2024汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型白皮書

1中國車企數(shù)字化轉(zhuǎn)型始于“工業(yè)4.0”話題的傳化變革熱度高漲不減。三大核心趨勢仍驅(qū)動數(shù)新勢力品牌洗牌加速：相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2018年國內(nèi)新能源車企數(shù)量一度超過480家，而2023年僅剩40多家企業(yè)正90%。其中威馬、傳統(tǒng)品牌急求技術(shù)合作：傳統(tǒng)品牌紛紛大眾汽車投入7億美元增資小鵬，將基于小鵬純電平臺打造兩款大眾品牌純電車不同受眾群體、不同能源類型的品牌矩吉利的品牌下，在近3年間快速擴容了極

用戶群體年輕化：90后成為主力購車群體，2022年已占據(jù)整體購車人群的30%線上直播、網(wǎng)絡(luò)媒體等線上化的生活方用戶意識多元化：Z世代在購車選擇時更隨著中國汽車市場邁入存量競爭時代，賣方其與OPPO從用戶場景的認(rèn)知洞察出發(fā)進行產(chǎn)品規(guī)劃與技術(shù)預(yù)研，得以占據(jù)現(xiàn)有市場的“一畝三分營將不再是車企管理層的經(jīng)營選項，而是企網(wǎng)絡(luò)對高保真系統(tǒng)模型進行降階以加速廠商已經(jīng)開始廣泛地應(yīng)用AI技術(shù)來提高云計算/邊緣計算：云計算和邊緣計算在

而邊緣計算可以將汽車的各種傳感器數(shù)據(jù)和控制信息直接從云端發(fā)送到終端設(shè)源頭的邊緣側(cè)進行數(shù)據(jù)處理來減少數(shù)據(jù)此外，用戶和車企還能遠程監(jiān)控車輛狀是業(yè)務(wù)效率提升、精度拔高的關(guān)鍵基石。例決方案憑借硬技術(shù)實力異軍突起。01AI產(chǎn)業(yè)鏈賽道各有聚焦，發(fā)展身位亦有差?1.0傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程線上化，沉淀線下流程數(shù)據(jù)用于業(yè)務(wù)和組織管化階段的標(biāo)志為建立數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，搭建基本的功能化信息管理系統(tǒng)（如經(jīng)2.0階段同時在系統(tǒng)上實行去煙囪化的集成式管

業(yè)務(wù)策略驅(qū)動轉(zhuǎn)型切入點不同，變革成熟研發(fā)：研發(fā)數(shù)字化聚焦于通過優(yōu)化研發(fā)高虛擬驗證能力等，目前行業(yè)內(nèi)已初步度過信息化階段，正借力數(shù)字孿生等技術(shù)向更高效研發(fā)驗證的數(shù)字化與智能化產(chǎn)供：生產(chǎn)與供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)基本已落實關(guān)鍵環(huán)節(jié)的信息化改造，部分自動化與智識別及追溯等功能，將感知、決策和控銷服：受經(jīng)營KPI務(wù)環(huán)節(jié)整體信息化完成率極高，其中營銷投放環(huán)節(jié)已度過自動化邁入智能化階段。以上汽大眾為例，自2016年起啟動數(shù)字化轉(zhuǎn)型并夯實其底層CDP用戶數(shù)據(jù)背靠中國市場昂揚發(fā)展的電動化趨勢，新勢力品牌車聯(lián)網(wǎng)水平已邁入數(shù)字化階段，主要集中在交互式的語音體驗與影音功能，但在智能駕駛方面仍借生成式AI技術(shù)研發(fā)出MindGPT并集成進一步提升家庭用車場景的車內(nèi)語音交經(jīng)營管理：整體處于數(shù)據(jù)導(dǎo)向的自動化

階段，車企內(nèi)部已啟動數(shù)據(jù)可視化管理以評價經(jīng)營表現(xiàn)，但不同企業(yè)間的可視能化的經(jīng)營決策仍有差距。以寶馬領(lǐng)悅的CDP平臺為例，通過打通營銷端全鏈效為目標(biāo)將成為下一階段的發(fā)展重心。CDP用戶數(shù)據(jù)管理平臺，在行業(yè)全面啟動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，不同車企由于品牌基因、產(chǎn)品優(yōu)勢、入局時間等多方因素，其在轉(zhuǎn)型之路上面臨的挑戰(zhàn)亦有所變化。行業(yè)玩家的困惑或許不再是“0到1階段的羅蘭貝格基于多年行業(yè)服務(wù)經(jīng)驗，總結(jié)沉淀形成SBOT數(shù)字化變革方法論。我們將從方法論ness（業(yè)務(wù)）Organization（組織）Tech-痛點1

效，另一方面期望利用AI算法提升產(chǎn)品智能化近的車企或單項表現(xiàn)較優(yōu)秀的品牌，企圖復(fù)刻無論是哪種情況，都不利于形成品牌定制化的解決思路：結(jié)合外部洞察，從企業(yè)自身稟賦出診斷。例如，某些歷史銷量較為強勢的合資品牌基于不錯的品牌與產(chǎn)品口碑，對提升用戶運營力和內(nèi)部經(jīng)營管理效率的訴求或更高。基于強聚焦的：明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)內(nèi)的定位焦，例如對新興技術(shù)的探索與研究、業(yè)務(wù)數(shù)業(yè)務(wù)數(shù)字化功能實現(xiàn)起步，后期再隨戰(zhàn)略變可拆解的：步拆解指導(dǎo)業(yè)務(wù)、組織、技術(shù)等具體發(fā)展方向。業(yè)務(wù)發(fā)展方向包括對產(chǎn)品全生命周期中售、服務(wù)等），組織發(fā)展方向包括考慮是否需要建立獨立的實體組織、人才發(fā)展規(guī)劃

等，技術(shù)發(fā)展方向包括考慮對平臺架構(gòu)的優(yōu)型之輪”運轉(zhuǎn)起來。例如，在新能源化趨勢分階段的：基于上述短期目標(biāo)規(guī)劃，進一步延伸對未來3-5年的中長期目標(biāo)規(guī)劃。整體具體業(yè)務(wù)實現(xiàn)抓手可有所調(diào)整。03userid:247865,docid:152338,date:2024-01-userid:247865,docid:152338,date:2024-01-?痛點2：業(yè)務(wù)發(fā)展中數(shù)字化定位發(fā)生搖擺對于多數(shù)車企來說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型啟動已有數(shù)0-的動蕩。在競爭加劇、消費者訴求快速變化的定力不足，舉措規(guī)劃散亂、矛盾或冗余，資源解決思路：圍繞數(shù)字化階段性目標(biāo)，應(yīng)強調(diào)對

在用戶需求激增期，銷量提振隨行業(yè)需求水漲船高，數(shù)字化價值此時應(yīng)有更豐富的內(nèi)涵。此時可補充用戶衍生收入、品牌溢價等行業(yè)案例分享：以某合資品牌的數(shù)字化團隊的實現(xiàn)，因此重點考核功能落地、數(shù)字化于業(yè)務(wù)側(cè)的滿意度等相關(guān)指標(biāo)。然而，隨業(yè)務(wù)營班子、規(guī)劃配套的運營舉措；但無論短期略目標(biāo)仍聚焦數(shù)字化賦能業(yè)務(wù)中的功能交對產(chǎn)品、技術(shù)的側(cè)重與優(yōu)先。04

10痛點：轉(zhuǎn)型缺乏業(yè)務(wù)引領(lǐng)，數(shù)字化進程緩慢鑒于汽車較長的全生命周期產(chǎn)業(yè)鏈，在給予更出了更高的要求。現(xiàn)階段車企往往容易在數(shù)字的困局，繼而造成數(shù)字化進程緩慢、產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋不足等情況。一方面或由于業(yè)務(wù)部門缺乏業(yè)理解，落地產(chǎn)出不符合業(yè)務(wù)期望，導(dǎo)致系統(tǒng)落解決思路：在充分調(diào)動業(yè)務(wù)積極性并發(fā)揮數(shù)字化團隊的賦能作用中，關(guān)鍵的成功要素仍為從戰(zhàn)略出發(fā)，自上而下和自下而上的數(shù)字化認(rèn)知

3個做法：①企業(yè)內(nèi)部通過培訓(xùn)、研討等形式開展數(shù)字化案例學(xué)習(xí)，包括基礎(chǔ)概念科普、典型案例分享、現(xiàn)場案例實踐等跨行業(yè)案例；②構(gòu)建數(shù)字化團隊與業(yè)務(wù)方的創(chuàng)新與共創(chuàng)氛圍，數(shù)字化團隊可拋磚引玉，提供小型試點方案激發(fā)業(yè)務(wù)方想象力，共同頭腦風(fēng)暴、以點及面地完善數(shù)字化價值鏈地圖；③補入第三方咨詢機構(gòu)視角，通過參與行業(yè)專家的分享或開展獨立咨詢項目形式，補充更2項避免：①避免項目開展脫離業(yè)務(wù)短中長期目標(biāo)，應(yīng)當(dāng)堅持業(yè)務(wù)先行，同時兼顧其他同步開展的數(shù)字化項目，考慮是否存在沖多個相關(guān)業(yè)務(wù)方均主動發(fā)起轉(zhuǎn)型項目，最終重。05行業(yè)優(yōu)秀實踐分享：主機廠A在開展Order-to-223 務(wù)部門有明確的發(fā)展目標(biāo)，從而進行問題拆解

使項目整體最終按計劃落地。06項目籌備階 項目規(guī)劃階 項目結(jié)經(jīng)管會

銷售部生產(chǎn)部

存在較為嚴(yán)重的資源浪費，老ERP系統(tǒng)仍被迫承擔(dān)業(yè)務(wù)執(zhí)行功能，新ERP系統(tǒng)的落地僅能支撐業(yè)務(wù)驗證。07主機廠ERPIT?痛點1：難以橫向協(xié)同相關(guān)部門推動轉(zhuǎn)型落下級部門，導(dǎo)致在決策與項目推進上的話語權(quán)關(guān)部門轉(zhuǎn)型職責(zé)模糊，關(guān)鍵決策點包括前期的數(shù)字化部門易被當(dāng)作成本中心，業(yè)務(wù)方對其價值認(rèn)可度不足，導(dǎo)致項目協(xié)作被動、積極性不解決思路：改善協(xié)同問題可通過“三步走”方隊與業(yè)務(wù)部門的職責(zé)分工，同時構(gòu)建由相關(guān)改變業(yè)務(wù)方對數(shù)字化團隊的成本中心“偏

上而下布置（亦可自下而上提議）一些直觀一方面，由于對數(shù)字化人才或能力的需求認(rèn)知不足，對不同部門與崗位協(xié)同人員需要具備怎樣的數(shù)字化能力要求不清晰，繼而導(dǎo)致人才招才儲備多涉及外部多元人才的外聘，而在此過充分、人才流失率高等問題。車企在跨行業(yè)專能力需求進行全面梳理，基于核心能力需內(nèi)化培養(yǎng)的關(guān)鍵原則，匹配人才能力儲備的途徑，包括內(nèi)聘、外招、第三方代理商合作等方式。此外，組織體系應(yīng)當(dāng)更靈活敏捷，敢于在新興人才引領(lǐng)下進行相應(yīng)調(diào)整；需自上而下改變?nèi)瞬礁鶕?jù)同異業(yè)的優(yōu)秀實踐，梳理不同崗位下迅速，人才能力迭代亦較快，故較難像傳統(tǒng)人才。因此，企業(yè)可嘗試挖掘一般復(fù)合型與

保企業(yè)與人才雙方快速度過磨合期，具體做等。市場洞 流程優(yōu)需求理 交流溝 原型設(shè)計PRD寫作數(shù)據(jù)應(yīng)用業(yè)務(wù)理解溝通交流測試驗收市場洞察架構(gòu)理解技術(shù)開發(fā)項目管痛點1自信息化時代起，車企在傳統(tǒng)銷售與生產(chǎn)方面已有不少數(shù)據(jù)積累。隨數(shù)字化水平提升，越來越多線下環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)為線上，繼而帶來更豐富的數(shù)據(jù)沉淀；數(shù)據(jù)架構(gòu)的升級也允許企業(yè)存儲更多的數(shù)據(jù)并執(zhí)行高階的數(shù)據(jù)分析。然而，與此同資產(chǎn)”的情況，即花費大量成本存儲與管理數(shù)據(jù)，但難以挖掘數(shù)據(jù)可賦能的業(yè)務(wù)價值。主要數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳：伴隨數(shù)據(jù)來源多樣化，如第三方渠道數(shù)據(jù)、經(jīng)銷商數(shù)據(jù)導(dǎo)入等，導(dǎo)致底

可視程度不高：業(yè)務(wù)方可視且可分析的數(shù)據(jù)有限，導(dǎo)致通過分析并決策的關(guān)鍵抓手缺用戶較難開展自主分析，或由于前端應(yīng)用功能匱乏，或需要數(shù)據(jù)專家過多的后臺輔助；盡快升級更敏捷的數(shù)據(jù)架構(gòu)，支撐底層數(shù)據(jù)湖理與分析管理、應(yīng)用層的多源數(shù)據(jù)收集與全業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)可視化洞察。09 BIBI

結(jié)果層數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)服務(wù)結(jié)果層數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量平臺（質(zhì)量管理數(shù)據(jù)質(zhì)量平臺（質(zhì)量管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺（資產(chǎn)管理規(guī)則定義規(guī)則監(jiān)控元數(shù)規(guī)則定義規(guī)則監(jiān)控元數(shù) 主分 分

數(shù)據(jù)源（關(guān)系型，流式數(shù)據(jù)，文件采集，人工補數(shù)Kafka數(shù)據(jù)源（關(guān)系型，流式數(shù)據(jù)，文件采集，人工補數(shù)Kafka多數(shù)車企在轉(zhuǎn)型過程中往往面臨將“煙囪式”陳舊系統(tǒng)切換成更敏捷系統(tǒng)架構(gòu)的挑戰(zhàn)，具體業(yè)務(wù)場景與系統(tǒng)模塊存在割裂：功能模塊存在功能冗余、技術(shù)資源浪費等情況，系統(tǒng)業(yè)務(wù)中臺與前端應(yīng)用邊界模糊：常見誤區(qū)如敏態(tài)應(yīng)用被納入中臺，導(dǎo)致后期迭代變更效接口問題等導(dǎo)致難以入湖，業(yè)務(wù)方仍只能使

解決思路：從業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)出發(fā)自上而下重新梳理數(shù)字化系統(tǒng)架構(gòu)，圍繞SPIG能模塊，匹配全生命周期業(yè)務(wù)核心場景，并標(biāo)注對應(yīng)的部門用戶，形成最小化的、敏捷運作的業(yè)務(wù)中臺以及數(shù)據(jù)中臺，同時為了保強后臺IaaS：除了企業(yè)云服務(wù)的建設(shè)，亦需考慮邊緣層的打造，如物聯(lián)網(wǎng)、邊緣數(shù)據(jù)計安全底線Governance：伴隨車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，在傳統(tǒng)物理安全、數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)上亦需強化車云數(shù)據(jù)的安全與可獲取性。10/前用臺層購車 AR 數(shù)據(jù)報 BI報儀表 輿情分 決策智質(zhì)量預(yù) 數(shù)據(jù)開發(fā)數(shù)據(jù)服務(wù)大平平臺AI能力引擎AI開發(fā)平臺臺層基礎(chǔ)4G/5G、RTLS、UWB、NB-IoT、LoRa、Internet、Wi-Fi…IoT&邊緣層數(shù)據(jù)計算&鏈接&邊緣接入源配 通訊協(xié)議及數(shù)據(jù)解標(biāo)識解析 流量監(jiān)小應(yīng)層 營 制 協(xié) 物 協(xié) 協(xié)PLC/PACCNC不夠。誠如前文提及，數(shù)字化變革亦是企業(yè)“全面的業(yè)務(wù)需求？如何利用前瞻的高新技術(shù)？在此我們通過數(shù)字化創(chuàng)新實踐案例“拋磚引面對線索沉淀及培育轉(zhuǎn)化難的痛點，線索精益運營將在打通跨觸點線索數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，圍繞“在正確的時間將合適的信息通過合適的渠道推送給精準(zhǔn)的人群”這一理念制定解決方案，實現(xiàn)從公域到私域、線上到線下的線索全

為實現(xiàn)以上目的，線索經(jīng)益運營需滿足以下車線索收集及清洗標(biāo)準(zhǔn)定義：對接品牌公私域所有觸點，并接入用戶和車輛主數(shù)據(jù)，構(gòu)用戶意向分析及評級：能夠通過不同類型用戶，基于全旅程與品牌互動的行為，判定用戶購買意向，能夠通過智能分級體快速識別精準(zhǔn)培育運營：能夠依據(jù)不同場景，開發(fā)并線索下發(fā)及追蹤管理：基于線索智能分級，自動化下發(fā)線索，并提供精準(zhǔn)培育舉措，及時跟進線索觸發(fā)后狀態(tài)，統(tǒng)一管理并迭代率。11行業(yè)案例分享：多渠道數(shù)據(jù)整合，聚焦高車的數(shù)字化營銷需求，某中國自主品牌車企目前正面臨這樣的困局：傳統(tǒng)觸達方式單一且低效持續(xù)培育轉(zhuǎn)化工具有限，轉(zhuǎn)化效果無法精準(zhǔn)跟蹤等。羅蘭貝格助力該自主品牌搭建全域線舉措一：2C全域觸點全量用戶數(shù)據(jù)整合清聚焦該車企的C端觸點，我們助力整合了110+客服平臺提升線索清洗質(zhì)量；在新媒體渠道方

微博等主流新媒體；與此同時，還包含appOC及O、360度號碼和OpenID等進行用戶唯一身份的精細化匹配及清理。12?舉措二：精細化線索評級，模型持續(xù)預(yù)測基于該車企的業(yè)務(wù)需求，我們將線索按用戶旅（均包括退款（更關(guān)鍵的是，我們通過對用戶全鏈路的行為分路徑，并基于此搭建銷售預(yù)測模型，如在30注產(chǎn)品功能及商務(wù)政策的用戶，將在線索評級模型中被識別為高意向用戶，并指派門店銷售

該模型將每日滾動更新，確保全量用戶覆蓋以及狀態(tài)精準(zhǔn)性。13低低高針對大定、小訂（含退款高針對大定、小訂（含退款交 更多關(guān)注產(chǎn)品功能、內(nèi) 格及商務(wù)政策的用基于旅程定義價基于旅程定義價 基于歷史識別特 基于模型預(yù)測意當(dāng)線索按照用戶分類和意向度評級后，品牌可例如，針對高意向粉絲潛客推送專屬客服，明過品牌宣傳提升價值共鳴，通過孵化提升意向度。最終希望通過因人而異的培育方式，進一

針對不同價值等級的線索，我們的線索運營平包含營銷活動、裂變活動、溯源海報和智能表勢運營。當(dāng)線索孵化完成并下發(fā)至門店后，我們的解決方案仍可持續(xù)追蹤線下門店對線索的運營狀態(tài)，并基于線下門店跟進狀態(tài)判斷購車意向。了解每個線索渠道的投入和轉(zhuǎn)化比例，洞察每個線索渠道的效果和價值?；谟脩羯芷陉P(guān)鍵節(jié)點的預(yù)測情況，系統(tǒng)每天會基于預(yù)測結(jié)售前部分：關(guān)注轉(zhuǎn)化和流失兩類用戶的客戶

售后部分：關(guān)注用戶使用情況，形成售后線2023年持賦能該自主品牌品牌近1,0001.33月至11月底累計采集1,00萬有效線索。通過對主機廠近1個線索來源渠線索下發(fā)時效從原來的1020分鐘縮短至3~5后30分鐘內(nèi)首40分鐘縮短至2在數(shù)字化大趨勢下，汽車行業(yè)玩家在日常運營過程中積累了大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，但當(dāng)前企業(yè)對于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)治理與使用的發(fā)展進程相對落后，造成一定程度上數(shù)據(jù)資源的浪費。我們觀察到當(dāng)?“煙囪式”業(yè)務(wù)職能的IT系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫互相獨企業(yè)內(nèi)部缺乏統(tǒng)一數(shù)據(jù)規(guī)范，部門間數(shù)據(jù)共享?缺乏企業(yè)層面的統(tǒng)一數(shù)據(jù)資源池，不同團隊之尚無統(tǒng)一認(rèn)知，造成數(shù)據(jù)概念理解和處理方法的斷層。在實際操作中需要面臨大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)梳理與處理工作，難以進行高效的全局業(yè)務(wù)?據(jù)服務(wù)能力，對于當(dāng)前大量業(yè)務(wù)運營數(shù)據(jù)價值

為幫助企業(yè)提高數(shù)據(jù)治理與開發(fā)使用能力，我客戶生命周期管理等科學(xué)方法論，提出車聯(lián)數(shù)據(jù)中臺解決方案，主要包含主數(shù)據(jù)建設(shè)和管主數(shù)據(jù)建設(shè)和管理是數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的重要基將人、車、經(jīng)銷商等多處需要共享的數(shù)據(jù)定義等眾多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)接入完成后，需要基于企業(yè)各個業(yè)務(wù)流程完成梳理并整合，按需抽在與業(yè)務(wù)部門達成一致后，將處理后統(tǒng)一、完?數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基石，亦是數(shù)字化營銷重要中間產(chǎn)出物之一，數(shù)據(jù)資產(chǎn)需要具基于一系列開源組件完成數(shù)據(jù)平臺搭建后，對層管理和縱向分域管理，從業(yè)務(wù)流程和數(shù)據(jù)應(yīng)用的視角出發(fā)，對接入的數(shù)據(jù)進行梳理、提取和開發(fā)，劃分中間表和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)域，創(chuàng)建數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)場景應(yīng)用是實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵。通過將營銷與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，利用數(shù)字化手段幫助業(yè)務(wù)主實現(xiàn)個性化、精準(zhǔn)化的營銷目通過數(shù)據(jù)中臺賦能各個業(yè)務(wù)場景，實現(xiàn)用戶體細化的運營和高效增長；在業(yè)務(wù)策略層面，基于獲取的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)等，綜合進行數(shù)據(jù)分析和挖掘，并結(jié)合線上數(shù)字化業(yè)務(wù)和傳益等多個維度進行分析，挖掘潛在業(yè)務(wù)場景，行業(yè)案例分享：數(shù)據(jù)中臺搭建，業(yè)務(wù)場景某傳統(tǒng)主機廠是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極實踐者，擁

產(chǎn)化沉淀，打造以車輛為核心的車聯(lián)數(shù)據(jù)平臺和應(yīng)用場景。我們助力主機廠實現(xiàn)從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)價值的轉(zhuǎn)化，為經(jīng)銷商數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供工具，為終端用戶運營提供增值服務(wù)的數(shù)據(jù)支撐，進一步推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。車聯(lián)數(shù)據(jù)中臺按照以下三個階段開展，最終建成完善?時使用數(shù)據(jù)進行服務(wù)分析和改進，方便業(yè)務(wù)及階段二：基于業(yè)務(wù)邏輯搭建數(shù)倉資產(chǎn)，提供進一步完成數(shù)據(jù)架構(gòu)優(yōu)化，隨著數(shù)據(jù)接入種類、數(shù)量的增加，逐步進行數(shù)據(jù)倉庫的體系化治理模塊，及時發(fā)現(xiàn)并處理問題，提高數(shù)據(jù)接入和計算的準(zhǔn)確度。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)業(yè)務(wù)需求持續(xù)迭代數(shù)據(jù)報表，同時基于獲取的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，綜合進行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，建設(shè)指標(biāo)數(shù)據(jù)通道對接及數(shù)據(jù)采集(部分業(yè)務(wù)費報表(部分業(yè)務(wù)應(yīng)用場景

數(shù)據(jù)通過到及數(shù)據(jù)采集(部分指標(biāo)標(biāo)簽體系業(yè)務(wù)洞察報表中心指標(biāo)標(biāo)簽體系業(yè)務(wù)洞察報表中心?和數(shù)倉規(guī)劃迭代。在維持和提高平臺生產(chǎn)能力、生產(chǎn)質(zhì)量的基礎(chǔ)上，著重主機廠的全業(yè)務(wù)鏈場景賦能，對數(shù)據(jù)進行分類運用，通過數(shù)據(jù)報表、線索管理、業(yè)務(wù)狀況預(yù)警等多種手段實現(xiàn)業(yè)務(wù)場景綜合賦能，進一步開啟數(shù)據(jù)價值變場景我們以此為例：17

場景著眼純電車用戶里程焦慮的痛點，數(shù)據(jù)中送至APP端，使得客戶能及時掌握自己的歷史等，及時通知用戶提前規(guī)劃充電補給路線等信進行后續(xù)維修、置換等相關(guān)專題場景探索以提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為企業(yè)在電動車板塊提供用戶服APP

銷售對練AI在當(dāng)前汽車行業(yè)的培訓(xùn)體系中，企業(yè)面臨著諸多挑戰(zhàn)，特別體現(xiàn)在新員工的培訓(xùn)過程中，主?由于一線人員的高流動培訓(xùn)方式不僅耗時長，而且綜合成本高昂。

培訓(xùn)師素質(zhì)參差不齊：培訓(xùn)師的流動性較高，且不同培訓(xùn)師的講課水平參差不齊。在培訓(xùn)效果難以量化：傳統(tǒng)的線下集中培訓(xùn)方式在質(zhì)量考核方面存在很大的挑戰(zhàn)。由并且難以確保培訓(xùn)效果，亟需一種創(chuàng)新的解決為核心，提供創(chuàng)新和高效的解決方案，主要包AI圍繞大模型進行的行業(yè)數(shù)據(jù)微調(diào)訓(xùn)練以及PromptAI獲得對汽車培訓(xùn)行業(yè)的深入理解和處理能力AI能夠根AI可以模擬一個關(guān)注車輛設(shè)AI還能夠提出與產(chǎn)地展現(xiàn)出來。AI評分模塊：此模塊利用大模型對一線人員在對練場景中的表現(xiàn)進行分析。AI通過語分。這不僅幫助一線人員全面了解自己的銷AI問答模塊：結(jié)合知識庫和大模型技術(shù)，為通過LoRA微調(diào)技術(shù)，AI能夠理解汽車行業(yè)

合LangChain技技巧、客戶異議應(yīng)對等技能融入到知識庫AI能夠?qū)崟r為一線人員提供關(guān)于車輛銷售的優(yōu)質(zhì)答AI培訓(xùn)配置后臺：AI培訓(xùn)配置后臺為AI對練和AI問答模塊提供支持。通過對練配置后臺，培訓(xùn)管理者可以靈活配置針對不同車型盲區(qū)，并制定更有針對性的對練課程。問答最常提問的內(nèi)容，并據(jù)此驅(qū)動語料運營，不斷提升AI問答的回答質(zhì)量。18大模型技術(shù)的應(yīng)用使得培訓(xùn)過程更加高效且互動性強，并能實時調(diào)整內(nèi)容以適應(yīng)市場變化從而更有效地規(guī)劃和調(diào)整培訓(xùn)策略。更重要的是，AI培訓(xùn)模型能大幅提升企業(yè)在培訓(xùn)領(lǐng)域的投入產(chǎn)出比，減少對培訓(xùn)師、培訓(xùn)場地等資源的依賴，同時減少因員工流動帶來的重復(fù)培訓(xùn)成本。初步估計這一系統(tǒng)能夠為企業(yè)節(jié)省約三 AI汽車生產(chǎn)涉及眾多車間、設(shè)備、工藝等協(xié)同作求驅(qū)動，主機廠需要向消費者提供更加多樣化的車型以及個性化配置選擇，以保證產(chǎn)品競爭汽車品牌高端車型配置組合甚至超過千種，這進一步提升了汽車生產(chǎn)的復(fù)雜度。在這一過程鍵要素，直接影響著效率提升、質(zhì)量管控和成備的數(shù)據(jù)系統(tǒng)獨立，無法實時共享，導(dǎo)致數(shù)據(jù)存儲冗余、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一致、數(shù)據(jù)處理低警、診斷和處理，影響生產(chǎn)的穩(wěn)定性和可靠參數(shù)異常，調(diào)整和優(yōu)化困難，影響產(chǎn)品質(zhì)量針對上述痛點，我們提出生產(chǎn)數(shù)據(jù)透明化解決方案，提升汽車制造效率，應(yīng)對復(fù)雜多變的市狀況等信息能夠隨時隨地獲取和分析。透明工廠的實現(xiàn)不僅僅是技術(shù)層面的革新，更是制造基于大量數(shù)字化戰(zhàn)略與落地項目經(jīng)驗，我們總0-1”全周期伴隨生產(chǎn)數(shù)據(jù)透明?確定透明工廠的愿景和目標(biāo)。制定詳細的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃，明確

技術(shù)基礎(chǔ)建設(shè)：更新和升級現(xiàn)有的生產(chǎn)設(shè)系統(tǒng)集成和數(shù)據(jù)整合：部署先進的MES和ERP系統(tǒng)，實現(xiàn)對不同系統(tǒng)的集成管理。確安全和隱私保障：加強網(wǎng)絡(luò)安全措施，確保數(shù)字化平臺的數(shù)據(jù)安全性。定期進行安全員工培訓(xùn)和文化建設(shè)：制定全面的數(shù)字化培訓(xùn)計劃，確保員工具備所需技能。建立開放的企業(yè)文化，鼓勵員工對數(shù)字化轉(zhuǎn)型提出建監(jiān)測和持續(xù)改進：部署實時監(jiān)測系統(tǒng)，隨時通過上述實施步驟，我們目標(biāo)搭建完善高效的數(shù)字化生產(chǎn)體系解決方案，滿足當(dāng)下及未來的多個方面，以保證數(shù)字化系統(tǒng)順利有效地落地引入先進的集成平臺。部署制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）和企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)（ERP），通過推動物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用。廣泛應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過傳感器實時采集生產(chǎn)