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汽车质量分析大数据解决方案

  • 生产要求

    需要知道哪些车型市场需求量大,用以调节生产指标。

    需要知道哪些零部件发生问题的可能性高,从而改进工艺。

    需要知道车辆市场投放的情况,从而调节新车研发计划。

  • 售后要求

    需要知道4S店哪些车辆的故障率,返修率高,从而提供对应的配件和服务。

    需要知道车辆的质量跟踪,以便反馈相关信息到生产部门。

    需要根据车辆生产情况,物流情况,制定对应的售后计划。

  • 监管要求

    需要知道生产过程中相关指标检测是否达标。

    需要知道车辆生产安排是否符合相关法规政策。

    需要从车辆售后机构获取对应的监管数据,例如新能源车数据,导航定位数据。

  • 基于关系型数据库车辆售后质量分析系统数据承受压力已达到瓶颈。
  • 汽车整车质量分析已经越来越和生产数据,销售数据,物流数据,售后数据密不可分。
  • 庞大的数据计算处理使传统的解决方案捉襟见肘。
  • 多用户并发系统的安全性要求成为需要解决的难题。
  • 完善的质量分析系统是提升各项业务能力的重中之重。

  • 接口繁多

    定制了多个标准化接口,便于数据接入和对接第三方平台。

  • 用途繁多

    不但可以代替原有售后质保系统展现售后相关数据,还可以提供生产数据校对,物流管理,车辆追溯等功能。

  • 安全机制强

    平台提供了授权和审计双重机制。

  • 数据处理效率高

    平台建立在大数据平台之上,高效的分布式计算大大提升数据处理效率。

  • 数据存储量大

    包含车辆所有数据,突破了以往数据存储的限制,数据存储在Hadoop之上。


  • 由于平台以Hadoop为底层,大大提升了数据传输效率和数据处理效率

  • 但覆盖原有系统的相关功能,同时可以根据业务需求定制新的功能

  • 新的质量分析系统无论是底层还是顶层都有授权,认证与审计机制,进一步避免了数据外泄风险

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