基于Power BI 云大数据的车辆远程诊断及故障预报研究

摘要：随着汽车行业电子和电气系统的不断发展，远程车辆诊断及故障预判技术水平也得到了显著提高。本研究将深入讨论云端大数据在车辆诊断和故障预测技术领域的创新影响，同时揭示基于云端大数据的汽车远程诊断与故障预测技术在汽车维修实践中所面临的挑战，并对其技术选型和应用进行探讨，旨在推动汽车维修质量提升，降低故障率。

关键词：云计算；大数据；汽车远程诊断与故障预测技术

中图分类号：U472.42 文献标识码：A

0 引言

传统汽车维修往往依赖技师的专业知识和车辆的过往故障记录。如今，汽车已可应用传感器实时捕捉大量关于车辆运行状态的数据，如发动机温度、燃油效率和制动系统状况等。这些信息被上传到云端，通过大数据分析技术对海量数据进行深度挖掘和解析。借助机器学习与人工智能，系统能从历史数据中学习并识别故障模式，从而提供准确的诊断评估。大数据还可以助力汽车制造商收集用户反馈，不断优化车辆设计和性能，同时定制个性化的维修和养护建议[1]。

基于云端的大数据分析实现了远程监控和预测性维护，使汽车维修不再局限于故障发生后的被动检测，而是能够前瞻性地预测并预防问题。比如，若检测到某部件温度持续异常升高，系统会发出警告，促使车主或维修团队在问题恶化前采取行动。这种预防性维护策略降低了意外故障的概率，增强行车安全，同时也降低维修成本和等待时间。云端大数据为汽车健康管理和故障预测引入高智能、实时响应的新概念，极大地提高了维护效率和车辆性能。随着物联网和车联网技术的不断发展，大数据在这一领域的应用将更加广泛且深入，引领汽车行业迈向更智能、互联和以服务为导向的未来。

1 云端大数据在汽车维修中应用存在的问题

1.1 精准性和可靠性有待提高

云端大数据的精准性在很大程度上依赖于所使用的数据和算法的质量。云端大数据需要接入覆盖各种车型及各种可能的故障情况的诊断数据库和维修案例库。然而，由于汽车型号众多，而且新车型不断涌现，数据库很难做到实时更新和全面覆盖，这导致云端大数据可能无法识别某些新车型或新出现的故障类型。另外，现有的故障数据往往存在标注不准确或不完整的问题，直接影响算法训练的效果及诊断结果的精确性。对于复杂故障的判断，往往还需要专业维修人员的经验和直觉，这是目前云端大数据难以完全替代的。

云端大数据的可靠性不仅取决于其硬件和软件的稳定性，还受到外部因素的影响[2]。在硬件方面，诊断设备需要与车辆的各种电子控制单元进行通信，在这个过程中，可能会由于接口不匹配、通信协议不一致或硬件故障等原因出现连接不稳定的情况。在软件方面，云端大数据需持续进行算法更新和系统维护，但在实际操作中，更新可能会带来新的故障，影响系统稳定性。同时，云端大数据的可靠性还受到外部电磁干扰、网络安全问题及维修人员使用不当等因素的影响。比如，恶劣的工作环境可能对诊断设备的正常运行造成影响，进而降低智能诊断系统的可靠性。

1.2 提升精准度与稳定性面临挑战

云端大数据的精确性关键在于数据源的质量和算法的精度。它需要整合涵盖各类车型、年限以及广泛故障场景的详尽诊断数据库和维修案例资料。但由于车型繁多且新品不断涌现，使得数据库的即时更新和全面覆盖成为一项艰巨的任务，可能导致部分新车型或新故障类型的识别受限。而且，现有故障数据可能存在误标注或信息不全，直接影响算法的训练效果和诊断结果的精度。

对于复杂的故障解析，专业维修人员的经验和直觉仍是不可或缺的，这是云端大数据目前难以完全替代的能力。而要保证可靠性，云端大数据不仅依赖硬件和软件的稳定，还得抵御外部环境的干扰[3]。在硬件层面，诊断设备需要与车辆的电子控制单元无缝对接，任何接口不匹配、通信标准冲突或硬件故障都可能引发连接问题，影响数据传输的稳定性。软件方面，虽然云端大数据需持续优化算法和维护系统，但频繁的更新有时反而可能导致新问题的出现，对系统的稳定性构成威胁。外部环境，如电磁干扰、网络安全威胁以及用户操作失误，也都是影响云端大数据可靠性的重要因素。例如，恶劣的工作条件可能对诊断设备造成物理损伤，从而降低了云端大数据的稳定运行性能。

1.3 通用性和兼容性存在局限

云端大数据的通用性关键在于它能否涵盖所有类型的汽车，无论品牌、型号或生产年代。由于汽车行业在车辆设计、电子系统架构及故障代码标准上存在显著差异，云端大数据通常需针对特定车型进行个性化定制，因此维修机构需配备多样化的数据库来应对各类车辆。随着科技进步，如新能源汽车和自动驾驶的崛起，传统的云端大数据在适应新型产品检测与诊断方面显得捉襟见肘。新能源车的能量管理与电池管理系统，以及自动驾驶的复杂传感器和算法，都对云端大数据的通用性提出了新的挑战。

云端大数据的兼容性问题是另一大难题，主要表现在云端大数据与汽车众多电子控制单元（ECU）的互动能力以及与各类诊断设备的协作效率。每个制造商都有自己独特的ECU 设计和通信规范，这意味着云端数据处理必须能适应各种标准和接口。比如，不同品牌的汽车可能采用不同版本的OBD 接口，这就要求云端大数据库具备兼容多版本接口和协议的能力。由于行业规范尚未统一且市场竞争激烈，云端大数据库在兼容性上存在障碍。在实际操作中，这种不兼容可能导致数据传输误差、诊断结果混乱，甚至可能阻碍诊断工作的进行，给汽车维修工作带来额外的复杂性。

2 云端大数据的汽车远程诊断与故障预测的技术选型

本研究的主要内容包括：数据源、数据处理、数据展示和预警设置。这些资料可以是企业的内部系统，也可以来自外部。

通过对比传统方法和Power BI 方法在各个功能模块上的差异，清晰地呈现了Power BI 在数据处理、可视化和预警等方面的优越性（表1）。这些优势直接影响了远程诊断和故障预测的效率和准确性，为技术选型提供了有力支持。Power BI 拥有强大的数据整合功能，可以轻松地与数据库、云计算和 Excel 文档等不同的数据来源相连接，从而简化了数据采集过程，提高了工作效率，为后续的分析打下了良好的基础。数据的处理是数据分析的重要环节， Power BI 为用户提供了一套综合的数据清洗、数据格式转换以及数据集成等多种功能。与此同时， Power BI 还可以对海量的数据进行快速、有效地处理，从而能够快速、有效地处理售后服务中的维护数据，保证数据的准确性和时效性。Power BI 可以把复杂的分析转换成可视化的演示。这样的视觉表达不仅可以帮助使用者更好地理解搜索结果，还能提高信息传播效率；Power BI 还提供了丰富的图形风格和自定义选择，满足各个业务板块及上下游对于分体分析的需求。

预警机制是资料分析的关键。Power BI 提供综合预警设置，一旦数据变化超出预定的阈值，就会立即给出提示。这种实时预警功能，在售后服务中起着非常重要的作用，可以使有关人员快速地发现某种故障的相关指标异常上升，并进行快速的决策反应。需要说明的是，使用 Power BI 预警功能需要具备 Pro 或者Premium 两种授权，企业可以按照相关程序进行申请。Power BI从数据采集、处理、显示到预警设定等各方面都显示了明显的优势，采用 Power BI 技术进行基于云端大数据的汽车远程诊断与故障预测分析是非常明智的，也是非常必要的。

3 技术实现

基于 Power BI 云大数据的车辆远程诊断及故障预报研究，其技术实现方法如下。

3.1 访问数据源

将零散的售后维护信息集成到 Power BI 平台上，首先要弄清楚企业的客户关系管理系统、ERP 系统、售后服务系统等。Power BI 支持各种资料来源的联结，其中包括资料库、 Excel 档案和网络资料服务等。在此基础上，提出利用 Power BI 中的Direct Query 函数来进行实时预警的方法。Direct Query 方式实现了对数据源的直接查询，而不需要将全部的数据装载到内存中，实现了对当前数据的实时访问，从而有效地减少对硬件的占用。

3.2 资料处理

数据访问完成后，需要进行清洗、转化、整合才能达到分析与预警的要求。Power BI 为数据处理提供支持，包括以下功能。

（1）报告自动刷新，可以设定一段时间的自动更新，保证报告总是显示最新的数据。

（2）增量更新：仅对上一次更新后的数据进行更新，提升了数据更新的效率。

（3）实时数据处理：在某些情况下，可以利用Power BI 的即时数据解决方案，比如 Azure 流分析。在此基础上，建立一套有效的数据处理程序，保证了预警信息的准确性与时效性。

3.3 视觉化设计

数据可视化是 Power BI 的一个重要功能。该系统要求对已处理过的数据进行可视化、图表化的显示，以便使用者能够迅速地掌握售后服务的状况。

在视觉接口的设计中，必须遵守下列准则：一是明确、高效，即选用适当的图表，高亮重点内容；二是简单、美观，即用户界面设计合理，避免信息超载；三是高度互动性，即使用者可以透过筛选，深入剖析资料。如利用折线显示维修量的变化趋势，直方图比较不同产品的故障率，以及维修服务地区的分布图（图1）。通过设置颜色、尺寸和形状等可视化要素，对异常值进行突显，从而吸引用户的注意力[4]。

3.4 预警逻辑的设定

预警逻辑在系统中处于中心地位，它直接影响着预警的时间和方式。在 Power BI 中，预警逻辑可通过下列步骤设定。

（1）首先是决定预警指数，如设备失效率，维护响应时间，顾客满意度等。

（2）其次是设定预警阈值，依据以往的资料及工作经验，设定适当的预警阈值。

（3）三是自定义预警模式，可以通过邮件，应用程序通知等方式进行预警。比如，如果有一款产品的故障率环比超出预警值10%，那么系统就会自动发出预警，通知有关人员。

此外在构建算法过程中，技术人员可运用模型精简和知识转移策略来减小模型的复杂程度，进而提升推断效率；将模型导向和数据导向的方式相结合，利用像Grad-CAM 这样的可视化工具揭示模型决策的依据，或借助可理解性更强的机器学习技术，如决策树和规则学习，来辅助深度学习模型，以增强模型的透明度[5]。通过整合这些方法，能够发展出兼顾智能性和效能性的远程诊断与故障预测算法，为汽车工业贡献更稳定且尖端的技术解决方案。

3.5 经常性地检查与保养

为保证基于云端大数据的车辆远程诊断及故障预报的精度与效率，必须对其进行定期的校验与维护，并随时调整预警指数及临界值。另外，还要密切注意数据来源的改变，并对其进行实时更新。

3.6 测试与最佳化

在系统正式投入使用之前，必须对其运行状态和预警逻辑的正确性进行充分的测试。可视化物体的更新速度可通过 Power BI的性能优化器来监测，并且在测试的基础上进行优化。另外也可以利用 Power BI 的效能分析工具来监测并优化系统的效能。

4 结束语

本研究探讨了现有汽车远程诊断和故障预测技术面临的挑战，并倡导采用云端大数据来应对这些问题。借助云计算的强大学习和处理能力，以及大数据分析的深入洞察功能，这两者的融合能够推动汽车的远程智慧诊断和定制化维护，从而精确评估车辆的整体性能并进行预见性故障预测，以上构成了汽车远程智能诊断技术的核心议题，未来的研究工作应重点加强这方面探索。

【参考文献】

[1] 马骞. 基于大数据分析的汽车机电系统预测维护与故障预防研究[J]. 专用汽车，2023，（12）：121-123.

[2] 程骋， 杨涛， 唐漾， 等. 基于大数据的故障诊断与预测理论及技术专题序言[J]. 控制工程， 2022， 29（2）：193-197.

[3] 康喜， 黄海宇， 卜静非， 等. 基于大数据分析的机动设备早期故障智能诊断技术研究与应用[J]. 工业加热， 2024（3）：053.

[4] 刘润华. 基于Power BI 创建汽车市场质量可视化多维分析模型[J]. 汽车周刊， 2023（6）：0091-0093.

[5] 蒋佳伟. 基于Power BI 的汽车外表面色差数据展示系统[J]. 汽车实用技术， 2021， 46（24）：5.

作者简介：

李林，本科，初级工程师，研究方向为大数据汽车维修。