基于知识的汽车数字化研发平台技术

需求的背景和应用场景

在当前汽车研发领域，整车研发过程面临着一系列挑战。特别是零件级参数的管理呈现出分散、整合困难的特点，业务开发协同性和及时性均显不足。现有数据难以有效支撑起可视化比对分析的需求，这大大制约了研发效率和质量。为了应对这些挑战，亟需运用系统工程的理论，对整车、系统、零部件的参数结构和关系进行深度重构。通过实现整车各级参数的闭环管理，可以使数据更好地耦合，进而增强数据处理管道的协同作业能力。这样的改进不仅能够显著提升研发过程的协同性，还能极大地提升数据的价值，为汽车的集成设计与管理过程减负增效。因此，开发基于知识的汽车数字化研发平台技术，成为汽车研发中亟待解决和突破的关键问题，具有广阔的应用前景和重要的现实意义。

要解决的关键技术问题

为了满足汽车研发领域的迫切需求，本技术需求旨在解决以下关键技术问题：

1. 智慧化升级现有平台：需在现有汽车研发数字化平台的基础上，完成智慧化升级。通过引入先进的技术手段，实现业务可视化和知识智能化，从而达到业务价值的协同提升。
2. 提升协同效率：要求跨部门协同效率稳定提升40%以上，管理效能提升50%以上。这需要通过优化平台架构和流程设计，打破部门壁垒，实现高效的信息共享和协同作业。
3. 零件参数管理：需搭建汽车研发零件参数管理系统，实现参数开发及溯源管理。该系统需能够同时满足1000+零件参数的交互与管理需求，确保汽车研发整车/系统/零部件各级参数的价值得到有效传承。
4. 知识智能推荐：利用知识图谱技术、大数据分析和智慧算法，对数据进行深度加工、语义分析和标引分类。在此基础上，建立知识推荐引擎，实现业务场景质量历史知识的精准推送，准确性需达到90%以上。

效果要求

本技术需求的实施将带来显著的效果和竞争优势：

• 研发效率提升：通过智慧化升级和协同效率的提升，将大幅缩短汽车研发周期，提高研发效率。
• 数据管理优化：零件参数管理系统的建立，将实现参数的精准管理和高效利用，降低数据整合难度，提升数据质量。
• 知识推送精准：知识智能推荐模型的应用，将使业务人员能够快速获取所需知识，提高决策效率和准确性。
• 创新优势增强：本技术的实施将推动汽车研发领域的数字化转型和创新发展，为企业带来显著的创新优势和竞争优势。同时，通过联合攻关的合作方式，将促进产学研用深度融合，推动整个行业的技术进步和产业升级。