汽车行业是一个实验密集型的行业，随着汽车制造企业的迅速发展，在产品研发、试制和试验过程中，产生了大量的设计数据和技术数据，但是在汽车制造的试验数据管理现状中仍然存在着许多问题：

» 对整车、部件试验有一定的操作规范，但没有对试验流程进行分析、梳理和优化；
» 汇总和收集了大量的原始试验数据，进行了初步分析并编制相应报告，但没有对数据进行深入分析形成有用信息；
» 试验过程资源浪费大，试验成本高，试验设备利用率无法监控；
» 试验进度无法进行有效的监控及跟踪；
» 试验任务执行过程中，不能及时获得试验进度及状态；
» 试验数据处理和判断自动化程度不高，试验质量无法保障。

面对这些问题，天健通泰经过长期的产品调研研发，对汽车行业试验数据管理的特点进行分析和总结，最终研发出具有自主知识产权的试验数据管理平台，该试验数据管理平台有效解决用户在试验数据管理中面临的数据存储零散、试验数据处理和分析缺乏统一的管理平台及对异构数据、专业数据、多数据来源提供有效的管理手段。

目前，在汽车制造的试验过程中，由于使用不同型号的数据采集仪器，且各种采集仪器有不同的分析软件；同时采用不同的仿真分析软件进行车辆虚拟试验，产生了大量不同格式的文件，此外不同型号的车辆强制性能和认证试验数据较多，且多以试验记录和试验报告的形式保存，导致查询数据困难、效率低下、无法快速全面的进行数据对比分析。 通过分析总结，汽车制造企业试验数据管理的特点有如下几个方面：

试验业务流程不规范并且复杂

整个汽车行业试验数据管理流程包括性能工程计划、性能工程临时计划、项目计划等，此外还有在线检测和外部委托业务流程。

试验过程复杂

包括试验准备、试验执行、试验总结等，整个过程融合多学科、多维度的试验内容，并且试验过程有一定的周期性。

试验数据分散

由于整车制造企业要进行整车可靠性试验、总成部件性能试验、平顺性试验、操稳性试验，同时还有专项的碰撞试验和汽车NVH振动试验等，这些试验由不同的部门和项目组完成，试验数据较为分散、管理方式相对独立。

试验数据处理分析方法不统一，缺乏规范性

由于试验数据格式多样（word/excel/pdf/txt等），在分析试验数据时所依据的标准和检测方法不同，得到的输出结果也存在差异；另外，还存在自主开发和定制的数据分析软件等情况，导致最终结果存在差异。

针对汽车行业试验过程中的需求分析，天健通泰提出了试验数据管理系统整体的解决方案。试验数据管理系统整体解决方案分为七个部分：

第一部分 -- 试验现场管理

包括设备数据采集、通道数据预警和作业看板管理等现场试验设备和业务的管理。

第二部分 -- 试验的综合管理

包括一些试验数据，试验任务，试验信息等的综合管理。

第三部分 -- 试验室信息管理

包括对试验室人员、方法、环境的管理。

第四部分 -- 数据储存中心

包括从GB、企标图纸、工艺规程到试验数据、试验资源型号名称等试验相关所有数据的系统储存。

第五部 -- 分数据交互中心

可以通过大屏幕展示，有效的监控到整个试验数据，做试验整体过程的监控。

第六部分 -- 追溯管理

对试验业务人员、仪器设备、数据进行数据源管理，在试验过程中如果发生任何意外可以进行反追溯的管理。

第七部分 -- 系统接口管理

如：PDM、MES等系统集成接口管理。