利用趋势分析可以把产品研发和生产中的错误解决在萌芽状态

沃尔沃公司通过对大量数据的评估，分清了车辆设计、行驶特性和故障之间的相互关系。由此设计出的先期报警系统不仅节约了车辆的维修检测时间，而且节省了三包费用。

发动机舱内的数据

在汽车技术的发展历程中，从ABS到发动机控制，越来越多的电子控制和电子监控技术被开发和应用。这些先进的电子系统监控着车辆行驶过程中的各种信息，如各种失效信息、汽车机械部件中的功能错误或者严重的零部件磨损情况等。目前，对于一般简单的危险情况，车辆的报警指示灯会亮起，提醒驾驶员及时检查。汽修厂中一般配置的故障诊断分析仪可以有效读取这些故障代码，了解故障点，进行排除。

图1 沃尔沃公司在把数据仓库中各个独立系统中的数据汇总整理出来，以便利用这些数据编写报告或者故障分析

但是维修厂不会在意这些故障代码，也很少有企业会去在意这些代码，而沃尔沃公司是不同的，在这一点上一直比其他企业快一步。因为由微处理器控制的子系统改善了车辆的驾驶性能，它们的数据越来越准确的反应了车辆的行驶状况，如实际的发动机功率和可能发生的故障。所以理论上通过统计学的方法，可以很快的界定不知名的故障原因，预报由于磨损而带来的潜在风险。

让数据说话，指导质量管理

一直以来沃尔沃公司系统收集汇总了汽修厂等技术服务伙伴读取到的数据，并在质量管理的框架内对这些数据进行评估。仅对标准元器件就汇总了近400种不同的故障变型。这些丰富的数据使得整车历史数据的编制成为可能。而且通过统计学的评估也能够更深层次地了解车辆故障的原因。长期积累下，沃尔沃轿车团队建立了庞大的数据群，为了更加有效管理和分析这些数据，沃尔沃公司2006年选择了Data Warehause数据仓库的分散式数据分析平台，具体落实到了Teradata公司。因为这一平台在实践中有着几乎不受限制的扩大的可能性，在数据量猛增的情况下保证有着稳定的工作性能。这样，沃尔沃公司就能够附带的把三包情况和产品研发的数据也集成到数据仓库之中，不仅仅包括机械的专业技术规范，也包括车载在线诊断系统的软件。因此，多年以来沃尔沃公司就一直不断的扩建其在Teradata的数据中心，搜集大量的数据信息，并把这些数据用于企业的质量管理。

图2 数据分析仪在检测沃尔沃机床的工况：检查其日常的尾气排放是否符合规定的排放指标。现在，沃尔沃轿车日常的行驶状况检测只需5min就可以完成了，而原来则需要2h

例如，从2006年9月到2007年7月，有大约300个研发、生产、质量保证和三包系统中的数据被迁移到新系统中，分析器能够很好的完成点对点的数据分析，快速的编制报告：沃尔沃轿车日常的行驶状况数据整理只需5min就可以完成，而之前则需要2h；故障代码可以按照车型和年月分类整理，只需15min就完成了原来两周才能完成的任务。因此，分析仪赢得的不仅仅是时间，而且也为解决问题赢得了更大的空间。

先期报警系统

利用这些数据分析沃尔沃能够深入的搞清车辆设计、行驶特性和故障之间的相互关系。例如知道某些带有地域性特点的车辆损伤驾驶特性是可以修正的。通过计算机强化的数据采集使得他们也能够把意料之外的故障原因揭示出来。当然，能做的实际上更多。沃尔沃和Teradata公司合作开发了一套先期报警系统，经过复杂计算，可以对每一个汽车部件和每一种车辆变型进行预告，明确在正常情况下出现某种特定错误的概率。比如，某些问题在实践中经常遇到，则表示其根源在产品的研发和生产中。这样就可以迅速的发现问题，界定其根源，在理想情况下可以在批量生产的过程中予以克服。这节约的不仅仅是时间，而且也包括三包费用。