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FNS Service
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1. 背景：有用户使用SE权限给极越01充电后，再使用极越01的对外放电功能为其他车辆充电；
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2. 目标：找出可能的违规使用SE权限的案例；
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3. 假设：
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1. 违规用户一定是SE用户；
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2. 违规用户的充电量应明显高于正常用户；
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3. 违规用户的行驶里程与其充电量明显不成比例；
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4. 可能的特征：
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1. 动力电池输出电量与电机电耗、DCDC电耗和热管理电耗差值较大；
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2. 日均充电次数高，每次平均充电量大(充电起始SOC);
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1. 目前策略：
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1. 充电后的续航里程：根据历史能耗和可用能量计算可用的续航里程，同时要求计算得出的续航里程值不小于标称续航\*SOC的一半;
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2. 行驶中的续航里程：根据历史能耗和剩余可用能量计算可用的续航里程，若SOC上升则续航里程也上升，但如果上升里程小于5km的时候不实施；
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2. 可能衍生的问题：
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1. 在充电前能耗较低显示的续航里程较多，之后行驶时，能耗升高，导致续航里程下降过快；
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2. 由于存在50%的续航里程显示限制，可能导致行驶时续航里程下降过快；
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3.
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#### 2023年12月12日版本
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1. 背景：
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1. 目前以连续的usegmode划分行程，无法准确地反应用户的用车习惯，一个行程应包括上车准备，行驶，临时停车，行驶，下车前动作，下车锁车几个部分
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2. 应该将连续的多段usegmode合并到一个行程中
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3. 要解决的问题是以何种规则合并比较合理
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2. 划分行程合理性的依据：
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1. 假设大多数用户是通勤需求；
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2. 参考《2023年度中国主要城市通勤监测报告》；
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1. 分析用户所在地，放一个饼图；
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2. 说明用户大多在主要城市，可以参考报告中的通勤时间和通勤距离；
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3. 不合理的划分会引起的问题：
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1. 行程数过多；
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2. 行程时间和里程过短；
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4. 报告内容：
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1. 现有划分方式下行程个数分布，平均行程时间和里程分布；
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2. 行驶状态usgmode之间间隔分布，去除连续的时间；
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3. 按新划分方式下行程个数分布，平均行程时间和里程分布；
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4. 使用工作日的行程次数、行驶时长和行程里程与报告中的通勤时间和通勤距离相比，确定合理性；
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5. 同时列一下整周的行程次数、行驶时长和行程里程；
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#### 2023年12月12日后版本
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1. 目标：
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1. 行程划分基础：以连续的usage mode=2，11，13划分行程，仅设置极短的间隔时间来合并用户异常的快速上下电操作和数据上的异常情况；
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2. 确定极短的间隔时间是多短比较好；
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2. 分析内容：
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1. 连续的usage mode=2，11，13合并行程后，较短的0和1的时间分布情况，并根据分布情况确定几个待选的合并间隔；
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||||
2. 根据上面确定的待选合并间隔确定最终的行程合并方案，要考虑行程的次数分布、行程行驶里程和时长，对比不同间隔下，短时间行程(如5分钟以内)的行程的(行程时长)分布变化；
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3. 要给出一些特殊case的分析，如星亮给的两辆车以及行程合并后两次行程间隔较短的车辆情况，探讨其行程没有被合并是否合理；
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@@ -0,0 +1,4 @@
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1. 都有哪些种类
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1. 误激活换档器，什么叫误激活换档器，激活换档器之后，档位未变
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2. 误换档，档位持续时间为1s。
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3.
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### 要回答的问题：
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1. 用户使用自动挡的意愿？明日使用自动挡时长占比来计算？
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2. 为什么用户会退出雨刮的自动挡？天气情况如何？车速情况如何？
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3. 退出后用户是调到哪个档位？
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1. 目的：探索预估续航的准确性
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2. 评价标准：单次行程中续航里程的变化情况（~~变化速率，跳变情况，~~续航里程的变化情况，与实际里程之间的差距），行程前后实际里程与预估里程的差距
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3. 数据量：取10日至16日的行程进行计算
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4. 总体情况：
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1. 准确性分布
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1. 里程的影响
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2. 温度的影响
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3. 热管理功率的影响
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4. 驾驶模式的影响：平均车速，最大车速，车速方差，平均加速度，最大加速度，加速度方差，平均减速度，最大减速度，减速度方差，驾驶激烈评价
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2. 跟随性分布
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1. 同上;
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5. 特殊案例探查
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1. 实际里程远长于预估里程
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2. 实际里程远短于预估里程
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3. 行程中预估里程增长
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4. 预估里程长时间不变／下降过慢
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5. 行程中预估里程变化与实际里程差距过大
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6. 问题
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1. 如何定义下降速度
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1. 整车工程对接
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1. 建立对标数据库，至少包括存储空间、总布置对标数据；
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2. 开发能量管理相关看板，至少包括车辆能耗、能量流、续航里程、小电池补电；
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3. 售后相关数据支持
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1. 触点产品
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1.
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- 整车工程工作责任
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- 内饰：内饰硬件、结构件开发，安全气囊、安全带、内灯、智能表面
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- 进入系统：门及其控制器开发，数字钥匙和NFC钥匙开发
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- 外饰：外饰硬件、结构件开发，外灯、窗等
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- 底盘
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- 三电
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- 热管理
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- 整车集成
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- 可能的业务需求
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- 需求定义阶段：
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- 用户使用习惯统计
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- 驾驶习惯，用车习惯，充电习惯
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- 功能使用习惯
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- 对标数据
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- 对标数据库
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- 爬虫，这个需要我们写么？
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- 功能开发阶段
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- 试验车异常情况监控
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- 开发结果验证
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- 模型评价与调优，这个主要是数据支持，指标计算
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- 上市交付后
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- 故障监控
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- 大面积故障识别
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- 单车故障排查
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- 专项故障调查
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- 用户使用情况
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- 重点功能渗透率
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- 重点功能指标劣化异动监控和分析
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- 不同版本变更前后差异反馈
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- 人员需求：
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- 内饰，外饰，进入系统：一人，主要工作：建立维护相关系統对标数据库；编写爬虫获取数据；统计计算用户对内外饰和进入系统的使用习惯，相关系统重点功能的渗透率；与业务方共同制定功能评价指标体系，并建立对应数据集；监控关键指标异动，支持专项功能优化和故障排查；
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- 三电，热管理：一人，主要工作：统计用户的用车习惯，如行程里程和时长；车辆能耗、续航里程数据分析，建立续航里程、能耗异常监控看板，为续航里程模型优化提供数据支持；编写算法识别不同工况边界条件；支持专项问题优化和排查；
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- 底盘，整车集成：一人，主要工作：建立维护相关系统对标数据库；监控车辆制动、转向和悬架系统故障情况，支持专项故障排查，单车故障调查及重大事故调查工作；支持NVH分析与优化
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@@ -0,0 +1,7 @@
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1. 使用模式和充电状态时间融合：
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1. 先确定为什么有的充电状态结束时间是null，计划填充当日23:59:59
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2. 对充电状态的开始和结束时间进行格式化；
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3. 将使用模式开始和结束时间，充电状态的开始和结束时间union all；
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4. 分别对开始时间和结束时间排序，并用row_number赋予行号rn；
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5. 将开始时间和结束时间进行left join，条件为 vid相等，且rn相等；
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6. 使用lead、lag串行重新配对开始和结束时间；
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#### 2023年12月12日版本
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1. 背景：
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1. 目前以连续的usegmode划分行程，无法准确地反应用户的用车习惯，一个行程应包括上车准备，行驶，临时停车，行驶，下车前动作，下车锁车几个部分
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2. 应该将连续的多段usegmode合并到一个行程中
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3. 要解决的问题是以何种规则合并比较合理
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2. 划分行程合理性的依据：
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||||
1. 假设大多数用户是通勤需求；
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||||
2. 参考《2023年度中国主要城市通勤监测报告》；
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1. 分析用户所在地，放一个饼图；
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||||
2. 说明用户大多在主要城市，可以参考报告中的通勤时间和通勤距离；
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3. 不合理的划分会引起的问题：
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||||
1. 行程数过多；
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||||
2. 行程时间和里程过短；
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4. 报告内容：
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||||
1. 现有划分方式下行程个数分布，平均行程时间和里程分布；
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2. 行驶状态usgmode之间间隔分布，去除连续的时间；
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||||
3. 按新划分方式下行程个数分布，平均行程时间和里程分布；
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||||
4. 使用工作日的行程次数、行驶时长和行程里程与报告中的通勤时间和通勤距离相比，确定合理性；
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||||
5. 同时列一下整周的行程次数、行驶时长和行程里程；
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#### 2023年12月12日后版本
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||||
1. 目标：
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||||
1. 行程划分基础：以连续的usage mode=2，11，13划分行程，仅设置极短的间隔时间来合并用户异常的快速上下电操作和数据上的异常情况；
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||||
2. 确定极短的间隔时间是多短比较好；
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||||
2. 分析内容：
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||||
1. 连续的usage mode=2，11，13合并行程后，较短的0和1的时间分布情况，并根据分布情况确定几个待选的合并间隔；
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||||
2. 根据上面确定的待选合并间隔确定最终的行程合并方案，要考虑行程的次数分布、行程行驶里程和时长，对比不同间隔下，短时间行程(如5分钟以内)的行程的(行程时长)分布变化；
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||||
3. 要给出一些特殊case的分析，如星亮给的两辆车以及行程合并后两次行程间隔较短的车辆情况，探讨其行程没有被合并是否合理；
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@@ -0,0 +1,20 @@
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1. 指标体系
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1. 充电操作
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1. 充电时段，开始和结束的时段（工作日和休息日），充电时长，低收费时段和高低费时刻
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2. 充电桩类型
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3. 充电开始SOC,充电结束SOC
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4. 平均充电量
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5. 充电目标SOC分布
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2. 充电间隔
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1. 两次充电之间的行驶里程分布
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2. 两次充电之间行驶次数
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3. 平均充电间隔分布，按季节区别
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~~4. 能否知道为了充电的平均行驶里程~~
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3~~. 预约充电
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1. 预约充电的使用频率
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2. 预约的充电时段
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3. 预约充电的设置源，手机和屏幕~~
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4. 其他
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1. 充电次数与电池健康度关系
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~~5. ~~预约充电和直~~接充电的差别
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1. ~~充电开始时间的差别~~~~
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@@ -0,0 +1,19 @@
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1. 外灯自动档使用时长
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1. 时间段
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2. 阳光量
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3. 环境光量
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4. 车速
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5. 手动切换的次数
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1. 开启次数
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2. 关闭次数
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2. 自动远光灯
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1. 时间段
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2. 阳光量
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3. 环境光量
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4. 车速
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5. 白天黑夜状态
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6. 跟车距离
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7. 对向车距离
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@@ -0,0 +1,20 @@
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1. 空调自动模式设置率：
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1. 自动模式组成：
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1. 风速自动控制模式设置率
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2. 吹风自动控制模式设置率：
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1. 主驾吹风自动控制模式设置率
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2. 副驾有人且吹风自动控制模式设置率
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3. 内外循环自控制模式设置率
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2. 外部影响因素：
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1. 内外温度差（座舱内温度- 环境温度）
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2. 环境温度
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~~3. 地域~~
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~~4. 时间段~~
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5. 湿度
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6. 阳光量
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7. 电池SOC
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8. PM 2.5
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9. 空气质量
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10. 雨量大小，是否下雨
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11. 用户设置的空调温度
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12.
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@@ -0,0 +1,37 @@
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1. 车门电动开启渗透率：
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1. 影响因素：哪些客观因素影响用户使用
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1. 时空因素：
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1. 地域
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2. 出行时间（tbd）
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2. 用车习惯：
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1. 用车频率
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3. 用车目的，如网约车？（tbd）
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2. 流失率：用户为什么关闭电动开门设置，***用户可能不会关闭设置***
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1. 地域因素
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2. 车门电动开启完成率：
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1. 时空因素：
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1. 时间段
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2. 地域因素
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2. 失败原因：
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1. 解锁失败原因
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2. 移动失败原因
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3. 手动干预原因 ***目前的无手动干预指门开，门不处在最小位置且门未上报向外移动受阻，开启过程中停止，如果手动拉到指定位置也算成功***
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3. 不同触发源的成功率
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4. 不同位置的成功率
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3. 车门电动关闭完成率：
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1. 与开启相同
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流失原因分析：
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1. 失败率较高
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1. 故障：
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1. 解锁故障
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2. 移动故障
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1. 破冰失败
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3. 手动干预原因：开或停止门
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1. 停止后手动干预，有障碍物／无障碍物
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2. 防夹触发后，手动干预
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2. 出现／接近现事故
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1. 未检测到障碍物时门开受阻或停止
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3. 开门情况不满意
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1. 开门速度较慢→开门速度跳变
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@@ -0,0 +1,7 @@
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1. 雨刮自动模式时长占比
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1. 雨量大小
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2. 阳光量
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||||
3. 时间段
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||||
4. 地域
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||||
5. 手动干预的方向（快或慢）
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6. 车速
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@@ -0,0 +1,3 @@
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1. 问题：
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1. 热管理能耗和PTC能耗、压缩机能耗和水泵能耗之间的关系
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2.
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