汽車行業(yè)如何進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型？
2022-10-31 10:57·億信華辰

汽車產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟的重要支柱產(chǎn)業(yè)，在國民經(jīng)濟和社會發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。汽車制造作為汽車工業(yè)的重要組成部分，其規(guī)模和技術的不斷提升是汽車工業(yè)繁榮發(fā)展的前提和關鍵環(huán)節(jié)。

國內(nèi)車企尤其是自主品牌車企，一方面受到激烈的市場競爭，另一方面需積極響應國家數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策指引，通過全鏈條全方位的數(shù)字化能力提升，助力企業(yè)發(fā)展。全國各地均出臺了相關政策，比如上海2022年10月印發(fā)的《上海市制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施方案》中明確提出“到2025年制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型比例不低于80%”。

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汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指的是什么？

“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”是利用數(shù)字化技術，如云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術和能力，來驅(qū)動組織商業(yè)模式創(chuàng)新和商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)重構的途徑和方法。

就汽車行業(yè)而言，通俗的理解就是對汽車產(chǎn)業(yè)鏈相關生產(chǎn)業(yè)務過程進行的重塑，使其更加適應當前市場環(huán)境、生產(chǎn)環(huán)境、互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，從零部件采購、產(chǎn)品研發(fā)、整裝生產(chǎn)、到4S店營銷、到用戶車機端駕駛體驗，以及售后服務，全業(yè)務環(huán)節(jié)數(shù)字化。強調(diào)通過數(shù)字技術對商業(yè)模式重塑，不只是單純的解決企業(yè)某個管理問題或業(yè)務問題，而是通過數(shù)字化技術賦能企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新和突破的核心力量。

汽車行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮下，底層技術的發(fā)展與行業(yè)之間的碰撞，正在成為變革的巨大力量。汽車行業(yè)的“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”是利用新的技術驅(qū)動行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展，改善用戶體驗、重構商業(yè)模式、降本增效。比如現(xiàn)在的新能源車企蔚小理，直接通過車主APP實現(xiàn)汽車的銷售、服務，直接跳過了傳統(tǒng)的4S店銷售模式。

工業(yè)4.0的關鍵是數(shù)據(jù)，是一場以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的工業(yè)革命。同理，汽車行業(yè)作為工業(yè)4.0的重要組成，同樣也需要以數(shù)據(jù)來驅(qū)動車企的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基數(shù)是數(shù)據(jù)，因此首先需要采集匯聚各類數(shù)據(jù)，一方面包括生產(chǎn)全流程采存供銷人財物各業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)，比如SRM、MES、ERP 、DMS和 SCRM 等系統(tǒng)，以及生產(chǎn)設備、制造過程產(chǎn)生的控制、過程等工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)；另一方面智能網(wǎng)聯(lián)數(shù)據(jù)，也就是車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)包括TBOX、APP賣點、人機交互等海量數(shù)據(jù)也需要實時采集、分析處理，運用大數(shù)據(jù)平臺以及人工智能技術實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)處理以及海量數(shù)據(jù)挖掘，并利用從中獲得的洞察提升車企各個領域的決策和自動化水平，支撐車企的多領域數(shù)字化應用，比如智能制造、數(shù)字供應鏈、智慧物流、數(shù)字運營、數(shù)字營銷等。

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汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的障礙是什么？
通過對汽車行業(yè)的調(diào)研和分析，作為重資產(chǎn)、長生態(tài)鏈的離散型生產(chǎn)，在客戶需求導向模式的沖擊下，汽車行業(yè)的數(shù)字化程度乃至信息化程度不高，數(shù)據(jù)普遍面臨著業(yè)務數(shù)據(jù)分散建設、數(shù)據(jù)資源多頭管理、數(shù)據(jù)全生命周期管理不完整等問題。其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最主要障礙可以歸類為以下幾個方面。

1. 對數(shù)字化轉(zhuǎn)型理解片面或存在誤區(qū)
車企管理團隊對數(shù)字化轉(zhuǎn)型理解可能存在誤區(qū)，比如認為“實現(xiàn)數(shù)字化就實現(xiàn)了轉(zhuǎn)型”。更有甚者認為“實現(xiàn)信息化也就能達到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目的”，把業(yè)務系統(tǒng)如SRM、MES、ERP、SCRM等系統(tǒng)的升級改造理解為數(shù)字化轉(zhuǎn)型得手段和目標。

車企管理團隊要充分意識到“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”是利用數(shù)字化技術，如云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等能力來驅(qū)動組織商業(yè)模式創(chuàng)新和商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)重構的途徑和方法。

2.無理論支撐、無現(xiàn)成的行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案
數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為一個大課題，不是一蹴而就的，需要傾全公司全集團之力進行長期規(guī)劃和分階段建設才能實現(xiàn)。

目前，每家車企差異較大，汽車行業(yè)還沒有形成一套成型的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案，如果不借鑒通用的數(shù)據(jù)管理知識體系理論作為支撐，最終會演變成頭疼醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳的情況，和原始初衷相差甚遠。

3.項目預算不足、人員儲備不足
數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目由于沒有統(tǒng)籌規(guī)劃，也就無法按照整體估算和分期投入進行評估。同時管理層有些會將數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目對標于BI數(shù)據(jù)分析項目，要求周期短、見效快；因此受限于項目預算、項目成果又無法短期見效，最終導致數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果不佳。

另外一個人才方面，每家車企都要基于自身現(xiàn)狀進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略部署，尤其是組織架構、人員崗位職責、管理制度進行配套落地。數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要用到很多技術和能力，比如云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)治理、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等，對企業(yè)人才需求多要求高，需要一專多能，這樣的人才在互聯(lián)網(wǎng)公司都是香餑餑、高薪崗位，作為車企若要招聘到、培養(yǎng)出、挽留住這些人才也需要極高的成本，并且需要創(chuàng)造對應的環(huán)境和崗位與之匹配。

4.無平臺保障、無行業(yè)標準
“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”是利用數(shù)字化技術，如云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)治理、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術和能力，因此需要一個技術平臺來融合各方面的技術和能力，比如企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)治理平臺來承載數(shù)字化技術和能力，來支撐車企各類業(yè)務、數(shù)據(jù)方面的需求。

然而，和運營商、金融等行業(yè)相比，現(xiàn)階段汽車行業(yè)并沒有一套通用的平臺能支撐車企的數(shù)字化轉(zhuǎn)型訴求，需要各車企基于自身需求來整合相應的技術和平臺能力。

另外汽車行業(yè)競爭激烈、業(yè)務變化迅速，導致汽車行業(yè)缺乏對應標準規(guī)范，缺乏車企數(shù)據(jù)標準、安全管理規(guī)范，即便有也在不斷的更迭中。

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汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地方案參考

1.步驟一：數(shù)字化轉(zhuǎn)型自評估
對標DAMA（《數(shù)據(jù)管理知識體系》）和DCMM（《數(shù)據(jù)管理能力成熟度評估模型》）的框架標準和指南，調(diào)研分析車企DAMA或DCMM各能力域的不足及需求，分析原因，提出改進思路。

可按照DCMM評估模型，從組織、制度、流程、技術對數(shù)據(jù)管理能力進行了分析、總結，具體包括組織數(shù)據(jù)管理的八大過程域，即：數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)應用、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)生命周期，共包含28個過程項，441項評價指標進行分析和評估。判斷企業(yè)所處等級，并提出提升目標和改進方案。

2.步驟二：明確戰(zhàn)略，制定數(shù)字和業(yè)務協(xié)同目標
制定車企數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略目標，比如為車企構建標準化、流程化、自動化、一體化的數(shù)據(jù)管理體系，有效確保數(shù)據(jù)架構合理、條理清晰、過程可控、完善數(shù)據(jù)來源。

具體內(nèi)容可以包括：建立主數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理、數(shù)據(jù)標準體系，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全，提升數(shù)據(jù)價值。

3.步驟三：規(guī)劃項目，制定合理的實施路徑及分期目標

打造車企集團和事業(yè)版塊統(tǒng)一的數(shù)字化轉(zhuǎn)型及運營體系，建議按”119”整體架構進行方案設計。實現(xiàn)高效積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)，賦能業(yè)務應用場景，助力企業(yè)構建扎實的數(shù)據(jù)根基，實現(xiàn)數(shù)字化經(jīng)營。

第一個“1”指一套體系，包括與車企數(shù)字化轉(zhuǎn)型相匹配的戰(zhàn)略規(guī)劃、組織架構、制度規(guī)范，具體包括數(shù)據(jù)戰(zhàn)略定位、目標、建設步驟，領導小組、執(zhí)行小組、組織角色與權責，與數(shù)據(jù)管理各過程域相匹配的制度規(guī)范、業(yè)務流程、考核辦法等。

第二個“1”指一個平臺，既是數(shù)據(jù)整合處理平臺，對企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)進行集中采集、存儲、計算、加工，構建數(shù)據(jù)統(tǒng)一模型，保證數(shù)據(jù)一致性；也是數(shù)據(jù)治理平臺，制定數(shù)據(jù)標準、追蹤數(shù)據(jù)鏈路，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、保障數(shù)據(jù)安全，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化；也是數(shù)據(jù)共享服務平臺，沉淀共性數(shù)據(jù)服務能力，規(guī)范數(shù)據(jù)服務標準，支撐數(shù)據(jù)消費層的各項數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)共享交換。

第三個“9”指九項能力，按照數(shù)據(jù)采、存、管、用四大環(huán)節(jié)，構建數(shù)據(jù)采集、主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)服務、數(shù)據(jù)指標等能力項。

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汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例參考
1.某車企智能化業(yè)務數(shù)據(jù)治理平臺
作為某大型車企控股集團的智能化板塊，圍繞集團整車在研發(fā)、制造、營銷、用戶服務等全生命周期的數(shù)字化、智能化布局。

項目背景：智能化版塊缺乏統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖、存在數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象、數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理念，需建立一個數(shù)據(jù)治理平臺，讓集團數(shù)據(jù)資產(chǎn)開發(fā)、運維、治理、運營過程更安全、敏捷、精益、自動化、服務化和智能化。通過項目實現(xiàn)一站式端到端的數(shù)據(jù)資產(chǎn)開發(fā)與標準化管控治理，提高數(shù)據(jù)使用效率，降低數(shù)據(jù)使用成本。

平臺建設內(nèi)容： 該集團與億信華辰合作，將數(shù)據(jù)治理平臺架構于數(shù)據(jù)湖之上，采集數(shù)據(jù)湖及中臺層、應用層各系統(tǒng)及服務的元數(shù)據(jù)模型，構建標準、進行質(zhì)量管控，實現(xiàn)資產(chǎn)化運營。

2. 某商用車集團數(shù)據(jù)治理

某商用車集團數(shù)據(jù)治理工作是該集團的大數(shù)據(jù)建設規(guī)劃中的一部分。通過數(shù)據(jù)治理工作，億信華辰積極配合該商用車集團，按照數(shù)據(jù)治理實施線路有序推進數(shù)據(jù)摸底、數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化工作，推進數(shù)據(jù)治理體系化、制度化、標準化。在集團信息化建設的基礎上，依托數(shù)據(jù)治理平臺的搭建，構建落實集團數(shù)據(jù)治理體系，對數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)分發(fā)、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)應用過程中存在的數(shù)據(jù)問題進行收集、分析、治理，從而提升車企集團數(shù)據(jù)管理水平及核心數(shù)據(jù)的價值。