大數(shù)據(jù)為動力 IBM汽車大數(shù)據(jù)叢林法則

    2013-11-13 11:19 來源:電子信息網 作者:蒲公英

    各行各業(yè)都進入了一個以客戶為中心、大數(shù)據(jù)為動力的新算法時代?!按髷?shù)據(jù)”帶來了社會媒體和移動設備的爆增,還有一個由數(shù)以萬計的網絡傳感器所形成的物質世界。所有的這些因素導致了各行業(yè)的數(shù)據(jù)都在以一個前所未有的速度在飛速增長中。

    汽車行業(yè)也不能例外,實際上,汽車行業(yè)預計在2015年會成為第二大數(shù)據(jù)產出業(yè)。想想一些充電式混合動力汽車一個小時就能產生25GB的數(shù)據(jù),這樣的估計也就見怪不怪了。

    大數(shù)據(jù)涉及各行業(yè),因此來自來各行業(yè)的市場驅動力也促進了汽車行業(yè)的改變(見圖一)。例如,消費者中出現(xiàn)了新聯(lián)盟群體、環(huán)境因素使形成一個生態(tài)系統(tǒng)成為必需、全球化的推進促使了汽車廠商和供應商之間的整合。

    日趨成熟的消費者對環(huán)保和科技的需求不斷增加,而這些惹人眼球的市場需求自然也需要新的策略來使利益和收入最大化。由此,汽車公司必須想出方法快速推行環(huán)保汽車,注重智能汽車的服務機會,優(yōu)化全球價值鏈和改革零售環(huán)境。

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    圖一

    而通過大數(shù)據(jù)的應用和分析就可以幫助汽車公司實現(xiàn)這些商業(yè)需要。IBM建立了一些參考關鍵行業(yè)應用案例的解決辦法,包括汽車通信、預測資產優(yōu)化、消費者可行性洞見和數(shù)據(jù)倉庫優(yōu)化。本文就來看看IBM如何通過大數(shù)據(jù)和分析法來幫助汽車生產商、供應商和經銷商借助大數(shù)據(jù)增強競爭力和提高生意成交率。

    1. 加強汽車通信

    汽車行業(yè)的數(shù)據(jù)增長主要還是來于汽車本身,確切的說是汽車內部的設備。汽車制造商正試圖將汽車信息與汽車運行環(huán)境相關數(shù)據(jù)(如天氣,交通數(shù)據(jù))連通。而IBM大數(shù)據(jù)平臺就是幫助汽車制造商探究汽車系統(tǒng)是如何在特定的驅動模式和環(huán)境狀態(tài)下運行的。

    車載信息系統(tǒng)可提供動態(tài)數(shù)據(jù),如汽車速度、與傳輸控制系統(tǒng)、剎車、氣囊、胎壓和雨刮器、地理空間和當前環(huán)境的相關數(shù)據(jù)。而其他可以幫助了解汽車情況的數(shù)據(jù)就是消費者發(fā)在社交媒體的內容了。

    不言而喻,對這些數(shù)據(jù)的分析可以幫助汽車公司加強“客戶關系”、更好的預測消費者替換部件和服務的的需求、以及將車聯(lián)網數(shù)據(jù)套現(xiàn)。這是具有商業(yè)價值的。例如,可以通過發(fā)現(xiàn)最優(yōu)速度和檔位變換計時來幫肋混合動力汽車主人使燃料經濟最大化,這就提升了客戶關系。而車載信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可以提供給第三方駕駛輔助服務商、汽車租賃、保險公司來實現(xiàn)商業(yè)價值。

    2. 平衡預測資產優(yōu)化

    制造業(yè)公司通常是運用預測分析方法來監(jiān)測和維護工廠資產來實現(xiàn)更好的利用率和運行。對于現(xiàn)今的汽車行業(yè),預測分析法運用的范圍不應僅限于此,還應該包括汽車的售前和售后。

    比如,從預測分析中獲得的信息幫助汽車制造商和經銷商優(yōu)化質量和供應鏈系統(tǒng),并同時降低保修成本。就目前而言,雖然都在奮力要抓住大數(shù)據(jù)的機會,但畢竟多數(shù)都缺乏從海量的資源中提取數(shù)據(jù)分析的能力。所以,IBM提出的預測資產優(yōu)化(PAO)的解決辦法之一就是整合IBM工業(yè)、服務、軟件和研究技能來增強運用大數(shù)據(jù)能力的傳統(tǒng)分析。

    通過結合注重用戶體驗的儀表盤、加速器等,IBM PAO使得汽車行業(yè)可以從現(xiàn)有的資源中以低潛伏率來分析數(shù)據(jù)。通過平衡高級的分析能力,公司可以提高他們操作時的可見度和優(yōu)化資產安全和產能。例如,原始設備設計商們可以通過分析設備運行數(shù)據(jù)和可用的公共數(shù)據(jù)來鑒定潛在的汽車損耗頭號指標,然后再預測零件和服務需求。

    預測資產優(yōu)化(PAO)允許組織收集及整合結構的、非結構的和串流式的數(shù)據(jù),包括:

    來自于傳感器和傳動裝置的有關工廠設備及汽車系統(tǒng)的數(shù)據(jù)

    各種類型及格式的圖像、視頻和圖表數(shù)據(jù)

    保養(yǎng)及工程數(shù)據(jù),例如公司資產管理數(shù)據(jù)

    呼叫中心的信息記錄、視聽記錄、電子郵件和文本

    來自于服務提供者和第三方伙伴的服務使用系統(tǒng)

    地理空間數(shù)據(jù)的及暫存的信息,包括全球定位系統(tǒng)、天氣和環(huán)境數(shù)據(jù)

    通過這些數(shù)據(jù),某些汽車組織可以來分析失靈的根源,找出首要的運作有誤的指示器、評估失靈、斷電和預防性保養(yǎng)的風險,通過檢測出設備和零件運行的反常,公司可以優(yōu)化供應鏈,并確保零件供應商能夠達到預期的需求,幫助提高客戶的滿意度。

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    大數(shù)據(jù) IBM

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