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圖技術助力汽車制造業解鎖數據新價值

2021-10-13 來源: 車務網 作者:幻羽

過去十年,中國一直保持著世界第一制造業大國的地位,而且優勢不斷擴大。但隨著全球人工智能、大數據領域所發生的深刻變革,中國也面臨著提升高端制造核心技術的挑戰,而這也是實現從“制造大國”向“制造強國”轉型升級的根本出路。

制造業具有自身生產過程復雜的特點,無論物料變化、生產流程、供應鏈還是客戶服務都非常復雜。此外,制造業企業快速產生大量且種類繁多的數據,用戶將數據存儲在企業的各個地方,包括不同業務線,會形成大量的物理性數據孤島。在這種情況下,將這些數據全部結合起來,理解它們之間固有但可能不太明顯的關系很有必要。從高度互連的海量數據集中找出模式時,圖數據庫的優勢則盡顯無疑。如今,圖數據庫作用巨大,它能夠幫助企業使用互連數據來推動競爭優勢并從數據中發掘新價值,這將成為制造企業打造競爭優勢的關鍵所在。

根據Fraunhofer IAO和IT協會BITCOM的一項研究,到2025年,實現整個制造領域產品開發、制造、物流和客戶的數據關聯將使生產凈值增加30%。而且它不再只是連接業務部門內的單個流程。公司更需要著眼大局,從整體角度審視生產并進行大規模規劃,包括全球分布式生產基地和設施。

值得一提的是,圖技術不僅限于制造業中的單一應用。事實上,它可以應用于整個產品生命周期。以汽車制造業為例,圖技術在供應鏈管理、保修分析、客戶360和知識圖譜這四大領域都發揮著重要作用。

供應鏈管理

汽車制造業越來越趨向準時制造,任何對制造和順利交付產生的干擾都會影響客戶的滿意度和銷售。借助圖技術,汽車制造商可以有效地管理和利用供應鏈中的復雜數據,將復雜的挑戰轉化為真正的價值。

隨著聯網合作伙伴、供應商和最終用戶的日益增加,圖技術可以為汽車制造商提供覆蓋整個供應鏈的完整可見視圖,并協助企業主動解決其中的問題。

圖數據庫能夠通過數據相結合的一些方式,幫助汽車企業改進訂購和采購流程、優化庫存規劃、了解供應商在物流方面的表現,做出更明智的決定。

如沃爾沃汽車公司就借助 Neo4j 解決方案了解車輛中每個組件之間的聯系以及與客戶需求之間的關系。沃爾沃汽車使用 Neo4j 解決方案不僅為了查看BOM以滿足特定工程指標,而是全面了解車輛的信息,滿足特定客戶的需求。

保修分析

圖數據庫可以幫助企業了解如何將索賠追溯到供應商,與零件出現故障的供應商進行溝通, 更好地了解供應商問題并提出如何應對。汽車企業借助圖技術可以預測索賠,當掌握了索賠模式,通過遠程信息處理數據、傳感器數據、導致索賠的維修以及相關部件數據,就可以防止索賠的發生。這將有助于管理保修風險以及更為嚴重的召回風險,從而進一步了解問題的嚴重程度,工程修復能實施到位的時間,多少人可能受影響以及解決此問題的步驟等,來確保有問題的零件不會被安裝到新車上。

通過使用 Neo4j 執行自然語言處理 (NLP),汽車制造業企業可以進行大規模搜索以發現維修趨勢和問題,制定解決方案并做出有價值的預測,以提高整個公司的車輛維修和維護效率。

客戶360

圖數據庫還可以幫助企業更全面地了解客戶,隨時訪問相關信息,并指明如何將這些信息結合在一起,以便更好地改善客戶體驗。借助圖技術,客戶360可以協助企業發現并防止客戶流失,更好地識別終身價值高的客戶,專注于為其提供更優質服務。此外,圖在客戶360中的應用還有助于提高追加銷售和搭配銷售,從而提升整體銷售額度。

知識圖譜

知識圖譜普遍適用于汽車等多個行業。從本質上講,這個概念就是獲取公司的知識并將其結合起來,了解它們之間的聯系。這通常會帶來新的發現,因為以前從未將這些數據聯系在一起并使其持久發揮作用。圖在知識圖譜中的應用將幫助企業更快地完成設計周期和工程建造,改進產品和服務,將產品更快推向市場。當工程師通過圖技術獲得充分且合適的文檔,就無需浪費時間搜索數據即可快速獲取所需信息,把精力投入到實際工作中。

全球十大汽車制造商之一的一家日本汽車廠商此前曾遇到因為來自不同團隊的不一致、孤立數據而最終導致拖延車輛開發過程的問題。該企業通過使用Neo4j 知識圖譜獲取標準化元數據,實現了跨企業數據無縫交換,加快了產品驗證生命周期。

目前,全球前10大汽車制造商中有8家都借助 Neo4j圖數據平臺來推動創新的制造解決方案,使用互連數據來提升競爭優勢并從數據中發掘新價值。

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