汽车制造商利用大数据改善产品的5种方式

如今的汽车制造商也知道这是一门科学。大数据的有效利用正在成为业务越来越重要的一个方面。
毫无疑问，制造汽车是一门艺术。汽车设计仍然涉及很多素描，雕塑和审美情趣，这是汽车行业取得成功的重要因素。但是如今的汽车制造商也知道这是一门科学。大数据的有效利用正在成为业务越来越重要的一个方面。事实上，咨询机构麦肯锡公司说，到2030年，汽车数据的全球价值可能会达到450亿到7，500亿美元。凭借数十亿美元的竞争优势，这些汽车公司正在寻找可以获得的任何优势。通常情况下，获得优势最好的地方就是汽车公司定期收集的数十亿个数据点。

无论是直接来自车辆的客户关注小组还是数字数据流，汽车制造商正在管理越来越广泛的指标，在这个阶段，涵盖汽车行业从制造到销售几乎每一个方面的性能。这种广泛的覆盖范围使得许多汽车制造商的大数据解决方案也适用于其他领域。

消除供应链中的薄弱点

汽车公司强大的基础是其制造业务，为此，具有高效可靠的供应链至关重要。汽车公司依靠零件和材料，以及来自世界各地的供应商。在正确的时间将正确的东西放在正确的地方，而这是他们首先构建汽车的原因。

汽车制造商使用经销商管理系统（DMS），客户关系管理（CRM）和客户满意度调查的大数据。他们收集有关客户查询，销售，库存水平，甚至客户订单模式的各种模型，装饰和颜色的指标，以了解每个车辆应包含哪些内容，使其更具吸引力。这些信息与国际天气模式数据，原材料的可用性等信息相结合，以确保供应商能够妥善保持装配线的不断运行。风险管理分析也有助于减少可能的供应链中断，因为通过供应链和经销商收集实时数据的能力正在帮助管理人员可以更积极地进行决策。最新的预测模型甚至声称他们可以“提前确定供应商之间的零件缺陷”。

更好更快的开发汽车

设计和制造新车和卡车仍然是一个长达数年的过程，在此投入了大量时间和成本。考虑一下：开发中的一个模型可能在汽车制造商当前的产品中使用某种特性，比如说一种窗口按钮。但是，一家汽车公司正在通过监控行业的数据，客户满意度研究，经销商服务部门和自己的内部研究可以明确该按钮的数量。在这种情况下，制造商可以在此过程的早期停止新模式的开发，并尽可能低成本地进行解决。这样的数据分析可以为操作过程提供信息，从而可以更准确地进行材料采购，人力计划和实时供应商协调。

当然，在设计新车和卡车时，汽车制造商也依赖大量的工程数据。车辆是由其他复杂系统组成的复杂系统，例如实现增加燃油经济性的目标，可能需要来自空气动力学风洞试验的数据，轮胎的滚动阻力研究和动力总成评估。然后，汽车制造商从每个数据桶中抽取关键信息，同时还可以搜索可以利用的数据集之间的关系。

预知未来

汽车分析软件也帮助汽车行业为未来做好准备的、。例如，汽车研究中心（CAR）收集了数据，以评估为符合燃料经济性和温室气体排放标准而开发的动力总成技术的成本和有效性。研究发现，当达到这些标准的成本时，汽车制造商和监管机构之间的差异就显得显著不同。它还发现，制造商认为监管机构高估了所需动力总成技术的效率。这个数据不仅是帮助汽车制造商准备这些规定的一个工具，而且还可以通过监管机构和政策制定者做出决定，从长远来看可以使汽车制造商受益。

大数据也是自主驾驶汽车最新技术进展的显著促成因素：自驾驾驶汽车背后的技术“学习”通过对现实世界条件的严格建模和分析，以及驾驶员信息的比较来了解乘客的安全性，这由汽车制造商即时收集。不用说，必须解析和采取令人难以置信的数据流。一些专家认为，自主汽车每秒可以产生高达1GB的数据，捕获有关车辆速度的信息，无论其车灯或雨刷是否开启，制动器应用的频率以及交通条件的其他线索。事实上，特斯拉汽车公司已经使用数据来确定汽车在碰撞之前的旅行速度，以及半自主驾驶系统是否在碰撞时有效运行。此外，连接汽车背后的全部概念是车辆将在道路上共享实时数据，这能够以指数方式增加信息流。这也是自主驾驶仍然在进行中的一个原因。

汽车营销工作

人们知道汽车营销是一个巨大的业务。由于市场营销组合分析的增长，它也变得越来越集中和有效。通过对客户反应和内部业务运营的综合评估，这个大数据分支帮助汽车制造商在营销工作中平衡使用激励，回扣，融资交易和其他吸引力的措施，所有这些都是优化后备效率的。在德勤汽车新闻研究中最近发现的一个具体趋势，就是将“家庭”视为消费者而不是个人客户，因为这更好地反映了汽车在许多家庭环境中的作用。数据表明，如同一个家庭中的第二代车辆的生命周期可能会随着新司机室的年龄而再次重演。

革命化管理

德勤研究机构给同的最后一个细节呼吁所有数据用户，而不仅仅是来自汽车行业的人士：精明的业主已经使用统计数字来增加销售业绩数十年。大数据使人们获得如此多的信息，可以很容易地丢失所有噪音的信号。因此，德勤研究机构表示，如今成功的汽车制造商正在专门考虑数据分析复杂性的新型管理风格，其领导者对业务有着广泛的认识，并认识到需要从企业获取相关数据，并支持一个完全致力于分析“生态系统”。