tǒng)的問題管理方法主要依靠問題發(fā)現(xiàn)人與發(fā)生問題零部件負責人線下傳遞問題并推進問題解決。問題發(fā)生后，由問題發(fā)現(xiàn)人反饋問題描述，問題零部件負責人根據(jù)問題反饋，分析問題根本原因，制定永久改善措施并進行效果驗證，措施驗證有效后完成標準、設計失效模式與影響分析（Design Failure Mode and Effect Analysis， DFMEA）文件更新，防止問題再發(fā)生。由于新能源汽車質(zhì)量問題涉及整車、電池、電機、減速器、整車控制、功率電子、補能系統(tǒng)、熱管理系統(tǒng)、底盤和智能網(wǎng)聯(lián)多個領域，且對專業(yè)能力要求較高，特別是動力系統(tǒng)故障、充電系統(tǒng)故障、高壓上下電失效故障，屬于多系統(tǒng)、多專業(yè)均可能導致的故障類別，無法根據(jù)故障現(xiàn)象直接鎖定故障專業(yè)，進而導致問題發(fā)生后需各相關(guān)專業(yè)均介入排查，存在重復性勞動，排查效率低，無法滿足項目周期要求[4-5]。

針對新能源汽車質(zhì)量問題涉及專業(yè)多、技術(shù)要求高、覆蓋范圍廣的特點，本文提出一種系統(tǒng)級問題管理方法，解決問題發(fā)生時由專業(yè)直接介入、分工不明確、解決不徹底的問題，同時分析現(xiàn)有問題解決流程中存在的不足并提出解決方法，并且創(chuàng)新性地將數(shù)字化工具及方法引入管理過程，旨在幫助研發(fā)及售后人員在規(guī)范化問題解決過程的前提下，提高問題管理效率和深度，增強問題解決的針對性，縮短定位故障的時間。

1 系統(tǒng)級問題管理方法

根據(jù)新能源系統(tǒng)不同技術(shù)路線特點，可分為純電動、混合動力、燃料電池新能源系統(tǒng)，系統(tǒng)構(gòu)成見表1。

新能源系統(tǒng)以電驅(qū)總成、動力電池、高壓電氣總成為基礎，通過新能源控制器，實現(xiàn)高壓電源管理、行駛控制、熱管理控制、交直流充電、低壓功能、高壓安全、故障診斷、信息顯示功能。某車型新能源系統(tǒng)功能見表2，每個系統(tǒng)功能實現(xiàn)都需要多個控制器相互配合，各控制器間功能存在耦合關(guān)系。

系統(tǒng)級問題管理方法是指問題發(fā)生后，由新能源系統(tǒng)負責人進行問題對接及識別，并完成問題初步定位，確定問題零部件所屬子系統(tǒng)。若為單一子系統(tǒng)問題則將問題轉(zhuǎn)至子系統(tǒng)負責人進行問題真因分析；若問題非單一子系統(tǒng)問題，則由新能源系統(tǒng)負責人成立問題解決小組，確定小組成員，制定排查計劃。系統(tǒng)級問題解決（8D）流程見圖1。

新能源系統(tǒng)級問題管理方法可分為問題定位、問題過程管控及問題總結(jié)積累防止問題再發(fā)生，要求做到問題快速響應、問題定位及時、過程管控嚴格、應對措施有效、問題閉環(huán)規(guī)范化并進行問題全面總結(jié)。

1.1 系統(tǒng)級問題定位

1.1.1 問題接收

問題接收階段需要多途徑、多方法進行問題信息收集，并且保證所收集問題信息的準確性，作為相關(guān)工作的啟動條件。如明確車輛基本信息（車架號、型號）、行駛里程等車輛信息輸入；故障發(fā)生地、故障發(fā)生時間、故障發(fā)生工況信息輸入；梳理故障信息描述、故障代碼、故障數(shù)據(jù)、故障視頻、故障發(fā)生后做過哪些操作或檢測信息，用于支撐問題初步定位。為保證故障對接信息維度標準化，制定問題反饋模板，見表3。

1.1.2 問題快速定位

新能源系統(tǒng)功能從原理上需要各控制器按照既定信號時序進行信號交互，實現(xiàn)相應控制功能，所以問題定位應依據(jù)“三電”系統(tǒng)功能規(guī)范，結(jié)合問題反饋單信息、故障發(fā)生時的通訊報文，從硬件、軟件和使用操作維度進行排查分析，從而定位問題子系統(tǒng)。問題定位可應用持續(xù)改進（Plan， Do， Check， Action， PDCA）循環(huán)工作機制、“雙歸零”（即技術(shù)歸零與管理歸零，是指對質(zhì)量問題進行技術(shù)和管理兩個維度的分析、解決，避免問題重復發(fā)生的質(zhì)量活動）、8D報告、魚骨圖、故障樹分析（Fault Tree Analysis，F(xiàn)TA）方法[6-8]，從原理上羅列所有可能導致故障的潛在原因，對每種可能原因逐一排查。

系統(tǒng)級問題管理方法在問題定位階段可以過濾出大量非新能源系統(tǒng)問題，減輕子系統(tǒng)負責人工作負荷，另一方面對于確定為與新能源系統(tǒng)相關(guān)的問題，經(jīng)過新能源系統(tǒng)負責人定位至問題子系統(tǒng)后再進行問題傳遞并推進解決，也可以避免大量重復排查工作，極大提升問題解決效率。為加速問題定位過程，可從新能源系統(tǒng)角度，梳理常見問題排查過程，固化形成問題排查指導手冊，輸出可傳承的技術(shù)文件，實現(xiàn)同類問題快速定位。

1.1.3 問題快速定位實例

本文以某車型高壓系統(tǒng)無法上電故障為例，闡述系統(tǒng)級問題解決流程在問題定位過程中發(fā)揮的作用。高壓上電過程信號交互流程見圖2。

在沒有實施系統(tǒng)級問題解決管理方法前，問題定位一般是根據(jù)高壓無法上電故障燈點亮問題表象，問題發(fā)現(xiàn)人首先傳遞到高壓專業(yè)，高壓專業(yè)排查后未發(fā)現(xiàn)高壓系統(tǒng)硬件問題，問題進而轉(zhuǎn)向軟件方面負責人；無法上電的控制功能由整車控制器及電池管理系統(tǒng)共同實現(xiàn)，所以問題會先轉(zhuǎn)到整車控制專業(yè)，由其定位上電指令發(fā)送是否正確，若整車控制器繼電器吸合指令發(fā)送成功但BMS未響應該指令，則問題再轉(zhuǎn)至BMS專業(yè)定位繼電器未響應原因，問題經(jīng)過層層轉(zhuǎn)手，最終定位為預充回路硬件故障，未完成上電前預充電動作，導致預充電失敗。這個過程中由于各專業(yè)僅從本專業(yè)角度分析問題，導致問題定位周期長且存在報文采集冗余排查行為，造成不必要的人力、物力浪費。

在實施系統(tǒng)級問題管理方法后，收到問題反饋后由新能源系統(tǒng)負責人首先介入，通過建立的故障分析能力以及故障排查指導手冊，直接完成問題定位傳遞給具體專業(yè)。如果不是新能源系統(tǒng)問題，則直接將問題轉(zhuǎn)到傳統(tǒng)車輛專業(yè)去解決；如果確實是新能源系統(tǒng)的問題，例如上述實例中由于預充回路硬件故障導致高壓無法上電，則可以直接定位到預充回路硬件專業(yè)，加速問題定位過程。

1.1.4 問題定位自動化

當前新能源系統(tǒng)問題定位主要依靠人工對報文進行分析，存在問題排查效率低、排查不全面的問題，對于維修人員來說，落后的維修手段局限性日益凸顯[11]。數(shù)字經(jīng)濟時代下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)帶來了巨大機遇[12]，其最顯著特征就是通過應用數(shù)字化工具提升工作效率。

應用數(shù)字化的工具方法可以根據(jù)積累的問題數(shù)據(jù)以及功能規(guī)范要求建立問題排查規(guī)則，將報文數(shù)據(jù)排查規(guī)則通過Python編程語言程序化實現(xiàn)，固化每類問題排查信號及時序規(guī)則，排除思維局限，實現(xiàn)問題排查標準化。新問題發(fā)生后，將故障報文導入程序自動抓取分析信號變量，程序自動判定，鎖定問題點（圖3），將報文分析定位時間縮短至分秒級別，解放人力，提高問題定位效率。

問題自動化定位系統(tǒng)通過在線抓取故障類型、故障代碼、故障時間、VIN信息，并導入故障處理庫，通過信號時序及排查規(guī)則比對，自動定位故障發(fā)生所屬控制器及故障信號，將定位到的故障真因通過可視化推送方式展示于系統(tǒng)內(nèi)，并實現(xiàn)問題解決的自動化統(tǒng)計。問題自動化定位系統(tǒng)構(gòu)成見圖4。

1.2 系統(tǒng)級問題過程管控

問題過程管控包括問題推進、點檢、閉環(huán)，是問題管理的重要階段。問題管控過程目的是對原因明確的問題制定解決措施，并驗證措施有效，推進問題閉環(huán)。

如前所述，新能源系統(tǒng)功能實現(xiàn)涉及到多個子系統(tǒng)，所以問題的解決、驗證也往往涉及到多個子系統(tǒng)。某一個子系統(tǒng)的更改往往會對其余子系統(tǒng)功能產(chǎn)生影響，若未及時識別，就會導致為解決一個問題所做的更改反而帶來更多新的問題。所以需要系統(tǒng)負責人從系統(tǒng)角度衡量改進措施是否有效。同時多個問題間也可能存在功能、資源方面沖突，因此需要系統(tǒng)級的過程管控，達成問題管控合理有效、資源分配高效、問題解決徹底的效果。

問題快速解決需要及時對問題狀態(tài)進行梳理管控，定期點檢解決進度，對拖期或長久無有效對策以及需要傳動外部資源配合的問題進行風險識別，及時上浮領導層級決策。系統(tǒng)級的問題管理方法可有效避免直接由各專業(yè)領域統(tǒng)計的情況下，管控力度弱、資源協(xié)調(diào)困難的問題，并且可以對后續(xù)問題規(guī)避庫的建設奠定良好基礎。

目前產(chǎn)品開發(fā)項目普遍采用線下問題統(tǒng)計清單的方法，存在問題點檢效率低、過程數(shù)據(jù)無法共享、過程數(shù)據(jù)缺失的痛點。應用數(shù)字化工具可實現(xiàn)在線填寫問題后通過Python將問題日志上傳云端，應用Tableau可視化工具直接從云端獲取數(shù)據(jù)實現(xiàn)問題狀態(tài)實時更新、自動化點檢日志功能。同時可以通過標準化問題點檢統(tǒng)計項、展示項實現(xiàn)自動化點檢日志，方便問題跟蹤及推進，問題過程數(shù)據(jù)可追溯，支撐PDCA實現(xiàn)。

1.3 系統(tǒng)級問題總結(jié)積累防止問題再發(fā)生

問題總結(jié)積累再發(fā)防止目的是總結(jié)以往項目以及本項目已發(fā)生的問題，形成問題規(guī)避庫，完善設計潛在失效模式及效果分析（DFMEA）文件，在新項目方案制定階段進行同類問題橫展規(guī)避，避免問題再發(fā)，能夠降低整車開發(fā)成本及設計周期，防止一些已知問題到試制或整車試驗階段才能被發(fā)現(xiàn)，有效降低問題解決的費用，縮短問題解決周期。

單一子系統(tǒng)問題可以通過子系統(tǒng)或總成級的問題規(guī)避實現(xiàn)。但是對于多系統(tǒng)共同導致的功能缺陷，或由各系統(tǒng)功能分配沖突造成的問題必須由系統(tǒng)的問題規(guī)避方法實現(xiàn)。并且問題規(guī)避是項目重要活動內(nèi)容，需要由新能源系統(tǒng)負責人進行規(guī)則制定及管控。

在項目概念設計階段，從問題規(guī)避庫中導出上一代或借用類似技術(shù)的車型及售后出現(xiàn)的因零件設計缺陷而造成的質(zhì)量問題和質(zhì)量問題分析結(jié)論，并提供售后和現(xiàn)生產(chǎn)出現(xiàn)的與設計相關(guān)的質(zhì)量問題數(shù)據(jù)、分析結(jié)論，為缺陷原因分析提供技術(shù)支持，進而完善系統(tǒng)DFMEA（圖5）。

在新能源系統(tǒng)設計中實施DFMEA之前需要建立較為完善的質(zhì)量問題規(guī)避庫作為基礎，然而由于系統(tǒng)問題輸入來源分散，問題輸入方式版本不一，同時質(zhì)量問題規(guī)避庫應能做到“實時動態(tài)更新”，為實現(xiàn)上述要求，可將問題規(guī)避庫建立在云端，統(tǒng)一問題輸入維度的同時支持各項目同時在線編輯更新，云端問題規(guī)避清單所用模板示例見表4。

2 結(jié)束語

問題解決對于新能源“三電”系統(tǒng)開發(fā)、提升品牌形象具有重要意義，問題管理系統(tǒng)搭建策略與方法的合理性、完整性直接影響系統(tǒng)的實用性、便利性，最終影響問題管理的效率和質(zhì)量。本文提出新能源汽車“三電”問題系統(tǒng)級管理的方法，通過對整個問題解決過程中問題定位、問題過程管控、問題防止再發(fā)3個重要的環(huán)節(jié)進行分析，并通過高壓無法上電典型問題的應用，論證了系統(tǒng)級問題管理方法的有效性。

建立系統(tǒng)級問題解決能力，并且通過編制常見問題指導手冊，從功能定義、法規(guī)規(guī)范角度梳理固化排查過程，對問題解決具有重要的啟發(fā)意義，能夠大幅提升問題解決效率，支撐產(chǎn)品迭代及技術(shù)升級。未來，需研發(fā)基于后臺大數(shù)據(jù)的新能源故障預診斷方法和工具，可在動力系統(tǒng)未出現(xiàn)故障時，根據(jù)參數(shù)判斷汽車所處的健康狀況，根據(jù)故障類別對駕駛員進行預警，減少新能源汽車行駛事故率。

參 考 文 獻

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（責任編輯 明慧）