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車聯網數據分析及應用
汽車行業“大數據平臺”,拓展“智能網聯汽車”全生命周期價值
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業務挑戰
缺乏連續性鏈條,汽車數字信用受損
當前汽車行業存在 “數據煙筒” 現象,車企、服務商、金融機構等主體的數據相互獨立,這種割裂導致難以形成連續性的數據鏈條,容易滋生數據篡改、偽造等風險,缺乏可靠的信任機制直接就會造成汽車數字信用受損,不利于行業健康良性發展。
數字資產薄弱,未發揮產業鏈價值
汽車數據作為車聯網的核心生產要求,尚未能有效轉化成數字資產,尤其是在金融機構、二手車服務商之間,缺乏標準化的、透明化的、可信賴的交易模式,導致產業鏈各環節無法實現價值流通,產業鏈價值難以釋放。
汽車監管和執法存在透明化問題
汽車行業的監管與執法長期存在“數據缺失”的問題,導致監管難以達成精細化,執法缺乏人性化,不利于行業的規范和長期發展。
方案優勢
建立治理平臺,提升數據質量
建立數據治理平臺,通過數據質量標準與規則制定,實現對數據倉庫的數據內容進行質量管控;確立數據負責人和數據主管的組織機制,制定數據管理制度與流程。
構建數據模型,指導數據應用
從車聯網數據特征與業務價值出發,構建可復用的數據模型,提高數據應用的便利性和準確性;根據數據模型進行數據分層開發,建立數據中臺。
挖掘數據價值,賦能商業決策
大數據平臺作為數據治理工具,為客戶快速導入大數據平臺;數據治理咨詢方案結合大數據平臺,為客戶落地實施數據治理;成熟的BI平臺作為工具,提供數據應用分析和報表統計。通過提供數據洞察,最終賦能車企商業價值。
亮點功能
預見性維修分析平臺
面向質量、服務管理人員,通過實時監測車輛數據(如機油壓力、蓄電池電壓、制動狀態等),結合 AI 算法構建救急判斷知識庫,可提前預警重點故障,如機油壓力異常、離合器故障等。
電池全生命周期管理平臺
平臺積累 5 年 + 全生命周期電芯級數據,擁有 10 億條充放電片段數據與 100 起真實著火溯源數據。通過熱失控模型,SOH 模型RUL 模型,可實現電池熱失控預警、健康度與剩余壽命預測。目前可實現長周期提前 7 天預警,短周期提前 45 分鐘預警,降低電池安全風險,延長電池使用壽命 。
二手車定價及二手車業務
定價模型引入選裝折舊、維修減值等因子,一車一況一價的定價模型,可同時對比競品基準殘值,了解市場真實交易情況,指導二手車收銷業務。同時根據不同的交易渠道價格進行分析計算,并基于新能源市場本品及對標競品的庫存動態及時調整本品定價策略。