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蔚赫信息YIES智能试验数据融合云平台——数据管理与分析专家
在当今快速发展的数字化时代，数据已成为企业竞争的核心。无论是车辆工程、航空航天、机械制造以及石油化工等行业，有效地管理和分析数据都至关重要。如果你正面临数据庞大、复杂，数据分析效率低下，跨部门数据共享协作困难的问题，那么YIES智能试验数据融合云平台一定是您需要的理想解决方案。
01 YIES智能试验数据融合云平台简介
YIES：数据管理和分析的智能革命
YIES是由蔚赫信息精心打造的智能试验数据融合云平台，它通过VPL（Visual Programming Language）构建的LA（Logical Analysis）逻辑分析和DA（Data Analysis）数理分析算法，显著提升了数据分析的精度和效率；同时YIES的推理机功能，能够深度挖掘试验数据中潜藏的价值，而其智能诊断和自动化分析功能，更是大大减轻了用户的工作负担，让分析与诊断变得更加迅速和直接。
全面的功能模块，满足多样化需求
YIES平台的主要功能模块包括试验监控、试验分析、数据中心、质量中心和系统集成，覆盖了实车和仿真两大场景，并提供定制化服务选项，以友好的用户界面来满足不同行业、不同规模企业的需求。
试验监控：实现对报文、信号、GPS、视频、DTC、DID和报警的远程实时监控。
试验分析：包含专家分析、试验回放、可视化分析，支持FTA故障树、统计分析模型和Python脚本编辑器。
数据中心：作为全量的数据仓库，支持文件下载、数据导入和导出。
质量中心：针对质量数据的数据集市，包含DTC故障数据和问题数据，支持可视化分析和FTA故障树分析。
系统集成：实现与上下游相关系统的打通，如JIRA、CI/CD等，并提供数据接口给其他数据分析软件使用。
平台设计，灵活扩展
YIES可以根据客户需求，灵活选择单机部署或集群部署，并可根据需求横向扩展算力，能够实现快速、高效的数据处理和分析效能，满足客户大规模数据处理的需求。
数据驱动的故障诊断与预测案例
让我们以一个实际应用场景作为例子：基于数据驱动的故障诊断与预测，排查异常亏电场景并预测可能原因。以30辆试验车，2个月试验为数据样本，共计3600GB。如果一个工程师按照传统方式排查，需要3-5天，工作量大且难排故障。通过YIES智能分析，仅5.7秒就能计算出电量与里程的关系、筛选出异常电量场景，并预测故障时间，最后通过逻辑分析确定故障原因，这大大提高了故障排查的效率和准确性，全流程无人自动化，减少人力成本和时间成本。
02 解决客户痛点，提供定制化解决方案
数据量庞大，管理困难
痛点：大量试验数据难以有效管理，传统方式无法满足数据存储和检索需求，导致数据利用效率低下。
解决方案：YIES提供自动数据采集和集中管理功能，确保数据安全、高效访问和分析。
试验数据分析复杂，效率低下
痛点：多种类型试验数据分析工作量大，容易出错，影响决策准确性。
解决方案：YIES提供专家分析、试验回放和可视化分析，能够自动搭建分析算法模型，支持常见统计函数和故障树分析，大幅提高了数据分析效率和准确性。
跨部门数据共享与协作困难
痛点：不同部门之间的数据壁垒导致数据共享和协作困难，影响了跨部门协作的效率和效果。
解决方案：YIES打破了部门之间的数据壁垒，促进跨部门的沟通与协作，提高工作效率。
故障诊断和预测难度大，准确性低
痛点：依赖工程师经验，准确性低，影响车辆性能和用户体验。
解决方案：YIES通过大数据分析和智能模型提供准确的故障诊断和预测，提升车辆可靠性。
决策支持不足，无法充分利用数据价值
痛点：缺乏对试验数据的深度挖掘，影响决策效果。
解决方案：YIES利用先进的数据分析技术，对融合数据进行深度挖掘，发现潜在的规律和趋势，为各类决策提供科学依据。
03 未来展望，持续创新
YIES智能试验数据融合云平台的未来将会更加光明和充满无限可能性。将通过以下几个方面的创新和增值为用户带来更好的体验：
更好的与软件在环（SiL）与硬件在环（HiL）测试集成：客户可以在设计阶段发现并解决潜在问题，加速产品研发周期，提升产品质量和可靠性。
智能预测和预警系统的进一步增强：能更准确地预测和预警故障，从而减少车辆停机时间，降低维修成本，提高车辆运行的可靠性和安全性。
推动跨平台数据互联和生态系统的构建：帮助客户打破数据孤岛，实现数据资源的最大化利用，提升整体的数据管理和分析效率。
总体来看，蔚赫信息YIES智能试验数据融合云平台通过提供强大的数据管理和分析能力，以及对新技术的持续投入，不断提升用户的数据处理效率和准确度，并在提高用户体验的同时，也为更广泛的行业和场景提供定制化解决方案。
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