现如今汽车行业飞速发展，研发管理是企业抓住市场机遇的关键因素。企业需要能够灵活调整研发制样方案，以产出合格样件，同时又要记录制样过程数据，以供追溯。此时，研发试制管理就是一个有效的解决方案。
举个例子 ， 假设 A 是一家生产汽车零部件的企业， 需要经常根据客户要求规划不同的研发试制方案，但是实际研发制样过程与方案往往存在着差异，要依据现场情况进行调整， 但会遇到一些问题 ，例如方案未能参照实际及时更新等，这时研发试制管理就可以在各种情况下，帮助A更好地管理制样，同时提高规划和生产效率。
研发试制管理面临的挑战：
1. 研发试制方案制定专业门槛高，知识未沉淀：方案设计由资深工程师各自进行，每次制定都需要先耗费精力找资料，再依据经验做出调整。这样会导致方案设计速度慢，不利于企业研发知识的积累、新人的快速培养，一旦资深人员离职，会给企业带来很大风险。
2. 制样过程缺乏管理，事后无法追溯数据：制样期间发生的问题、变更的工艺参数不能及时记录，当客户发现样件不合格时，企业无法交出追溯数据，从而不能准确的分析原因。
3. 研发试制进度不透明，存在延期风险：项目经理追踪每个节点进度都依靠线下方式，风险感知滞后，有可能影响样件交期。
4. 研发试制成本汇总不清晰：对不同试制项目消化的材料、人工成本，线下统计容易出错，不便进行费用的汇总。
随着研发周期缩短，新车型数量增多，传统零部件企业研发管理模式已经无法应对研发项目数的增长、主机厂的新要求。如果想抓住机遇 ， 提高新型零部件订单量，就必须转变研发试制管理模式。
数据驱动，使研发试制效率飞速提升
B 企业是一家锂电新材料企业
除了生产自研产品，B公司还会接受客户的样件试制单。公司试制灵活，要通过不断的调整才能最终达成客户的要求。
样件虽然有一定个性化，但在工艺路线上与标准产品有一定相似性，通常只在部分工艺参数或工艺路线顺序上有所不同。在实际的生产时，如果发生某道工艺需要返工调整等问题，就会直接面对面沟通，缺乏书面记录。因此，从初版方案到最终确认方案，需要经过反复修改调整，效率低且耗时长，当样件产生问题时也没有完整的数据可查看。
为了提升研发制样管理的效率，B公司找了管理公司帮忙规划。管理公司通过数据驱动技术，利用方案推荐、过程记录等场景，有效进行了研发试制管理。
数据驱动，由机制取代人治
数据驱动是由企业的知识图谱决定要做什么，而非依赖人的主观决定，可以根据数据的变化，推进要处理的事情。
将研发试制管理运作机制封装进系统，企业各员工将会在关键节点收到自己需要处理的任务。前期将企业产品试制工艺方案等信息维护好后，当出现新的研发项目时，研发主管将收到方案制定任务，该任务中可以直接附带相似产品的方案，只需进行修改即可，寻找资料时间由此缩短。当方案制定完成后，各工艺负责人又会在相应节点收到报工任务，要求其将所有实际参数、问题、返工操作等汇报，制样过程数据由此沉淀。当全部工艺完成，经由主管确认后，系统会形成该项目的履历，即自动产出最终版的试制方案，同时也可查看所有过程数据。项目经理可随时关注任意节点，并能收到消息提醒。整个研发试制过程变得透明、高效、有序，研发周期随之缩短。
总结来说，利用数据驱动思维与技术，减少人的经验影响，沉淀重要数据，是企业管理发展的大趋势。研发始终是企业核心竞争力，未来借助数据驱动，将可以更深入的提高企业研发能力，在竞争中立于不败之地。