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竞品分析（Benchmarking），又称为标杆分析、水平比较，是汽车研发中一种重要的技术方法。通过使用竞品分析，汽车企业可以在新产品的研发中了解市场动态，收集创新概念，改进产品质量，减少研发成本，缩短研发周期，提高产品市场竞争力。因此，国内外汽车企业在新产品的研发中大都采用竞品分析的方法。但随着企业的发展，竞品分析数据越来越多，它们以资料文件夹的方式存储，分散在企业的不同部门、不同电脑之中，数据之间没有建立关联性，因此，一方面数据的维护需要花费大量的人力物力，另一方面难以实现数据的检索、对比和共享，最后数据丢失、泄漏的情况也时有发生，无法保证数据的完整性和安全性，已不能有效地支持企业产品的研发。竞品分析数据是企业的核心业务数据，为了对竞品分析数据进行集中有效的管理，本文对竞品分析数据库的关键技术进行了研究，建立了竞品分析数据库。 竞品分析数据库是用于管理竞品分析业务过程中产生的各种数据的一个平台，全文重点在以下四个方面进行了研究：1）分析了竞品分析业务流程，指出了竞品分析业务过程中数据管理方面存在的问题。按用途对竞品分析的数据进行了分类，以利于系统对不同类型的数据进行管理。针对业务过程中的问题以及数据分类，确立了系统需要解决的关键技术，建立了基于B/S的四层体系结构；2）研究了竞品分析数据的数据组织模型，其中重点对拆解BOM和参数数据进行了建模。并以拆解BOM为核心，建立了与其他数据之间的关联关系模型，使不同类型数据具有关联性；3）针对竞品分析业务，建立了两种数据对比机制，对数据进行了有效利用。基于整车的对比机制应用于竞品分析的整车分析阶段，基于拆解BOM的对比机制应用于竞品分析的拆解分析阶段。其中基于拆解BOM的对比机制需要先对拆解BOM进行合并，对拆解BOM的合并算法进行了研究；4）基于国内某汽车企业的实际业务需求，提出了竞品分析数据库功能框架，建立了竞品分析数据库，并应用于企业，支持企业汽车产品的研发。