何為“千人千麵”?

過（guò）去的發動（dòng）機設計是通過一套設計來覆蓋大部分應用場景及應用工況(牽引、平板、專用車及自卸（xiè）車，高速、城市（shì）、郊區工況等)。在不同應用場景及工況下，發動機（jī）某些性能可能（néng）會有局限性（xìng），而客戶則希望發動機能適應不同應用場景及實際應用工況，盡可能優化（huà）性能。

康明斯基（jī）於大數據算法，開發了一套“運行畫像”，來（lái）指導（dǎo）發動機的定製化設計，為每一位客戶進行“私（sī）人定製（zhì）”。通過了解發動機關鍵信息、大數據分（fèn）析及算法評估發動機運行工況，運用OTA技術動（dòng）態調（diào）整軟件（jiàn）標定來（lái）適配不同運行工況，優（yōu）化（huà）性能表現（xiàn）和油耗，提升出勤率。

接下來，讓我們一起圍觀如何實現定製化開發吧!

在車聯（lián）網及數字化時代，通過網聯大（dà）數（shù）據可以獲取更（gèng）多洞察，更加深入了解用戶如何使用發動機產品，從而（ér）為定製化產品開發及優化提供（gòng）無限可能。為了實現（xiàn）這個目標，車輛使用場景的細分尤為（wéi）重要。車（chē）輛使（shǐ）用場景（jǐng）細分的關鍵是羅列出有意義的特征標簽，將特征標簽類型按照業務含義來（lái）進行（háng）不同維度劃分。基於這些標簽（qiān）在發動機（jī）標定設計、硬件選型及試驗驗證方麵實現定製化（huà）：

定製化標定設計

1.大數據（jù）模型分析

工程師基於大數據梳理出細分市場分類，分析出不（bú）同細分市場的實際運行工況。對發動機標定庫中幾萬個參數進行特征分析，開發出用於（yú）發動機標定的推薦係統方法，從而更好地指（zhǐ）導工程（chéng）團隊對標定進行定製及發放。

該推（tuī）薦係統方法是通過（guò）對比分類回（huí）歸樹和主成（chéng）分分（fèn）析法，以現有（yǒu）市場運行中的標定數據庫（kù）為訓練集，將客戶需求轉化（huà）為（wéi）各個參數特征，並通過機（jī）器學習模型的建立，預測出每個參數（shù）取值，從而為不同細分市場客戶定製最優標定。這個方法（fǎ）不僅提高了基礎標定質量和開發效率，也讓（ràng）不同客戶體驗差異化的發動機（jī）性能。

2.標（biāo）定定製及發放

完成標定定製後，通（tōng）過車聯網OTA功能，對不同細（xì）分市場的車輛（liàng）進行定（dìng）向標定下發，使各細分市場有適合（hé）自己的標定，使發動機性能達到更優。

定製化硬件選型優化

1.大數據模型分析

在確立細分市場分類後（hòu），使用大數據模型來梳理發動（dòng）機運行（háng）工況，利用這些實際運行工況數據，作為發動機開（kāi）發中的輸入，從而指導工程師更好（hǎo）地進行發動機關鍵部件的選型及設計優化，比如空壓（yā）機、後處理係統、增壓器係統。

2.定製化（huà）硬件選型優（yōu）化

通過車聯網及大（dà）數據分析（xī）後，為發動機開發提供設計邊界條件，更（gèng）好地指導工程師進行發動機硬件選型及優化，為客戶提供更優性能、更可靠及更低碳化（huà）的發動機。

定製化試驗驗（yàn）證優化

1.大（dà）數據模型分（fèn）析

針（zhēn）對細（xì）分市場分類，結合大數據分析出的實際工況及運行數據，與發動機設計驗（yàn）證標準(ESW)及失效模式分析(FMEA)相結合，從而更好（hǎo）地指導工程師來進行（háng）發動機設（shè）計驗證規劃及優化發動機道路試驗。

比（bǐ）如多選擇發動機（jī）高失效的區域（yù）或典型運行工況場景來測試，而不是（shì）對所（suǒ）有工況進行平均化測試。另（lìng）外，通（tōng）過結合車聯網數據及大數據分析，結（jié）合軟件模擬來輔（fǔ）助（zhù）或替代發動機開發中的部分台架及實際道路驗證。

2.定製（zhì）化道路試驗優化（huà）

采用車聯網及大數據分析，為發動機開發驗證提供實際運行的邊界條件，更好地指導發動機設計驗證及道路試（shì）驗。通過識別發動機運行的實際工況（kuàng），有效的實驗可以提升產（chǎn）品可靠性及質量（liàng），保障客戶在各種工況下的可（kě）靠應用（yòng）。