瞬时处理8W+车辆的行驶数据,看江铃巧用数据搭建汽车监控平台

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:2,415 次浏览
2023-08-29 17:29:05

新能源汽车是时代发展和科技进步的必然产物,也是未来汽车市场发展的必然趋势,凭借着自身的经济性和舒适性,新能源汽车在当下中国汽车市场中展现了无限潜力,2019年中国新能源汽车销量突破百万,无论是需求端还是供给端都呈现欣欣向荣之势。

作为国内新能源汽车领域的领先企业,江西江铃集团新能源汽车有限公司从2015年成立至今,在全国已经布局多个年产量数万的生产基地。凭借着国内外领先的“三电”实验室和研发能力,江铃成为中国第三个通过工信部新建纯电动乘用车生产资质准入的厂商。

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近几年,江铃新能源的企业规模和市场份额在全国迅速扩张,业务场景不断细分,在驶汽车量也不断增加,单纯一个高峰期的瞬时行驶车辆就高达8W+台。这些都带来了业务数据量的剧增,原有的信息化系统面临瓶颈,对此公司进行了“大中台、小前台”的信息化平台的建设策略,开启了新的数字化转型之路。一方面,填补了信息化与高速业务发展之间的落差;一方面,通过汽车监控平台开启了新的数据应用方式。

背景 信息化进程与业务发展的落差

早在2015年公司成立之时,信息化进程就开始起步,从最开始的局域网/互联网的电子化,到后来建立数据中台整合各个业务数据系统的数据化,再到建设汽车监控大屏的智能化。整个过程中,江铃新能源汽车集团的信息化也遇到过很多瓶颈与困境。

高数据并发量,数据分析难度大

2019年,江铃新能源汽车的累计销量突破10W台,每天都有5、6W的汽车在行驶,高峰期的瞬时行驶车辆超过8W+台,这些车辆的行驶状态、电池状态等均会产生庞大的数据,但由于集团缺乏高效的数据分析工具,各个系统的数据联通也存在孤岛,导致这些数据的利用一直处于“不用时心慌,用时无从入手”的状态。

业务系统缺乏规划,数据应用进退两难

15年开始,公司为了组织生产,先后上线了财务数据系统、生产数据系统,这些系统都是以业务需求为导向,导致缺乏系统的建设,随着业务系统的不断增加,出现了两种困境:

数据之间打通,耦合性强

各个业务系统的数据打通后,耦合性强,一个系统的数据出现错误,这种错误就会同步到其他系统的数据库中,数据同步的成本高的同时,也使多个业务系统都受到影响。

数据之间不同步,数据孤岛显现

各个业务系统使用的是不同类型的数据,数据库的标准也不统一,各个系统的数据库之间存在一定的数据壁垒,系统之间的协作性差。

业务的快速发展使业务系统的数据应用捉襟见肘,公司的数据转型迫在眉睫,同时随着公司的行业影响力、社会责任感的增加,江铃新能源汽车集团受到了越来越多政府、合作伙伴与消费者的关注,这些都要求集团在数据应用改造的同时,提升数据展示能力。

转型 利用数据中台强势逆袭

现实的落差与战略的要求都迫使信息部门进行数据化转型,在这个背景下,江铃新能源汽车公司制定了“大中台、小前台”的策略,整合各个业务系统的数据,从统一数据口径、搭建数据结构、建设数据监控平台等手段入手,实现公司数据化的转型升级。

在公司数据中台搭建之初,信息部门进行了细致的工具选型,最终在数据应用方面选择与帆软合作,将FineReport作为攻坚武器,进行数据处理架构的调整、数据可视化平台的搭建,为业务部门提供数据支持。

“在与数据中台的搭建过程中,帆软平台从两方面给予帮助与支持,一个是‘雪中送炭’,一个是‘锦上添花’。”

——江铃新能源汽车有限公司IT总监 谭晓斌

雪中送炭,进行数据的加工处理

由于各个业务系统之间存在壁垒,缺乏完整的数据应用框架,公司的大数据处理能力偏弱,无法有效反哺业务发展。而帆软平台的帮助为数据中台提供了多方面助力。

特色场景一:统一数据标准性,搭建数据处理架构

公司内部有销售、ERP、财务等多个系统,其中销售系统已经在全国400多家门店、700多家维修站全面铺开,并与开发PDM系统、ERP系统的数据库打通,产生强关联,对输出的数据成果进行联动,并形成完整的报表体系、关键件的信息库。这就是公司的“大中台、小前台”的建设思路。

而在这个过程中,虽然各个业务系统流程上虽然有所关联,但是不同系统所用的数据类型却千差万别,比如离散型数据、关系型数据,所涉及的应用场景也十分多样。帆软作为一个数据处理平台,通过多元数据库接入,可以做到将多种数据源不同、应用场景不同的数据统一接口,在数据中台内将各个数据库进行链接,输出一致的数据语言,进而实现各个业务系统搭配解决问题。

除了统一数据接口,公司还要将公司各个业务平台的数据系统化,这样才能及时发现各个模块存在的问题,进行有针对性的改进。对此,信息部门整理了以往业务系统的集群架构和平台逻辑,通过改良报表平台,进而搭建了数据处理架构。

特色场景二:进行数据追踪溯源、保证数据的准确性

数据应用要以管理理念为导向,这是公司信息部在多年的数据化转型实践过程中得出的经验。想要保证数据管理的恰当,就需要在梳理数据应用的逻辑,搭建系统的数据框架。但是在这个过程中,系统数据不准确、数据结果有误差等痛点都可能阻碍数据平台的搭建。

因此,信息部门选择通过数据建模的方式,以管理目标为导向,梳理各个业务系统中的不准确、有问题的数据,并对这些数据进行溯源追踪,规范各个业务系统的底层数据,最终结合具体的业务系统进行优化。

锦上添花,搭建汽车监控平台

通过多维度的数据处理,数据标准化、数据清理等多项功能得以落地,同时数据管理框架重新搭建。随着公司影响力的增加,如何在数据处理的基础上,做好数据展示,建设数据大屏,成为集团信息部门的重点工作。

特色场景三:车辆实时监控平台

为了保证汽车的正常运行,公司在每一辆行驶的新能源汽车上都装有数据感应装置,数万辆车的数据会实时传导、更新至公司的数据库中,在GPS地图等多种图表的作用下,简单的拖拽操作,就可以轻松看到不同区域、不同时间段的汽车整体运行情况。

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同时,汽车监控看板还支持钻取操作,点击地图上的车辆标识,可以下钻到该车辆的具体运行情况。汽车的行驶里程、当前车速、电池状态、预警状态等信息将实时更新到数据系统中,进行实时呈现。汽车监控大屏可以保证数据平均每15秒进行更新,全国各地的汽车都在监控范围之内。大屏上线至今,通过提前预警通知,已经防止了数十起事故的发生。

特色场景四:庞大数据量的瞬时处理

不同模块的数据监控大屏可以清晰的展示汽车的整体运行情况,一方面让生产线的各个流程都能清楚整体运行情况,打通生产端与使用端,最后助力销售部门去做推广;另一方面让合作伙伴、客户对公司的情况有更深次的了解。

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但是在搭建汽车监控平台时,最让信息部门担心的就是瞬时8W+车辆产生的数据量,平台需要对这庞大的数据量进行实时清洗、分析、展现,对数据传输的速度与分析的技术要求很高。最终,经过数个月的调试,利用帆软搭建的汽车监控平台成功上线,达到了信息部门的既定预期。

在利用帆软搭建汽车监控平台的时候,毕竟是第一次尝试,我们也非常担心这个平台是否可以处理这庞大的汽车行驶数据,好在最终结果是很欣慰的,监控大屏是很成功的。

——江铃新能源汽车有限公司IT总监 谭晓斌

从被动的业务需求响应到主动的为业务创造价值,帆软数据平台与业务数据的深度结合,助力业务系统的框架搭建、数据管理展示能力的提升。集团信息部门也在短短几年的时间内实现了管理变革与价值升级。如今整个公司对数据的利用都格外重视,上到管理层,下到具体车间,都专注于挖掘每一个应用场景的数据价值。

写在最后 永远行驶在数据建设的道路上

无论是“大中台,小前台”策略,还是用于展示分析的汽车监控大屏,基于业务需求的数据管理始终是公司数据建设的重点。基于数据管理,未来公司还需要在原有系统数据框架的基础上,加强数据对业务的反哺能力,这要求信息部门开发新的数据分析模型,并基于此布局经销商管理系统、维修站管理平台等系统,对公司业务进行全流程的数据支撑。

比如,目前主流的软件——finereport,它小到填报、查询、部署、集成,大到可视化大屏、dashboard驾驶舱,应有尽有,功能很强大。最重要的是,因为这个工具,整个公司的数据架构都可以变得规范,下一步就是构建企业的大数据平台了。而且它是java编写的,支持二次开发,类Excel的设计器,无论是IT还是业务,上手都很简单:编辑sql优化、数据集复用简直都是小case,大大降低了报表开发的门槛。在企业中被关注最多的数据安全方面,FineReport支持多人同时开发同一套报表,并通过模板加锁功能防止编辑冲突;通过数据分析权限控制,保障数据安全。

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