汽车行业是一个试验密集型的行业，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，产生了大量的产品设计数据和产品技术数据，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： 1）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； 2）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； 3）试验过程浪费大，试验成本高，试验设备利用率无法监控； 4）试验进度无法进行有效的监控及跟踪； 5）目前进行试验任务处理过程中，管理人员不能及时获得试验人员的工作状态； 6）试验数据计算处理和判断自动化程序不高，试验质量无法很好的保证。
一、汽车试验数据管理的特点分析 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，且各种采集仪带有不同的分析软件,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,此外不同型号车辆的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。 总体上说，汽车制造企业试验数据管理的特点有如下几个方面： 1）试验业务流程复杂。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、项目计划委托等，此外还有很多的在线检测和外部委托流程。 2） 试验过程复杂，包括试验准备、试验执行、试验总结，这是一个融合多学科、周期较长的过程，即试验数据具有一定的周期性。 3） 试验数据分散，由于整车制造企业要进行如整车可靠性试验、总成部件性能试验、平顺性试验和操稳性试验，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，数据较为分散、管理方式均相对独立。 4） 试验数据处理分析方法不统一，由于试验数据格式多样(word、excel、pdf、txt等)，既有成熟的商业软件，又有自主开发和外购定制开发的数据分析软件;另外，在分析试验数据时所依据的标准和使用的方法不同时，得到的评价结果往往不一样。 二、解决方案 天健通泰试验数据管理系统在汽车制造行业覆盖整车研发、发动机研发、变速箱研发、配套部件研发的试验业务管理，提供试验计划管理（dvp、临时试验计划）、试验任务管理、试验数据自动结构化采集、汽车试验数据管理、可视化试验室、台架排程、样车管理及设备生命周期管理等主要试验业务模块。天健通泰深刻理解汽车制造企业对信息标准化的需求，提出相对应的行业解决方案。通过tdm系统，实现汽车、部件、零部件不同型号和研发阶段发动机的试验数据共享和高效利用，帮助企业摆脱试验数据的纸质流转，基于各种维度的试验统计，提高试验的综合管理能力；建立规范化的试验项目库，完善试验能力的规范化管理；建立统一的数据管理中心，实现数据的便捷查询和共享；建立完善的故障库，及时处理问题，改善产品质量。 三、成功案例
长城汽车股份有限公司、江淮汽车集团股份有限公司、比亚迪股份有限公司、上海汽车集团股份有限公司