一、行业背景与软件使用现状：AVL 作为动力系统研发核心工具，却长期处于“使用不可见”状态
在发动机、变速器、电驱系统、整车性能、热管理与标定开发中，AVL 软件扮演着极其关键的角色。企业工程师通常通过 AVL 进行：
- 发动机循环模拟（AVL Boost）
- 整车/系统级性能仿真（AVL Cruise / Cruise M）
- 三维流体/燃烧仿真（AVL FIRE）
- 标定系统设计、实验流程管理（Cameo）
- 数据分析与后处理（Concerto）
典型的工程场景包括：
- 大型仿真案例运行数小时以上
- 多团队并行进行性能、能耗、耐久等验证
- 标定工程师需要频繁读取与处理大量试验数据
- 系统集成团队会长时间保持软件打开便于查阅数据与结果
然而，在企业内部的真实使用环境中，AVL 常呈现以下问题：
- 许可证频繁被占满，工程师无法启动软件
- 谁在使用、使用多久完全不可见
- 部分客户端长时间 Idle，但仍占用许可
- 大规模仿真在夜间运行，许可不释放
- 项目节点到来时多个团队争抢资源
- 管理层无法判断哪些模块、哪些部门占用最多
这使得 AVL 授权体系成为典型的“高价值但不可视”的工程资源。
二、企业在 AVL 使用管理中面临的典型痛点
【技术痛点】
- 浮动授权经常被占满，高峰期工程师无法启动 AVL。
- 无法实时知道是谁在使用、使用哪些模块。
- 用户打开软件却不进行操作，造成长时间 Idle。
- 仿真任务时间长、模型大 → 许可证长时间被锁定。
- 后台进程残留导致许可不释放。
- 不同团队同时运行仿真 → 许可冲突严重。
【管理痛点】
- 缺乏真实使用数据，无法制定合理的采购策略。
- 多部门争夺资源，没有依据判断优先级。
- 项目节点（如冬标、夏标、油耗验证）冲击巨大，原因不明。
- 分布式团队（总院、动力子公司、海外中心）难以统一监控。
- 是否需要扩容无法量化评估。
- 资源浪费无法被识别，如过夜无人值守进程占用许可。
这些痛点的核心原因是： AVL 的使用行为无法被实时、透明、数据化地呈现。
三、Nodexel 的介入：构建 AVL 在企业内部的可视化使用管理体系
Nodexel 不修改 AVL 软件本身，不干扰工程师操作流程，而是在现有授权机制之上构建一个“监控 + 数据分析”的透明层。
1. 实时监控 AVL 许可证的使用情况
Nodexel 可以实时展示：
- 当前在线用户
- 正在使用的 AVL 模块（Cruise、Boost、FIRE、Cameo、Concerto 等）
- 使用开始时间与总时长
- 当前授权池剩余情况
- 当天负载趋势、接近满载预警
- 用户行为状态（Active / Idle）
使企业第一次能“看见” AVL 软件的真实使用负载。
2. 自动识别活跃/闲置（Idle）用户
Nodexel 会标记：
- 是否长时间无操作
- 是否卡在某个界面
- 是否执行完任务却未退出
Idle 信息可帮助减少大量无效占用。
3. 自动识别异常占用，并支持温和回收
例如：
- 仿真结束但 Fire / Cruise 未正确释放许可
- 用户关闭软件但后台进程仍存在
- 批处理任务挂死
在企业规则允许的情况下，可执行温和回收，不影响正常的工程任务。
4. 提供部门级、项目级的使用统计分析
例如：
- 哪个部门长期使用最多（动力总成、测试、电子控制等）
- 哪些项目在节点前造成高峰
- 哪些模块是资源瓶颈（Boost/FIRE/Cruise）
- 是否存在某些组长期 Idle 占用较多
帮助管理者清晰了解资源结构。
5. 可视化展示 AVL 使用的高峰期与低谷期
包括：
- 日高峰（如早 9–11 点、下午 2–5 点）
- 周期性高峰（冬标/夏标测试前、标定迭代前）
- 部门负载趋势
- 不同业务线（仿真/试验/标定）的负载差异
企业可以基于数据规划资源，而不再依赖主观判断。
6. 支持跨区域、多团队统一管理
适用于：
- 总部研发中心
- 动力子公司
- 海外发动机研发中心
- 工厂试验部门
- 外协标定团队
所有使用情况均可在同一平台统一监控。
四、数据带来的管理收益（量化呈现）
实际部署后，企业通常能看到以下改善：
1. 许可利用率提升 20%–40%
Idle 与异常占用减少，资源更有效。
2. 闲置占用减少 30%–60%
挂机与遗留进程明显减少。
3. 排队等待许可的时间显著减少
高峰期 AVL 启动失败的情况大幅下降。
4. 授权预算更精准
企业能够基于趋势判断：
- 是否扩容
- 扩容多少
- 扩哪些模块
- 哪些模块无需增加
5. 项目交付效率得到提升
仿真链路更顺畅，减少等待导致的项目延迟。
五、工程师真实场景案例
某主机厂动力研发中心，周三上午 10 点。
工程师小刘准备打开 AVL Cruise 运行整车能耗模拟，但软件弹出：
“No Available License”
项目正在赶试制节点，各部门正在密集验证发动机、变速器匹配曲线。 小刘四处询问：
- “试验组是不是占满了？”
- “标定那边有没有脚本挂住？”
- “仿真是不是在跑大批量工况？”
但无人能给出明确答案。
启用 Nodexel 后：
- 发现 3 名工程师 Idle 占用超过 1 小时
- 标定部门一个 Concerto 会话在后台挂起
- Cruise 在 9–10 点出现明显高峰
- FIRE 部门占用并不多，不是瓶颈来源
管理员及时释放 Idle 占用，小刘成功启动 AVL，完成能耗模拟。 部门也首次清晰了解到不同业务线的真实资源压力。
这是企业内最常见、最真实的场景之一： 问题常在发生，只是过去没有工具让我们看见。
六、总结：Nodexel 让 AVL 的使用数据化、透明化、可管理化
Nodexel 的定位不是夸大效率提升，而是作为一套 工程软件使用监控与管理基础设施：
- 打开 AVL 使用的“黑箱”
- 让资源冲突变得可诊断
- 帮助企业减少浪费
- 支撑预算制定
- 提升软件投资回报率（ROI）
- 让动力系统研发流程更可控、更稳定
当 AVL 的使用行为被透明化， 企业在仿真、标定、动力系统设计链路上的整体协作效率都将随之提升。
