汽车工程车管理体系如何构建与优化？
在当前汽车产业加速向电动化、智能化、网联化转型的背景下，汽车工程车作为研发、测试、制造和物流环节的核心工具，其管理效率直接关系到整车开发周期、成本控制和质量稳定性。因此，建立一套科学、高效、可扩展的汽车工程车管理体系，已成为汽车企业提升核心竞争力的关键一环。
一、明确汽车工程车管理的目标与定位
首先，企业必须清晰界定工程车管理的目标：不是简单地“管好车辆”，而是要实现“以车为载体，支撑研发流程高效运转”的战略目标。这包括：
- 保障研发进度：确保工程样车、测试车、运输车等在正确时间、正确地点投入使用；
- 降低运营成本：通过标准化、数字化手段减少重复投入和资源浪费；
- 提升安全合规性：满足国家对特种车辆、新能源车辆及智能驾驶测试车辆的法规要求；
- 支持数据驱动决策：收集车辆使用频率、故障率、维护记录等数据，用于持续改进。
目标明确后，应将工程车管理纳入企业整体供应链和项目管理体系中，避免成为孤立部门或“后勤打杂”角色。
二、构建全流程管理体系：从采购到报废
一个完整的汽车工程车管理体系应覆盖车辆生命周期的全阶段：
1. 采购与配置管理
根据项目需求（如整车开发阶段、试制车间、试验场测试等）制定车辆选型标准，优先选用具备高可靠性、易维护性和数据接口开放性的车型。例如，在智能驾驶测试中，需配备激光雷达、摄像头、V2X通信模块等硬件，且系统支持远程OTA升级。
2. 使用调度与任务分配
引入数字化调度平台（如基于ERP或MES集成的车辆调度模块），实现：
- 实时查看车辆状态（位置、油量/电量、故障码）；
- 按项目优先级自动分配任务；
- 移动端扫码报修、上传工单；
- 生成每日/每周用车报告，供管理层分析。
3. 维护与保养体系
制定三级保养制度：
- 日常检查（驾驶员负责，含胎压、灯光、制动液）；
- 定期保养（每5000公里或30天一次，由专业维修团队执行）；
- 专项检测（如电池健康度评估、ADAS功能校准）。
同时，建立“预防性维修”机制，利用IoT传感器监测关键部件（电机、电控、悬挂）状态，提前预警潜在故障。
4. 数据采集与分析
所有工程车应安装车载终端设备（OBD-II或专用CAN总线接口），采集以下数据：
- 行驶里程、时长、路线；
- 能耗曲线（电耗/油耗）；
- 驾驶行为（急加速、急刹车次数）；
- 环境温度、湿度对性能的影响。
这些数据可导入BI平台进行多维度分析，帮助优化车辆选型、驾驶培训、甚至影响下一代车型设计。
5. 报废与资产处置
设定合理的报废标准（如累计行驶超10万公里、电池衰减超过30%、频繁维修成本高于新车价值50%），并建立残值评估模型，实现资产最大化回收。
三、技术赋能：数字化+智能化管理
现代工程车管理已不再是纸质台账和人工统计的时代，必须拥抱数字技术：
1. 车辆管理系统（VMS）
部署统一的车辆管理平台，整合GPS定位、电子围栏、远程诊断等功能，实现“可视、可控、可管”。例如，某头部车企通过VMS平台将工程车利用率从68%提升至89%，年节省租赁费用超300万元。
2. AI辅助决策
利用AI算法预测车辆故障概率、推荐最优保养周期、识别异常驾驶行为。某新能源车企应用AI模型后，工程车平均故障间隔里程增长了27%。
3. 区块链存证与溯源
对于涉及国家安全或知识产权保护的工程车（如自动驾驶测试车），可采用区块链记录车辆操作日志、改装历史、数据上传记录，确保数据不可篡改，增强合规性。
四、组织保障与文化建设
再好的体系也需要人来落地执行。建议：
- 设立专职工程车管理员岗位（或由项目经理兼任），赋予其跨部门协调权；
- 开展定期培训，涵盖车辆基础操作、安全规范、系统使用技巧；
- 建立奖惩机制，对长期保持良好用车习惯的团队给予奖励；
- 鼓励一线人员反馈问题，形成“用户即管理者”的良性循环。
五、案例分享：某自主品牌车企的成功实践
该企业曾面临工程车管理混乱、维修响应慢、调度冲突频发等问题。经过两年建设，他们实现了：
- 上线自研VMS系统，接入全部200+辆工程车；
- 推行“一人一车”责任制，责任到人；
- 每月发布《工程车健康报告》，指导采购与淘汰决策；
- 试点AI预警系统，使重大故障发生率下降40%。
最终，该企业工程车可用率从72%提升至93%，单车年度运维成本下降18%，有力支撑了新车型量产节点。
六、未来趋势：绿色化与共享化
随着双碳目标推进，工程车管理体系也将向绿色低碳方向演进：
- 推广电动工程车替代燃油车，减少碳排放；
- 探索“工程车共享池”模式，跨项目调配资源，避免闲置；
- 结合元宇宙技术，虚拟仿真测试逐步替代部分实车测试，降低物理车辆依赖。
这一系列变革将使汽车工程车管理体系从“被动运维”走向“主动优化”，真正成为企业数字化转型的重要支点。
