大数据时代下的智能汽车

随着近年来我国社会整体发展水平的提升,人们的生活质量和水平也得到了显著的提升,对于汽车的使用也更加频繁。汽车行业作为当前智能制造的主要应用行业，应该怎样智能升级?

近日，在成都举办的2018汽车大数据创新先锋智能制造研讨会上，国内各知名汽车企业、科研机构、媒体等专业人士，与主办方数策的专家们一起围绕汽车智能制造领域备受关注的话题展开研讨交流。专注于汽车行业大数据应用的数策明确表示：未来十年，中国汽车行业变革重生与数据智能密切相关。

其实不只是中国的汽车行业，由于互联网的不断渗透，全球汽车行业都在面临变局。尽管中国汽车的智能化发展基于“互联网+AI”的有利影响，但汽车行业却仍然存在不少信息“孤岛”，在定制化智能制造的重要创新道路上步履维艰：如何做到精细化销售分析与预测?如何实现产销存一体化?如何做到质量早期预警?以及如何优化零配件库存管理?

面对此种困境，以数策为代表的大数据应用公司起到了关键作用。中国汽车企业纷纷通过大数据应用进行智能技术的创新，以及产业链的变革来实现大环境下的汽车产业转型。

数策合伙人、智能制造解决方案总监王亚中指出，销售计划对于厂商整个供应链起到至关重要的作用。在此基础上做出精准的销售预测对于车企意义重大。数策所提供的销量预测系统的大数据应用可以向上游打通，生产计划、零部件采购计划等等，最终覆盖全业务链。并根据汽车行业的产品体系和生命周期来做预测，对于销售影响最大的各种类型的事件积累成一个制定销售预测的“武器库”，用于销售调整和冲击预估。

另外，定制化智能制造是近些年车厂创新的重要方向。通过依托大数据、云计算、物联网、移动互联网和用户互联，实现高精度下的高效率。信息技术的进步，为汽车行业大规模智能制造提供了条件。处于汽车行业的变革前端的很多前沿汽车企业在2016年就以大规模智能化定制项目作为战略方向。以消费者作为驱动力，通过收集用户的需求大数据来完成一辆车的研发、制造、销售、售后等全过程。

无疑数策与这些前沿汽车企业的数据合作是成功的，但实际上汽车企业实现智能制造的大规模智能化定制也面临着自由化程度较高的配置、较短的交付周期、供应链局限的“三座大山”。“在项目立项之初，考虑到整个市场容量，所规划的产能比较小，因此总产能的前置布局并未能完全跟上整个蓝海市场的增量发展。”

数策专家王亚中坦言，“可以说这也是我们在努力寻求智能制造时代解决方案的过程中必然会碰到的挑战。”