申富强

东风柳州汽车有限公司 广西柳州市 545000

1 引言

根据商用车新车开发要求及市场需求，整车开发阶段的整车性能试验的开展，需结合产品主销区域及用户实际工况开展相应的性能试验（包含不仅限于经济性、动力性、发动机热平衡等）。为构建贴近用户的试验方法和体系项目，需完成至少3 个车型场景用户试验项目：开展中长途配货场景车型（牵引）、城郊渣土场景车型（自卸）、中短途散货运输场景车型（载货）用户试验项目策划并实施。

2 贴近用户项目介绍

本文涉及的项目为中心城区配送场景车型（载货）贴近用户实际工况试验。其项目内容是根据用户营运路线：（1）义乌市上溪镇城镇内各公司，路线不固定；（2）瑞安市马屿镇-城镇内快递-快递集散点，规定路线。试验车模拟用户配重，与用户营运车背靠背开展试验。项目内容是完成中心城区配送场景用户试验，收集用户场景数据及诉求，收集、对比分析用户油耗与试验油耗差异性。

2.1 本项目采取的实施的背景

本次试验采用的用户场景是中心城区配送场景，中心城区配送具有以下优势，仓储设备的要求有所降低，实现了更快速高效的配送服务，直接配送到消费者手里，另外也可以实时监控配送状态，在一定方面简化了城市配送的环节。用户通过使用城市配送系统了解了订单的处理情况，可以随时对货物进行查看，也可以在系统里面对商家和配送员进行评价，由于配送员可以直接接触消费者，因此也可以面对面交流，为商家提供真实的感受和意见。中心城区配送具有以下特点（1）物流配送信息化。主要表现为配送信息的商品化、信息收集的数据库化和代码化、信息处理的电子化和计算机化、信息传递的标准化和实时化、信息存储的数字化等；（2）物流配送自动化。如条码自动识别系统、自动分拣系统、自动存取系统、货物自动跟踪系统等。（3）物流配送网络化。主要指物流配送体系的计算机通信网络化和组织网络化，以及所谓的企业内部网络化物流配送网络化是物流信息化的必然，是电子商务下物流配送活动的主要特征之一；（4）物流配送智能化。物流配送作业运用大量的运筹和决策方法解决一些实际问题，如库存水平的确定、运输搬运路径的选择、自动导向车的运行轨迹和作业控制、配送中心经营管理的决策支持等；（5）物流配送柔性化。物流配送柔性化即配送中心根据消费需求的“多品种、多批次、短周期”等特点，灵活组织和实施物流作业，实现配送活动的柔性化。结合中心城区配送服务的优势和特点，制定了贴近用户的中心城区配送服务场景，以此场景开展项目试验验证。

2.2 本项目采取的运输方案

结合中心城区配送运输特点，按照如下方案实施贴近用户的试验验证，具体场景选定如下表1所示。

表1

本次贴近用户场景运输方案中采取的基本车型配置如下表2 所示：按照如下车型配置并结合用户场景，以更加贴近实际工况情况下开展对比实验验证，更具有对比性。

表2

3 试验项目策划

本次贴近用户场景化的运输试验项目采取对比方式开展，在基本车型配置一致情况下，选定三台不同的样车开展项目试验，其中一台为专门的试验对比样车，另外两台为用户样车，试验样车和用户样车的区别主要为：试验车与用户1 样车均为轻卡车型，配置一致，车厢尺寸及轮胎厂家不一致；试验车与用户2 样车均为轻卡车型，用户车后桥速比（4.875）、车厢尺寸不一致。本项目试验采用的测试路线为：用户1 样车为义乌市上溪镇-城镇内各运送点（散货运输）为实际路线，往返全程约50km，海拔落差约为100 米，常用运输载重4 吨-5 吨，属于轻抛物散货运输，诉求：油耗、自重（尺寸）、舒适、可靠。用户2 样车为温州市马屿镇-城镇内各集散点（快递运输）为用户实际路线，往返全程约70km，海拔落差约为40 米，常用运输载重4吨-5 吨，属于轻抛物散货运输，诉求：油耗、自重（尺寸）、舒适、可靠。用户样车与试验样车配置详细对比如下表3 所示。

表3

对比试验验证采取的测试方式均为：为探究用户驾驶行为及路线特点，试验司机驾驶试验车与用户车同路、同时、相似载重开展试验。测试项目是以燃油经济性和用户实况主观评价为主，具体涉及的评价内容如下表4 所示。

表4

4 用户典型场景数据

4.1 城镇散货运输场景数据收集

通过基于用户场景化的背靠背方式开展试验：严格按照试验车与用户车保持安全距离进行同步试验，采取既定的试验方法①用户车在前，试验车在后；②试验车在前，用户车在后；③在①基础上，交换驾驶员驾驶，并按照选定的路线尽可能保证和用户行车一致，然后收集从出发到目的之间的所有可能对用户产生影响或用户关注的相关数据和问题点，进行统一整理和系统分析，最终得出全套贴近用户的场景化试验验证的数据。以本项目为例，此次通过贴近用户工况试验，收集用户场景数据，析出用户全运营过程的抱怨点（痛点+诉求）共计7 项。在用户工况验证同步验证并进一步收集解析，寻求企业产品痛点及卖点。

4.2 城镇散货运输场景用车过程核心诉求分析

经过此次贴近用户场景的配送运输对比试验项目验证，对行车过程中的数据收集，并进行分析，通过用户工况试验及用户调查，析出用户7 项抱怨点（痛点+诉求）并针对抱怨点（痛点+诉求）解析，具体收集到的用户关注和识别出的相关问题主要有：（1）整车外观：样车无明显品牌标识，品牌辨识度不高；（2）雨天工况：雨天侧窗模糊，无法看清；（3）复杂路况：喇叭声音不够大；（4）雨刮喷水：雨刮喷水器工作噪声大；（5）国道工况：车速80km/h 以上车内噪声较大，无法接受；（6）窄巷倒车：未配置倒车影像，窄巷盲区较大；（7）长时停车：无电瓶开关，长时间停车易亏电。通过该试验项目获取了用户典型场景的相关数据，了解了用户的实际用车需求和痛点，然后把此部分数据反馈到新车型开发试验规范上和要求上，在新车型开发时务必注意规避此类问题点，更好的做出贴近用户满意的产品，提升企业产品竞争力。

5 用户工况性能分析

本项目最核心的研究内容便是油耗，汽车油耗是用户最关心的内容，本次贴近用户运输的对比试验从车型配到运输路线，驾驶方式及配送货物，空间立体化尽量贴近最准确的工况来获得油耗数据，其意义重大。通过收集油耗数据能从根本上分析出不同工况情况下的油耗情况，以及因性油耗的因素，从而找出降低油耗的方法，为用户解决油耗问题痛点。该试验项目的油耗相关数据分析如下：

5.1 整体油耗数据分析

在用户实际工况下对比，选取近期约100km 的运行里程，分析试验车（用户工况）、用户车（试验收集）、用户车（售后收集）的油耗数据。总体油耗对比如下图五所示：在用户实际工况对比试验中，选取载重相似的油耗试验数据对比，分析用户车与试验车油耗差异，试验车与用户车对比：用户车油耗比试验车高3L/100km，除载重、轮胎滚阻及车厢风阻影响外，需进一步分析驾驶行为。排除载重不同造成的影响，用户运营车油耗比试验车（用户工况）高约5L/100km，主要因素：用户车厢风阻和用户驾驶行为，需进一步分析。总体油耗数据看：用户场景下，试验收集用户油耗数据与售后反馈用户数据均贴近用户真实数据；排除载重不同、轮胎滚阻等因素，用户油耗偏高约5L/100km，需进一步分析用户驾驶行为及车厢风阻影响，见图1。

图1

5.2 燃油经济性影响因素

针对影响样车燃油经济性表现因素进行归类分析，具体如下图6 所示，为了解用户车与试验车油耗差异，需进一步分析样车运行状态及驾驶行为，因用户车与试验车同时在用户工况下开展背靠背试验，地理、环境因素相同，前后开车，车速基本一致。试验司机与用户驾驶习惯不同，因此汽车运行状态和驾驶员驾驶行为对油耗影响较大，需进一步分析，见图2。

图2

选取背靠背试验过程数据，通过分析不良驾驶行为：疲劳驾驶、超速驾驶、刹车、驻车运行、急加速、大油门、低档高速等数据，析出用户与试验驾驶行为优劣。

驾驶行为分析，如下图7 所示：（1）用户驾驶过程：用户在急刹车、急加速、大油门、低档高速等不良驾驶次数达207 次；（2）试验驾驶过程：试验驾驶员在急刹车、急加速、大油门、低档高速等不良驾驶次数达27 次；相同时间及路况下同步运行，试验驾驶习惯优于用户驾驶，见图3。

图3 驾驶行为分析

6 结语

本文主要通过对商用车贴近用户的场景化试验验证方法的探索性研究，通过对比试验验证，收集贴近用户场景的试验数据，通过对各个试验数据进行整理和分析，得出贴近用户用车的实际需求和改善方向，同时析出影响行车油耗的主要影响因素，为下一步持续收集用户与试验驾驶行为习惯数据，模拟用户油耗试验做指导（贴近用户）；取长补短，望能对用户驾驶提供指导性参考意见。