汽車行業是一個實驗密集型的行業，隨著汽車制造企業的迅速發展，在產品研發、試制和試驗過程中，產生了大量的設計數據和技術數據，但是在汽車制造的試驗數據管理現狀中仍然存在著許多問題：

» 對整車、部件試驗有一定的操作規范，但沒有對試驗流程進行分析、梳理和優化；
» 匯總和收集了大量的原始試驗數據，進行了初步分析并編制相應報告，但沒有對數據進行深入分析形成有用信息；
» 試驗過程資源浪費大，試驗成本高，試驗設備利用率無法監控；
» 試驗進度無法進行有效的監控及跟蹤；
» 試驗任務執行過程中，不能及時獲得試驗進度及狀態；
» 試驗數據處理和判斷自動化程度不高，試驗質量無法保障。

面對這些問題，天健通泰經過長期的產品調研研發，對汽車行業試驗數據管理的特點進行分析和總結，最終研發出具有自主知識產權的試驗數據管理平臺，該試驗數據管理平臺有效解決用戶在試驗數據管理中面臨的數據存儲零散、試驗數據處理和分析缺乏統一的管理平臺及對異構數據、專業數據、多數據來源提供有效的管理手段。

目前，在汽車制造的試驗過程中，由于使用不同型號的數據采集儀器，且各種采集儀器有不同的分析軟件；同時采用不同的仿真分析軟件進行車輛虛擬試驗，產生了大量不同格式的文件，此外不同型號的車輛強制性能和認證試驗數據較多，且多以試驗記錄和試驗報告的形式保存，導致查詢數據困難、效率低下、無法快速全面的進行數據對比分析。 通過分析總結，汽車制造企業試驗數據管理的特點有如下幾個方面：

試驗業務流程不規范并且復雜

整個汽車行業試驗數據管理流程包括性能工程計劃、性能工程臨時計劃、項目計劃等，此外還有在線檢測和外部委托業務流程。

試驗過程復雜

包括試驗準備、試驗執行、試驗總結等，整個過程融合多學科、多維度的試驗內容，并且試驗過程有一定的周期性。

試驗數據分散

由于整車制造企業要進行整車可靠性試驗、總成部件性能試驗、平順性試驗、操穩性試驗，同時還有專項的碰撞試驗和汽車NVH振動試驗等，這些試驗由不同的部門和項目組完成，試驗數據較為分散、管理方式相對獨立。

試驗數據處理分析方法不統一，缺乏規范性

由于試驗數據格式多樣（word/excel/pdf/txt等），在分析試驗數據時所依據的標準和檢測方法不同，得到的輸出結果也存在差異；另外，還存在自主開發和定制的數據分析軟件等情況，導致最終結果存在差異。

針對汽車行業試驗過程中的需求分析，天健通泰提出了試驗數據管理系統整體的解決方案。試驗數據管理系統整體解決方案分為七個部分：

部分 -- 試驗現場管理

包括設備數據采集、通道數據預警和作業看板管理等現場試驗設備和業務的管理。

第二部分 -- 試驗的綜合管理

包括一些試驗數據，試驗任務，試驗信息等的綜合管理。

第三部分 -- 試驗室信息管理

包括對試驗室人員、方法、環境的管理。

第四部分 -- 數據儲存中心

包括從GB、企標圖紙、工藝規程到試驗數據、試驗資源型號名稱等試驗相關所有數據的系統儲存。

第五部 -- 分數據交互中心

可以通過大屏幕展示，有效的監控到整個試驗數據，做試驗整體過程的監控。

第六部分 -- 追溯管理

對試驗業務人員、儀器設備、數據進行數據源管理，在試驗過程中如果發生任何意外可以進行反追溯的管理。

第七部分 -- 系統接口管理

如：PDM、MES等系統集成接口管理。