1、浅谈汽车产品数据准确性的验证【摘 要】本文分析了产品数据错误的原因，提出了产品数据验证的手段，通过对比实施产品数据验证手段前后产品数据的准确性，说明了产品数据验证的实施在产品数据管理中的重要性。 【关键词】车辆配置代码；BOM 表；工程零部件清单；准确性；产品数据验证 错误的产品数据，会对公司带来很大的经济损失，比如：一是计划员根据 BOM 表定额下达的零件计划数量不准确BOM 表零件少挂，零件计划量不能满足生产导致缺货、频繁预警；BOM 表零件多挂，零件计划量过大导致供应商零件积压。二是系统库存与实物库存差异较大BOM 表零件少挂，供应商零件的实际结算数量小于实际耗用数量，会要求逐一核算零件
2、差异，增加差异核对工作量；BOM 表零件多挂，个别供应商零件的实际结算数量大于实际耗用数量，公司多付款，造成公司利益损失。提高产品数据的准确性，可以让计划员准确的下达计划，使积压物料数量减少；供应商索赔量下降；物料反冲结算数据错误量下降，财务每月月底顺利关账等。因此，如何提高产品数据的准确性至关重要，以下提出了通过产品数据的验证手段来提高产品数据的准确性。 一、汽车产品数据的相关描述 1.产品配置表。某一平台车型的产品配置清单。是公司规划部根据市场需求、竞争对手的配置情况、成本、公司目标、公司设计能力等等情况，制定出的这一车型平台的配置清单。如动力配置信息，空调配置信息、排放配置信息等等。产品
3、配置表是产品工程师开发这一车型零件的依据。 2.车辆配置代码。汽车配置多，车型品种多，必须有一个代码来描述一辆具体的车辆，以方便各个部门识别一台车辆。车辆配置代码就是为识别一台车辆的完整配置而编制的一组代号，是公司销售、计划、生产的核心代码。车辆配置代码由配置号、批次号、识别码组成，即可以简单的写成：车辆配置代码=配置号+批次号+识别码。配置号是用于代表一个车型中的不同配置种类（装何种空调、配哪种整车颜色、是否安装安全气囊、是否装 OBD 等等） 。车辆配置代码代表了具体的一台车辆，在产品数据管理系统中，根据车辆配置代码，就可以导出这一车辆的所有零件清单。 3.工程零件清单。工程零件清单是描述
4、整车产品工程状态的零部件各层级构成关系、件号、名称、变更经历号、更改指令号、图号、适用车型、配置、数量等内容的综合性电子表格清单，因此工程零件清单主要用于设计部门，产品工程师可以在工程零件清单中查找到零件的零部件各层级构成关系、更改记录和历史状态、适用车型等等。另外，工程零件清单也可以作为售后配件的基础数据来源。除此之外，工程零件清单还可以作为前期财务核算整车成本的基础数据来源。 4.BOM 表。BOM 表是针对某个具体车型的物料清单，利用这张清单可以不多不少的制造出一部完整的车辆出来。BOM 表来源于工程零件清单；根据市场部发过来的市场需求，可以从工程零件清单中分解出满足市场需求的不同的车辆
5、配置代码对应的 BOM 表。BOM 表是下游包括采购、物流、财务等部门的基础数据来源。 5.工程更改指令。某一零件设计锁定之后，产品数据就下发到相关下游部门，下游部门开始对零件进行供应商定点、零件定价、零件试验等等一系列相关的行动。当这些行动都完成之后，零件正式在车上使用。因各种各样的原因，如，降成本，或客户提出更改需求等等，那么，需要对该零件进行更改。工程部门提出更改方案，并评审通过后，就通过工程更改指令将零件的更改信息传达到下游部门。 6.产品数据管理系统。产品数据管理系统是连接设计部门、采购、物流、计划、生产、公司销售等总门的纽带。基础数据由设计部门发布，采购、物流、计划、生产、公司销售
6、通过产品数据管理系统使用数据以开展各项工作。汽车配置多，车型品种多，而且汽车有很多共用件，如果采用一个单一车型对应一个 BOM 表进行管理，那么零件的更改更换管理是很困难的。比如：某一车型平台总共有 39 种配置代码车型，有一个零件 A 是这 39 种配置代码车型共用，那么，当 A 零件更改为 B 零件时，就需要到 39 个表格中去更改信息，工作量大。因此，数据必须是将工程零件清单通过一定的逻辑关系上载进数据管理系统，从数据管理系统根据整车配置代码可以导出任意一单一车型的 BOM 清单。还是拿上一例子举例，只需要在一个表格中更改 A 零件为 B 零件，相对应的 39 种种配置代码车型的 BOM
7、 零件清单就统一改变了。其中所说的逻辑关系指的就是和配置号相关的信息。如零件 A，只在安装安全气囊时用到，那么，这个零件在上载进产品数据管理系统时，就必须带上安全气囊的约束。没有安全气囊配置的车辆配置代码在进行零件筛选时，就不会将 A 零件导出。相反，有安全气囊配置的车辆配置代码在进行零件筛选时，就会将 A 零件导出。 二、数据管理流程 项目前期由数据管理科汇总各专业科室制作的工程零件清单。在项目的试造车阶段，数据管理工程师从工程零件清单中筛选出造车清单，造车清单用于指导试造车阶段的物料采购、物料配送、整车装配等等。在项目批量生产之前，将数据上载进数据管理系统。数据的更改，必须有正式的工程更改
8、指令支持。以下是数据管理流程的简易流程图。 三、数据错误的主要原因 1.出错零件数统计。2011 年 1 月以前，我们没有实施产品数据验证流程，我们对 2010 年 7 月到 12 月的每月出错零件进行统计，统计数据如下： 2.出错原因汇总，分析出错原因。我们对 2010 年 7 月到 12 月的每月出错零件的出错原因进行统计，统计数据如下： 由以上数据我们可以分析得出，数据出错的主要原因如下： （1）初始工程零件清单错误。工程零件清单由各科专业科室汇总而来，产品设计工程师对产品配置表理解的错误，或产品设计工程师的疏忽、大意导致的工程零件清单的错误。另外，产品配置表的错误也会导致初始工程零件清
9、单的错误。 （2）产品数据工程师分析上载错误。产品数据工程师对工程零件清单进行分析，将数据通过一定的逻辑关系上载进数据管理系统，以满足下游各个部门的需要。由于数据是由人工分析上载得来，汽车产品品种多，配置复杂，因此，经常会分析错误。 （3）产品设计工程师发布工程更改指令错误。产品设计工程师经过工程更改系统下达产品的更改指令，产品设计工程师对产品配置表理解的错误，或产品工程师的疏忽、大意导致的工程更改指令错误。 （4）产品数据工程师根据工程更改指令维护错误。产品数据工程师根据产品设计工程师下发的工程更改指令对数据进行更改。更改指令描述不明确，会导致产品数据工程师维护数据的错误。产品数据工程师对更
10、改指令错误的理解，也会导致数据的错误。 四、产品数据的验证 产品数据的验证方法。2012 年 1 月开始，根据产品数据出错的主要原因，我们在产品数据的各个阶段，增加各个阶段的产品数据验证手段，以提高产品数据的准确性。以下是具体的验证方法：（1）初始工程零件清单的校对。在项目初期阶段数据管理工程师通过产品配置表对工程零部件清单进行校对，有问题及时和产品设计工程师沟通更改。产品配置表描述了整车的所有配置，通过产品配置表校对工程零件清单，可以检查零件是否漏发、多发。以下面简单的车型配置举例：该车型分基本型和标准型，分别配不同的车轮，在检查工程零件清单时，工程零件清单中必须含有两个车轮的零件号，如果只
11、有一个，那就是漏发零件了。通过产品配置表和工程零部件清单的校对，可以避免初始工程零部件清单错误。 （2）试造车清单的校对。在项目的试造车阶段，从工程零件清单中导出试造车清单，发送所有相关下游部门；项目造车前，首先到采购物流部门对数据进行校对，查看采购物流部门下计划采购物料的零件清单、配送物料的零件清单和工程部门发出去的造车清单零件信息是否一致；其次，到项目造车车间，查看造车 BOM 上的零件清单和工程部门发出去的造车清单零件信息是否一致；最后，数据管理工程师现场跟踪造车，将造车清单上的零件信息和实际装车零件信息对比，检查零件件号、零件数量是否一致，以检查数据的准确性。发现问题及时反馈给产品工程
12、师。产品工程师核对更改。通过试造车清单的校对，也可以减少初始工程零部件清单的错误，同时也可以发现产品配置表的错误。 （3）数据上载数据管理系统之后的校对。汽车配置多，品种多，通过人工分析上载进数据管理系统，难免会出现错误。数据上载进数据管理系统之后，将从数据管理系统导出的单一车型 BOM 表和从工程零件清单筛选出的单一车型零件清单通过一些函数公式进行对比，对比零件号是否一致，其次对比数量是否一致，以验证数据的准确性。如果两者对不上，再查找不一致的原因，将数据更改。这一验证方法，主要是减少产品数据工程师分析上载的错误。 （4）工程更改指令的校对。建立完善的工程更改指令管理机制，工程更改指令下发后
13、，主管、经理、平台总工、下游部门相关人员，都要对工程更改指令进行校对审核；定期对新员工进行培训，以减少产品设计工程师发布工程更改指令的错误；产品数据工程师根据工程更改指令更改产品数据后，需对更改前后数据对比，以检查是否维护错误，减少工为的错误。 （5）下游部门对数据的反馈。和下游各部门保持良好的沟通交流，在使用数据时，下游各部门如发现数据错误，及时反馈给产品数据工程师。产品数据工程和产品设计工程师对数据进行校对，发现错误及时下发工程更改指令进行更改。 （6）数据的定期校对。定期将产品数据从数据管理系统中导出，与工程零件清单进行校对，以保证 BOM 表数据的准确性。 五、新的产品数据管理流程 增
14、加产品数据验证流程后，新的产品数据管理流程更新如下： 六、产品数据验证的效果及结论 从 2011 年 1 月开始实施产品数据验证流程后，数据的准确性大大提高，以下是 2011 年 1 月到 2012 年 12 月出错的产品零件数统计表。 从上表可以看出，实行产品数据验证流程后，出错零件数明显降低。从 2011 年 1 月到 2011 年 7 月，出错零件数还较多，那是因为实行产品数据验证流程之前维护的数据，有些错误才刚刚被发现。从 2011 年 6 月份开始至今，零件的出错数已很少。2010 年出错零件总数全年约为 360个，2011 年出错零件总数全年降为为 102 个，2012 年出错零件总数全年降为 36 个。出错零件数大减少，数据证明，产品数据的验证方法有效。
