敏捷型一站式自助BI推动上汽通用汽车实现数据驱动
发布时间：2021-11-05 17:54:53 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：一辆汽车由数万个零件组成，汽车的研发周期长，流程复杂。汽车的产业链长、工艺面广、规模化生产需求、成本控制要求高。汽车制造以拉式生产为主，供应链管理复杂，从订单需求、采购、生产、发运到销售的整个过程中，对库存及资金占用的关注度高，管理难度大
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一辆汽车由数万个零件组成，汽车的研发周期长，流程复杂。汽车的产业链长、工艺面广、规模化生产需求、成本控制要求高。汽车制造以拉式生产为主，供应链管理复杂，从订单需求、采购、生产、发运到销售的整个过程中，对库存及资金占用的关注度高，管理难度大。不仅如此，随着产业的日益全球化和统一化，车企也面临着严峻的外部挑战，如更激烈的企业竞争和产能过剩等问题不容忽视。面对这些内外部挑战，车企需要努力提高采购效率，减低采购成本；以需求驱动，加强计划与预测，减少浪费、提高质量；加强与上下游合作伙伴关系，建立供应链的可视化；恰当引进新兴技术，管理和创新产品生命周期流程；在安全性和合规性方面改善企业风险等等。 那么，车企如何着手上述这些管理改善呢？在当前企业数字化转型的大背景下，以数据为驱动，向数据要价值，在快速变化的复杂环境中，抽丝剥茧，寻求有效途径，正确决策，敏捷变化，已成为车企的重要着眼点。与其他行业相比，汽车行业的标准化、自动化、信息化程度较高，应用的工业设备和信息系统较多，这些制造装备和信息系统支撑着企业的各项业务系统的运转。企业在运转过程中积累了海量的企业业务数据，如研发设计数据、供应链数据、项目管理数据、财务数据、生产制造数据、销售与市场数据等等，如何快速的从这些浩瀚的数据海洋中，发现问题、分析问题、解决问题、以数据驱动决策已成为车企重要的核心竞争力之一。 如何让笨重的“数据大象”奔跑？ “向数据要价值，以数据驱动决策”并非是一件容易的事情。首先，由于车企内部的部门众多，各项业务部门运转复杂，很多车企的“业务竖井”现象严重，不同部门的数据库都没打通，缺乏端到端的价值链数据集成；其次，由于信息系统众多，数据源不同，存储格式各异，如何对这些不同种类的数据进行分类、汇总，本身就是一件困难的事情。最后，公司业务需求又是多样化的，如自助查询、360全景分析、实时处理、多维分析、数据湖等等，使得大数据架构变得越来越复杂、臃肿，越来越难以建设和维护。因此，如何让笨重的“数据大象”奔跑起来，是实现数据驱动的重要途径。 上汽通用汽车有限公司（以下简称“上汽通用汽车”）是中国汽车工业的重要领军企业之一。成立于1997年6月12日，由上汽通用汽车和上海汽车集团股份有限公司（上汽集团）共同出资组建而成。目前拥有上海金桥、烟台东岳、沈阳北盛和武汉分公司四大生产基地，共8个整车生产厂、4个动力总成厂。目前已拥有别克、雪佛兰、凯迪拉克三大品牌，二十多个系列的产品阵容，覆盖了从高端豪华车到经济型轿车各梯度市场，以及MPV、SUV、混合动力和电动车等细分市场，年汽车销量超过175万台。 上汽通用汽车非常注重数据的管理和数据价值的挖掘利用。早年间，公司就引入了BI产品，并且，已逐步完成了大量基础数据的准备，包括几十张业务基础动态报表和十多张高级经理固定报表的开发整理以及十多个短信应用。但逐渐，业务部门发现该产品非常不易用，存在较大的性能瓶颈。例如，无法为业务用户提供足够的分析灵活度。报表性能不理想，展现形式过于简单，只能形成表格形式的固定报表，可视化效果差，无法做丰富图表。新需求的开发周期长，每次变动需要到系统底层进行变更，手续繁琐，无法满足上汽通用汽车业务快速变化的需求。业务部门和IT部门苦不堪言，业务部门依然需要面对大量数据需要人工从不同系统进行汇总、分类分析。IT部门也不断收集到不同部门的报表需求，需求多了忙不过来，就开始排期，可能要1-2个月甚至以上的时间才能响应和处理这个需求。上汽通用汽车的“数据大象”依然在沉睡中。 （编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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