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5大车企数字化管理人分享数据价值释放之道

责任编辑:yang |来源:企业网D1Net  2022-03-11 16:18:36 本文摘自:ENI经济和信息化

让 “企业全员参与到数字化转型的浪潮中来,打造平台型自助数据分析能力”需要哪些要素支持?

 

为什么一提到“数据文化、部门协同”大家就感慨良多?

 

面对汽车行业颠覆式的创新,传统车企如何借力数字化进行转型?

 

系统数据、IoT数据、互联网数据等不同数据源如何有效整合,如何判断哪些是有效的?场景在哪里?

……

 

近日,在由ENI经济和信息化网与Qlik联合主办的“释放数据价值,加速车企智能”CIO直播间中,长安汽车大数据中心高级经理胡林海,沃尔沃汽车亚太工厂数字化总监董斌、吉利汽车集团数据应用总监王正明、上汽集团孙红芳及成都大运汽车集团有限公司IT负责人朱波5位汽车数字化管理人围绕以上主题纷纷拿出压箱底的干货,倾情分享。

 

Qlik技术总监张海鹏则结合Qlik近30年专注数据行业的积累,从产业发展和实践路径的角度分享了实践的路径及答案。

5大车企数字化管理人分享数据价值释放之道

 

100多位汽车相关行业管理人参与了此次直播,并就“数据库优化”、“业务IT如何促进IT与数据治理的融合”等具体的问题进行了提问和交流。

 

长安汽车:“数据、平台、群众”

三要素驱动数据规模化释放

 

“数据、平台、群众”,是成就长安汽车平台型自助分析能力的三大要素。在开场演讲中,长汽车大数据中心高级经理胡林海分享了将三要素转化成驱动力的经验及成果。

 

“数位化是实现数据驱动的重要步骤”,在实践过程中,长安汽车基于架构和模型,有效利用与分析数据,实现科学化管理:对系统、互联网、IoT等不同源数据利用技术手段获取、存储,通过转化与模型化, 实现数据驱动,引领业务集成与伙伴协同;依托数据质量、促进流程整合;确保数据有效采集、提升流程效率。

 

同时本着“数据驱动管理,实现平台型自助数据分析”目标,长安汽车构建了“现状可见、问题可察、风险可辩、未来可测”,集数据管理、分析、应用一体化的大数据平台。

5大车企数字化管理人分享数据价值释放之道

 

在发动群众方面,长安汽车采用了培训与数据文化相结合的方式。一方面推出初级数据师培训营及算法工程师培训员,将培训成果与员工的晋升等指标相结合,两年时间已累计谁近2000名数据分析师及150名算法工程师。另一方面,积极营造企业的数据文化,强调要以数据结果作决策的同时,通过例会、表彰会等多种方式持续保持良好的数据文化氛围。

 

沃尔沃:企业级数据平台支撑生产及服务场景

 

在沃尔沃的转型过程中,成立了独立的软件中心,以重新独立开发软件对车上的电子及通信等架构进行管控,替代了原来零部件供应商多个ECU管控的方式。2022年1月份在美国的CES展上,沃尔沃展示了预计到年底应用到新车型的,完全实现无人监管的自动驾驶功能。

 

近一年多来,沃尔沃搭建了整个企业级的数据平台,在向平台整合数据的过程中产出了一些实验性的成果,包括车障事后质量的分析,通过数据实现三方服务索赔的分析审核模型定义,发现漏洞,加快审核效率。同时对于车辆运输过程中的外表损伤、制造质量、设备PLC、焊枪等数据基于业务场景进行分析,以实现提质增效,增加产出的目标。

 

吉利汽车集团:“敏稳双态”实现

数据统一管理与快速应用平衡

 

数字化人才是影响数据价值挖掘最大的资源瓶颈。吉利汽车集团采用敏稳双态的建设模式,由总部牵头制订数据管理制度、制度、流程和平台进行能力建设,后端平台能力IT与前端交付业务IT相高效结合,推动每个业务领域的IT去搭建懂业务的数据分析团队,实现数据价值快速交付。大数据团队则更多的去做数据能力建设的工作,建设统一的数据存储和计算能力、统一的数据采集开发和服务能力、数据资产统一治理和管理能力、统一的算法和挖掘能力,满足不同业务领域快速进行数据价值挖掘与应用。提升数据快速透明化、辅助决策和快速价值变现能力。

5大车企数字化管理人分享数据价值释放之道

 

在构建良好的数据基座的基础上,吉利汽车集团实现了一系列的数据分析场景落地,包括电池分析、车辆画像、车辆健康分析、零部件可靠性分析和管理经营分析等。同时。随着数智化转型的不断深入,吉利集团也通过机器学习等技术形成了零部件及整车需求预测、智能配载和路径优化、智能排产、个性化定制、数智化营销以及后市场智能分析和预测等一系列智能场景应用。

 

上汽集团:数据决定体验 软件定义汽车

 

作为汽车头部的上汽集团,刚刚官宣成立超万人的上汽集团创新研究开发总院,全面发力“数据决定体验、软件定义汽车”的新一代智能电动汽车,朝用户型的高科技公司转型。在这个转型的过程中,需要充分的打通数据。因此,上汽集团在数据应用方面已经进入了非常颗粒化及细化的时代,形成这种能力得益于企业强大的数据平台支撑。

 

数据的质量和有效性是数据价值发挥的前提,也是困扰企业应用的核心问题之一。在孙红芳看来,工业互联网时代数据收集的手段比之前要丰富很多,辅以数据分析的能力,大数据时代特别是IoT数据不存在无效数据。大数据可告诉我们之前在做传统数据分析时看不到的东西。基于这种观点,企业可以拓展分析的眼界,发现数据中隐藏的“故事”,弥补传统数据分析结果的缺失,充分发挥数据价值。

5大车企数字化管理人分享数据价值释放之道

 

成都大运:APP平台助力企业营销

及后市场服务创新

 

基于市场营销和后市场服务的需求,大运汽车集团山西大运已上线营销APP,大运汽车正打造覆盖成都大运、湖北大运以及广州大运集团化的客户沟通APP。解决了之前企业和终端客户之间的沟通只能通过满意度调查、电话回访来实现,缺乏一个简单有效渠道的难题。通过新建的APP平台,企业可直接触达终端用户,并通过APP来连接大数据,分析客户反馈和需求,在对客户进行有效画像的同时,分析、了解客户的反馈和需求,更好的传达产品理念和相关服务政策。

 

Qlik:数据“集成、分析、素养”

成就企业主动智能

当前,制造业面临着工业互联网应用加速、构建强健敏捷供应链、消费者互联、数字化运营等多种需求和挑战。作为制造业领航者的汽车产业数字化,为新能源、自动驾驶等创新、智能制造以及车联网等产业互联提供了强韧的支撑。

 

作为专注数据集成分析30年的方案及服务提供商,Qlik认为在汽车产业创新过程中数据价值发挥体现在:销售表现追踪性分析;服务、零部件管理;关联来自多个来源的大量数据,以更深入地了解财务、人力资源等;了解经销商绩效和需求模式;为新车型开发分析现有车型的可靠性和客户满意度;分析来自多个供应商的组件规格和成本;结合生产质量数据和技术领域报告进行根本原因(Root Cause)分析等诸多场景。

5大车企数字化管理人分享数据价值释放之道

 

同时,通过对JAGUAR、GREENE TWEED、Honda等客户案例的介绍,张海鹏分享了Qlik基于数据集成、数据分析、数据素养三种能力助力企业实现主动智能,并实现 “数据提取即服务”、智慧企业、“构建端到端供应链控制塔”、“采用智能化、便利的工具令数据更易于理解”等一系列目标的路径及成效。

 

作为制造业数字化的领航者,同时在产业创新甚至颠覆式创新已是大势所趋的当下,汽车产业的数据管理及数字化转型应该如何做?在讨论的最后环节,大家分别从数据文化及数据素养、工业互联网时代的数据安全、数字化业务价值出发点等诸多方面分享了精彩观点。

关键字:价值数据管理数字化

本文摘自:ENI经济和信息化

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5大车企数字化管理人分享数据价值释放之道

责任编辑:yang |来源:企业网D1Net  2022-03-11 16:18:36 本文摘自:ENI经济和信息化

让 “企业全员参与到数字化转型的浪潮中来,打造平台型自助数据分析能力”需要哪些要素支持?

 

为什么一提到“数据文化、部门协同”大家就感慨良多?

 

面对汽车行业颠覆式的创新,传统车企如何借力数字化进行转型?

 

系统数据、IoT数据、互联网数据等不同数据源如何有效整合,如何判断哪些是有效的?场景在哪里?

……

 

近日,在由ENI经济和信息化网与Qlik联合主办的“释放数据价值,加速车企智能”CIO直播间中,长安汽车大数据中心高级经理胡林海,沃尔沃汽车亚太工厂数字化总监董斌、吉利汽车集团数据应用总监王正明、上汽集团孙红芳及成都大运汽车集团有限公司IT负责人朱波5位汽车数字化管理人围绕以上主题纷纷拿出压箱底的干货,倾情分享。

 

Qlik技术总监张海鹏则结合Qlik近30年专注数据行业的积累,从产业发展和实践路径的角度分享了实践的路径及答案。

5大车企数字化管理人分享数据价值释放之道

 

100多位汽车相关行业管理人参与了此次直播,并就“数据库优化”、“业务IT如何促进IT与数据治理的融合”等具体的问题进行了提问和交流。

 

长安汽车:“数据、平台、群众”

三要素驱动数据规模化释放

 

“数据、平台、群众”,是成就长安汽车平台型自助分析能力的三大要素。在开场演讲中,长汽车大数据中心高级经理胡林海分享了将三要素转化成驱动力的经验及成果。

 

“数位化是实现数据驱动的重要步骤”,在实践过程中,长安汽车基于架构和模型,有效利用与分析数据,实现科学化管理:对系统、互联网、IoT等不同源数据利用技术手段获取、存储,通过转化与模型化, 实现数据驱动,引领业务集成与伙伴协同;依托数据质量、促进流程整合;确保数据有效采集、提升流程效率。

 

同时本着“数据驱动管理,实现平台型自助数据分析”目标,长安汽车构建了“现状可见、问题可察、风险可辩、未来可测”,集数据管理、分析、应用一体化的大数据平台。

5大车企数字化管理人分享数据价值释放之道

 

在发动群众方面,长安汽车采用了培训与数据文化相结合的方式。一方面推出初级数据师培训营及算法工程师培训员,将培训成果与员工的晋升等指标相结合,两年时间已累计谁近2000名数据分析师及150名算法工程师。另一方面,积极营造企业的数据文化,强调要以数据结果作决策的同时,通过例会、表彰会等多种方式持续保持良好的数据文化氛围。

 

沃尔沃:企业级数据平台支撑生产及服务场景

 

在沃尔沃的转型过程中,成立了独立的软件中心,以重新独立开发软件对车上的电子及通信等架构进行管控,替代了原来零部件供应商多个ECU管控的方式。2022年1月份在美国的CES展上,沃尔沃展示了预计到年底应用到新车型的,完全实现无人监管的自动驾驶功能。

 

近一年多来,沃尔沃搭建了整个企业级的数据平台,在向平台整合数据的过程中产出了一些实验性的成果,包括车障事后质量的分析,通过数据实现三方服务索赔的分析审核模型定义,发现漏洞,加快审核效率。同时对于车辆运输过程中的外表损伤、制造质量、设备PLC、焊枪等数据基于业务场景进行分析,以实现提质增效,增加产出的目标。

 

吉利汽车集团:“敏稳双态”实现

数据统一管理与快速应用平衡

 

数字化人才是影响数据价值挖掘最大的资源瓶颈。吉利汽车集团采用敏稳双态的建设模式,由总部牵头制订数据管理制度、制度、流程和平台进行能力建设,后端平台能力IT与前端交付业务IT相高效结合,推动每个业务领域的IT去搭建懂业务的数据分析团队,实现数据价值快速交付。大数据团队则更多的去做数据能力建设的工作,建设统一的数据存储和计算能力、统一的数据采集开发和服务能力、数据资产统一治理和管理能力、统一的算法和挖掘能力,满足不同业务领域快速进行数据价值挖掘与应用。提升数据快速透明化、辅助决策和快速价值变现能力。

5大车企数字化管理人分享数据价值释放之道

 

在构建良好的数据基座的基础上,吉利汽车集团实现了一系列的数据分析场景落地,包括电池分析、车辆画像、车辆健康分析、零部件可靠性分析和管理经营分析等。同时。随着数智化转型的不断深入,吉利集团也通过机器学习等技术形成了零部件及整车需求预测、智能配载和路径优化、智能排产、个性化定制、数智化营销以及后市场智能分析和预测等一系列智能场景应用。

 

上汽集团:数据决定体验 软件定义汽车

 

作为汽车头部的上汽集团,刚刚官宣成立超万人的上汽集团创新研究开发总院,全面发力“数据决定体验、软件定义汽车”的新一代智能电动汽车,朝用户型的高科技公司转型。在这个转型的过程中,需要充分的打通数据。因此,上汽集团在数据应用方面已经进入了非常颗粒化及细化的时代,形成这种能力得益于企业强大的数据平台支撑。

 

数据的质量和有效性是数据价值发挥的前提,也是困扰企业应用的核心问题之一。在孙红芳看来,工业互联网时代数据收集的手段比之前要丰富很多,辅以数据分析的能力,大数据时代特别是IoT数据不存在无效数据。大数据可告诉我们之前在做传统数据分析时看不到的东西。基于这种观点,企业可以拓展分析的眼界,发现数据中隐藏的“故事”,弥补传统数据分析结果的缺失,充分发挥数据价值。

5大车企数字化管理人分享数据价值释放之道

 

成都大运:APP平台助力企业营销

及后市场服务创新

 

基于市场营销和后市场服务的需求,大运汽车集团山西大运已上线营销APP,大运汽车正打造覆盖成都大运、湖北大运以及广州大运集团化的客户沟通APP。解决了之前企业和终端客户之间的沟通只能通过满意度调查、电话回访来实现,缺乏一个简单有效渠道的难题。通过新建的APP平台,企业可直接触达终端用户,并通过APP来连接大数据,分析客户反馈和需求,在对客户进行有效画像的同时,分析、了解客户的反馈和需求,更好的传达产品理念和相关服务政策。

 

Qlik:数据“集成、分析、素养”

成就企业主动智能

当前,制造业面临着工业互联网应用加速、构建强健敏捷供应链、消费者互联、数字化运营等多种需求和挑战。作为制造业领航者的汽车产业数字化,为新能源、自动驾驶等创新、智能制造以及车联网等产业互联提供了强韧的支撑。

 

作为专注数据集成分析30年的方案及服务提供商,Qlik认为在汽车产业创新过程中数据价值发挥体现在:销售表现追踪性分析;服务、零部件管理;关联来自多个来源的大量数据,以更深入地了解财务、人力资源等;了解经销商绩效和需求模式;为新车型开发分析现有车型的可靠性和客户满意度;分析来自多个供应商的组件规格和成本;结合生产质量数据和技术领域报告进行根本原因(Root Cause)分析等诸多场景。

5大车企数字化管理人分享数据价值释放之道

 

同时,通过对JAGUAR、GREENE TWEED、Honda等客户案例的介绍,张海鹏分享了Qlik基于数据集成、数据分析、数据素养三种能力助力企业实现主动智能,并实现 “数据提取即服务”、智慧企业、“构建端到端供应链控制塔”、“采用智能化、便利的工具令数据更易于理解”等一系列目标的路径及成效。

 

作为制造业数字化的领航者,同时在产业创新甚至颠覆式创新已是大势所趋的当下,汽车产业的数据管理及数字化转型应该如何做?在讨论的最后环节,大家分别从数据文化及数据素养、工业互联网时代的数据安全、数字化业务价值出发点等诸多方面分享了精彩观点。

关键字:价值数据管理数字化

本文摘自:ENI经济和信息化

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