大数据应用于汽车

『壹』 大数据和云计算，在汽车自动驾驶技术里的作用是什么

数据和云计算，在汽车自动驾驶技术里的作用是什么？可以基于路况、车辆性能、驾驶员操作习惯等因素，提供节能减排、降低驾驶疲劳的驾驶方案。自动驾驶借助汽车上的激光传感器和GPS，车辆通过相对先进的算法进行自我定位。

在道路上行驶是一个处理大量数据并做出决策的过程，而自动驾驶汽车则使用各种传感器来“观察”道路。这个过程也会产生大量的数据，平均1.5小时左右的驾驶时间会产生4TB的数据。在车辆方面，显然不适合处理和储存如此巨大的工作量。所以最好的办法就是使用云计算和云存储来支持自动驾驶汽车。

『贰』 「SAECCE议程剧透」新能源汽车大数据应用——机遇与融合

导读

新能源 汽车 大数据的利用不仅在 汽车 产业内部释放了巨大的数据红利，未来也必将成为 汽车 产业与其他产业融合的重要纽带。随着我国“新基建”的不断推进，高速低延迟的5G网络覆盖与新能源 汽车 充电桩的建设，势必会加速新能源 汽车 的发展与数据井喷。由此可见，大数据技术在新能源 汽车 上的应用会加快 汽车 产业向信息化与智能化迈进的脚步，而新能源 汽车 大数据与电力等行业的融合还将产生出巨大的蓝海市场。

2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020） 将于 2020年10月27-29日 在 上海 汽车 会展中心 举办。迄今为止，SAECCE年会已成功举办26届，成为在国内举办的 汽车 行业标杆活动之一。

本专题分会以 “新能源 汽车 大数据应用——融合与机遇” 为主题，邀请国内外权威专家主旨演讲和互动讨论。通过聚焦“大数据背景下新能源车辆全局优化式能量管理方法研究”等若干议题，共同交流新能源 汽车 大数据应用的主流技术与最新发展趋势，加速新能源 汽车 大数据技术成熟，并加大 汽车 产业的辐射带动能力。

N01:新能源 汽车 大数据应用——机遇与融合

会议时间&地点

2020年10月27日 13:30-18:00

上海 汽车 会展中心

协办单位

吉林大学 汽车 工程学院

会议主席

王震坡

博士/教授/博士生导师，北京理工大学电动车辆国家工程实验室主任、新能源 汽车 国家大数据联盟秘书长

王震坡，教授、博士生导师，北京理工大学电动车辆国家工程实验室主任、新能源 汽车 国家大数据联盟秘书长。入选了教育部“新世纪优秀人才”、北京市“ 科技 北京百名领军人才”、 科技 部“中青年 科技 创新领军人才”、 国家“万人计划”和机械行业“‘十二五’先进 科技 工作者”。主持了国家自然基金重点项目（动力电池系统热失控与安全管理）、国家重点研发计划项目（分布式驱动电动 汽车 集成与控制）、国家863计划项目（电动 汽车 充换电设施设计集成与管理）等纵向项目12项，发表第一作者或通讯作者SCI论文29篇(ESI高被引3篇)，第一作者EI论文60余篇。第一作者出版专(译)著4部(“电动车辆动力电池系统及应用技术”入选“十二五”高等教育本科国家级规划教材)，授权第一发明人发明专利24项。获国家 科技 进步二等奖1项，省部级科研一等奖3项，二等奖2项(1项排名第一)，中国 汽车 工业科学技术一等奖1项(排名第一)，北京市教学成果一等奖1项。

联合会议主席

许楠

博士/副教授/博士生导师，吉林大学 汽车 工程学院

许楠，吉林大学 汽车 工程学院车辆工程专业 副教授兼博士生导师，工学博士，博士后，新能源 汽车 国家大数据联盟理事，美国电气电子工程师学会（IEEE）会员，目前担任Applied Energy、IEEE Transaction on Vehicular Technology、IEEE Transaction on Power Electronics、International Journal of Electronics和SAE Journal等国际期刊审稿专家。发表新能源 汽车 领域论文二十余篇，授权发明专利10项，软件著作权13项。作为项目负责人承担国家自然科学基金青年基金项目、国家博士后科学基金面上项目、吉林省 科技 发展计划项目以及企业的合作研究等项目。荣获国家教育部博士生新人奖，入选国家留学基金委国际清洁能源拔尖创新人才培养项目（iCET2019），吉林大学优秀青年教师重点培养计划等。

主要研究城市智能交通系统规划与评价、车辆全局优化式能量管理、人-车-路系统数据挖掘与分析、新能源车辆动力系统控制与评价、开放式绕组电机控制、智能辅助驾驶。

01

演讲嘉宾简介及演讲摘要提前看

大数据+区块链在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用研究

刘鹏

北京理工大学副教授，硕士生导师，新能源 汽车 大数据联盟副秘书长

演讲要点

1、新能源 汽车 动力电池发展现状。

2、新能源 汽车 动力电池溯源管理平台建设及应用现状介绍。

3、大数据及区块链技术在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用现状及最新研究。

4、动力电池数据管理所面临的问题和挑战。

演讲摘要

概述近年来新能源 汽车 和动力电池发展数据研究现状，以及大数据平台建设及应用状况，并对大数据及区块链技术在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用及研究进行介绍，对动力电池数据管理方面所面临的挑战进行分析和展望。

一种基于数据的电动 汽车 全工况行驶能耗评价方法

袁新枚

吉林大学 汽车 工程学院教授

演讲要点

1、电动 汽车 能耗评价的需求。

2、一种新型的电动 汽车 能耗模型及基于数据的能耗评价方法。

3、仿真实验结果及讨论。

4、该方法在高速路充电站规划上的一个应用。

演讲摘要

智能网联新能源 汽车 的能量管理策略

宋珂

同济大学 汽车 学院燃料电池创新研究所所长

演讲要点

1、智能网联 汽车 概述。

2、智能网联 汽车 的通信技术。

3、智能网联新能源 汽车 能量管理技术发展历程。

4、智能网联新能源 汽车 能量管理技术发展趋势。

演讲摘要

智能网联 汽车 与新能源 汽车 将是未来 汽车 技术发展的两个重要方向。当今 社会 和人们对这两项技术的协调发展提出了更高的要求。通过使用智能网联技术（ICT），新能源 汽车 可以与外部世界（例如其他行驶车辆、道路基础设施，互联网等）进行信息实时交互，这就是所谓的车联网系统（V2X）。在对各种交通信息进行深入分析的基础上，车辆可以识别当前行驶状况并对未来驾驶状况进行有效预测，从而实现车辆动力系统能量管理的实时优化，以满足不同驾驶条件下的车辆驾驶需求。这不仅能大大改善新能源 汽车 的燃油经济性，也能够有效缓解了交通拥堵问题。介绍近年来智能网联技术在新能源 汽车 上的应用情况，基于智能网联技术的新能源 汽车 能量管理策略研究现状以及智能网联技术与新能源 汽车 技术协调发展的趋势。

大数据在新能源 汽车 安全风险防控的应用研究

张照生

北京理工大学机械与车辆学院副教授

演讲要点

1、新能源 汽车 安全情况统计分析。

2、新能源 汽车 安全预警与防控方法研究。

3、典型事故案例数据分析。

演讲摘要

基于新能源 汽车 国家监管平台数据，统计分析车辆报警、事故车辆相关情况，从大数据角度分析影响新能源 汽车 安全相关因素，提出新能源 汽车 安全预警和防控方法，并以具体事故案例分析新能源 汽车 预警情况，为新能源 汽车 安全管控及产业 健康 发展提供技术支撑。

大数据背景下新能源车辆全局优化式能量管理方

法研究

许楠

吉林大学 汽车 工程学院 副教授，博士生导师，新能源 汽车 大数据联盟理事

演讲要点

1、新能源车辆能量管理方法研究现状。

2、大数据背景下全局优化式能量管理方法所面临的机遇和挑战。

3、"信息-物质-能量"三层式全局优化架构的建立及应用。

4、全局优化式能量管理平台的应用前景。

演讲摘要

概述近年来新能源车辆能量管理方法研究现状，介绍大数据为全局优化式能量管理带来的机遇，明确全局优化式能量管理方法所面临的问题和挑战，提出“信息-物质-能量”三层式全局优化架构以解决全局优化式能量管理方法实际应用问题。最后，针对全局优化式能量管理平台未来在区域交通能耗优化等方面的应用，提出了相关建议与展望。

数据驱动的锂离子动力电池管理算法 探索 研究

韩雪冰

清华大学车辆与运载学院助理研究员

演讲要点

1、基于云端大数据的电池管理是未来的发展方向。

2、基于数据可以有效的实现电池的安全预警。

3、基于数据可以有效的实现电池的寿命估计。

演讲摘要

在新能源 汽车 使用过程中，伴随着电池的使用，电池性能不断衰减，电池组内单体间的不一致性持续增加，一致性问题还可能导致电池组的失效，引发安全问题。随着云端数据的广泛应用，电动 汽车 的数据能被监测、记录。基于这些数据可以有效的评估电池组一致性、估计电池寿命，进行电池安全预警，实现更加安全可靠的电池管理。

大数据背景下基于储能应用的电动 汽车 电池的

二次利用

班伯源

中国科学院合肥物质科学研究院副研究员

演讲要点

1、退役电动 汽车 电池二次利用的必要性。

2、电动 汽车 锂电池的衰减现象的本质。

3、退役电动 汽车 电池二次利用的关键技术 SOH估算。

4、退役电动 汽车 电池二次利用国内应用实例。

演讲摘要

近年来电动 汽车 （EV）产业飞速发展，为了保证 汽车 的动态性能和行驶安全，电动 汽车 电池在一定服役时间或性能下降后就需要更换。退役 汽车 电池二次利用是将保留了足够的性能的退役电动 汽车 电池组，用于特定的储能系统中。在本报告中整理了锂离子 汽车 蓄电池二次利用的相关法律法规，收集了SOH估算的相关方法，特别是针对目前大数据背景下的提出了整合电动车能源管理系统的SOH估算方法，列举了退役 汽车 电池可能的二次利用的利用场景。最后，根据目前国内退役电动 汽车 电池二次利用的现状，提出了相关建议与展望。

新能源车与外部环境的数据融合带来的机遇和

挑战

王川久

北京泓达九通 科技 发展有限公司董事长

演讲要点

1、大数据让新能源车看的更远，了解的更多，同时我们对车辆也有了更深的了解。

2、车辆与道路交通系统的关系。

3、大数据能给我们带来什么。

4、几个大数据的应用场景。

演讲摘要

新能源 汽车 与外部环境的大数据交换，将使车辆更好的融入道路交通系统，提高整个交通系统的效率，同时车辆的设计、生产、销售、质量控制等各个环节均发挥出与以往不同的作用。

关于SAECCE 2020

2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020） 将于 2020年10月27-29日 在 上海 汽车 会展中心 举办，诚邀 汽车 及相关行业的企业高层、技术领军人物、资深专家学者、广大 科技 工作者参与会议。SAECCE以“ 汽车 +，协同创新”为主题，围绕新能源 汽车 技术、智能网联 汽车 技术、 汽车 关键共性技术，深度探讨如何快速推动技术创新，重塑新型产业格局。

中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE）已成功举办26届，成为在国内举办的 汽车 行业标杆活动之一。此外，原定于今年5月在北京召开的第七届国际智能网联 汽车 技术年会（CICV 2020）将和2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020）合并举办。

SAECCE2020将组织1天（2场）全体大会、50多场专题分会、20多场（论文交流）技术分会，展览面积约10000平米，预计将吸引3000多位来自政府机构及行业组织、整车企业、零部件企业、高校及科研院所的代表参会及参观。

欢迎广大企业、高校、科研院所等机构、以及广大 科技 工作者通过组团或个人报名的方式积极参与！

02

SAECCE 2020 日程架构

『叁』 大数据如此火热，大数据如何在汽车行业上应用

大数据对于汽车行业特别是品牌厂商和经销商来说意义重大，大数据的价值专将更多体现在网络营属销层面上。随着购车人群越来越倾向于通过网络方式来获取汽车资讯，各类汽车媒体成为消费者购车前最主要的信息来源，根据易观智库中国数字消费者行为分析系统ECDC的监测数据显示，各主流汽车媒体的日均访问次数已超过百万，最高的已经超过400万次。巨大的访问量带来的消费者属性、行为偏好、购买意向、购买价格等数据毫无疑问已经成为这些汽车媒体最大有价值的信息资产，成为他们深入挖掘的目标产品，这些汽车消费者行为大数据如果能够被有效整合和分析，他们就能够成为汽车品牌厂商和经销商精准有效的营销方向性目标产品而量身定制，其商业价值不可估量。
上海众调科技信息有限公司专注于汽车大数据十余载，成为汽车大数据行业商务领导者，为汽车消费者。经销商及汽车企业提供了更优质的服务。

『肆』 汽车与大数据相结合有哪些前景值得期待

市场竞争日益激烈，消费者购物观念不断转变，企业想要在互联网时代更好的发展，就必须提高自身的核心竞争力，如今，随着大数据概念的不断应用和发展，很多人都认为大数据是DT时代企业提高核心竞争力的关键，那么对于汽车行业而言，通过与大数据的对接又有哪些前景值得期待呢？

大数据在未来的发展中，大数据势必与各个行业都将有密切的联系，如今，各大品牌汽车公司都已经开始纷纷的布局自己的大数据矩阵，以期在未来的市场竞争中展现更强的竞争力。可以想象未来无论我们是买车、还是驾驶等，大数据都将扮演者越来越重要的角色，而大数据在汽车领域的影响也将愈加的深远。

『伍』 大数据可以应用在哪些方面

大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。

1、制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

2、金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

3、汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

4、互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

5、餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

6、电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

7、能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

8、物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

9、城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

11、公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。

12、个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。

(5)大数据应用于汽车扩展阅读

七个典型的大数据应用案例

1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

2、Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了悉指培90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。

3、沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对睁唯沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。

4、快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

5、Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推逗改特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

『陆』 大数据精准营销如何应用在汽车行业

最简单的是帮助获客，举个例子：汽车经销商需要找目标购车用户，有地理位版置和时间的要求。发源权地大数据公司就建立一个汽车行业经销商的获客模型，里面包含标签：最近一个月、在上海、经常看汽车之家、BBA车型的客户、浏览时间及浏览的一些参数等等一系列具备潜在购买者特征的标签行为，之后进行标准化广告投放或者定制化电销服务。

『柒』 5G、人工智能和大数据的结合将对汽车行业带来哪些改变

5G作为第五代通信网络，目前已接近使用， 5G 相对于2G、3G、4G带宽更宽、信息传输速度更快（比4G快100倍）、准确。

5G技术的成熟应用，结合大数据和人工智能技术，将 助力物联网 （万物相连）的实现。物联网由 感知层 (传感器)、 网络传输层 （5G）、 存储分析计算层 （大数据和人工智能）、 应用层构成 （终端设备）构成，应用于 汽车 行业将实现在任何时间、任何地点，人、车、交通设施的 互联互通 。

下面我结合自身在 汽车 行业的工作经验，对5G、人工智能和大数据将在 汽车 产业中的应用场景 进行详细说明。

车联网平台模型如下：

通过模型可以看出，5G网络将车联网中控平台、 汽车 、交通设施和人连接到了一个网络内， 相互间可实时传输和接收相关信息 。

结合车联网模型， 无人驾驶 实现 场景 如下：

乘客 要出行，可在家里拿出手机或相关智能设备 打开车联网平台APP ，选择车型、用车时间、出行地点，确认后，车联网 中控平台下达指令到 符合要求的 汽车 ， 汽车 通过自身所带的控制系统 接收信号指令 ，自动 行使到小区上车点 ，等客人上车后， 客人 通过语音或触控 下发出行指令 ， 汽车 自动启动并开始行程；在 行使 过程中自动 感知 周边 交通设备 和 人员 等信息（通过车辆所带感应设备感应），进行制动、加速、避让等。同时车辆可从车联网监控平台 获取远处 公路上 车辆 多少、或是否有 交通事故、交通维护 等信息，自动 选择 最佳的 行车路线 ，避免拥堵；到达目的地后，客人通过车联网平台 APP结束行程 ，车辆等待车联网中控平台指令进行下一个任务。

汽车 设计目标的确定取决于顾客对车辆的需求+上市车型的故障缺陷+公司规划目标+国家法规要求。在5G带动下的车联网将对获取顾客需求和车辆故障缺陷的获取带来极大的便利。

2.1.1乘客需求感知

结合车联网模型，假设场景，车辆为 自动驾驶 车型：

车联网监控平台通过分析顾客 选择的出行车型 （在车联网监控平台）分析出最受大众欢迎的车型系列，提供给 汽车 设计公司作为 汽车 整车型谱规划参考 。

车联网监控平台通过 车辆上的中控设备 ，收集安装在车内的摄像头、语音识别、环境等感知设备传来的信息（ 包括 顾客行为、活动、坐姿、办公、休闲、 娱乐 等），通过 云计算 可以识别出绝大部分乘客的 舒适状态 ，提供给 汽车 设计公司作为 汽车 内饰外观结构及功能设计参考 。

2.1.2驾驶员需求感知

结合车联网模型，假设场景，车辆为 人工驾驶 车型：

车联网监控平台通过 车辆上的中控设备 ，收集安装在车内的摄像头、语音识别、人机操控设备传感器等感知设备传来的信息（ 包括 顾客驾驶起步加速模态、转向模态、档位转换模态、制动模态等），通过 云计算 可以识别出绝大部分 驾驶员 的 最佳操控模型 ，提供给 汽车 设计公司作为 汽车 操控机构及功能、性能等设计参考。

车联网监控平台通过 车辆上的中控设备 ，收集车辆在 运行过程中 的功能性能状态信息（如动力性、经济性、振动、噪声、平顺性、操稳等），通过 云计算 可以识别出 故障缺陷 信息，提供给 汽车 设计公司作为 整车或零部件功能 设计参考。

汽车 由车身、底盘、电气、内外饰、动力装置（燃油车为发动机、变速器；电动车为电池、电机、电控）等几大系统构成，同时每个系统又分为很多零部件，为了保证 汽车 的开发进度，所有零部件的设计开发人员分布在不同的国家或同一国家不同的区域。通过 5G技术助力虚拟现实技术 投入使用，实现不同区域的设计人员、实时在线的同步交流、评审分析数据的可行性，很大程度上提高了研发速度，降低了研发成本。

对于较大的零部件数据，通过5G传输技术可快速准确的传输到 异地3D打印设备 ，进行样件的快速制作。

根据试验进展及突发情况，可通过试验员或试验中控平台设定程序对 试验环境 （温度、湿度、大气压等）、试验设备的运行状态进行 远程控制 。同时可通过试验中控平台 监控试验设备 、 环境 的状态信息，对于不良状态做到 提前预防 。

在试验过程中，可通过试验员或试验中控平台设定程序对 产品（零部件或整车）的参数和运行状态进行远程控制 。同时可通过试验中控平台监控产品的 性能状态变化信息 ，对于后期改进提供参考。

通过5G技术建立生产设备、物料运输设备、环境设施等物联网控制平台，实现自动化信息交互和自动控制（可远距离异地）中控平台可实现对所有设备的监测和控制。模型图如下：

通过对生产中控平台人工输入相关程序， 中控平台协调 调动物料运输设备进行 物料准备 ，并送达到制定位置，相关的设备（工装、夹具、检具或焊接设备等）按照中控平台的指令进行相应的 加工 ，直到完成设定的目标成品。期间如发生 事故 ，中控平台（也可由生产监控人员）可启动相应 解决 措施，操控相应的设备执行相关工作。中控平台同时对所有设备设施的运行状态进行监控，对维保信息做到提前预防。

通过车联网 中控平台大数据功能 ，将整车及相关零部件的型号、生产日期、厂家信息等重要信息进行保存，当某一零部件或整车发生故障时，能很快找到对应的信息，便于迅速实现追溯。

随着物联网的实现， 汽车 实现自动驾驶，到时 汽车 由 专业公司集中管理 ， 消费者 通过智能手机登录车联网中控平台 预定车辆 ， 随用随还 ，方便快捷。省去了租车位， 汽车 保养、保险的繁杂事情。

随着车联网的实现，车联网中控平台能随时 监控车辆的质量 信息， 预知车辆故障信息 ，及时通知车主和售后服务中心，便于对车辆做出提前预防性保养或维修。节省维修成本。

随着车联网的实现，车联网中控平台能随时监控 车辆和零部件的质量信息 ，对于整车 达到报废要求 的车辆，及时通知报废回收部门进行车辆回收处理。同时中控平台通过 大数据计算 出 可以再利用的零部件 ，进行合理的回收利用。

总之，通过5G技术的应用，结合人工智能和大数据技术，将给 汽车 业带来极大的改变，可对相关的任何事物做到实时信息收集，构成大数据，通过人工智能技术，对数据进行迅速精确的分析，找出可利用的信息内容，提供给相应的需求部门或控制相关的事物，实现全自动的感知操控系统，大大提高人们的操控方便性。

汽车 的研发、生 产、维护质量和效率将会得到很大的提升，显著降低劳动时间和劳动成本。相关人员可节省大量的时间去做自己感兴趣的事情。