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聯想為新能源車企合眾賦能構建數據湖 加快實現數據智能

來源: 編輯:vbeiyou 時間:2018-06-20 06:03人閱讀
信息技術的飛速發展加快了傳統企業數字化轉型的進程,隨著云計算、大數據、移動互聯網、物聯網等技術的落地應用,基于大數據的智能汽車已成為我國汽車產業轉型升級和可持續發展的重要戰略方向。在《中國制造2025》中,也將新能源汽車和智能網聯汽車作為主要的發展方向。

聯想為新能源車企合眾賦能構建數據湖 加快實現數據智能(圖1)

作為國內僅有的15 家持有新能源汽車生產資質的企業之一,浙江合眾新能源汽車有限公司(以下簡稱“合眾新能源”)積極響應國家號召,著力探索“技術+數據”驅動的新業態和新模式,明確了以“智能化、大數據”為核心的企業級大數據平臺的建設目標。借助聯想大數據平臺解決方案,不但實現了以ESB和數據湖為主的階段目標,解決了多業務系統中數據交互的瓶頸,并且完成大數據平臺基礎的搭建,為后期商務智能奠定了基礎。 擁抱數字化 積極探索數據智能 當前,全球汽車產業正在經歷歷史性的創新和變革浪潮,新能源汽車產銷持續快速增長,市場規模將達萬億。預計2018年,我國新能源汽車產銷量將超100萬輛,2020年將達200萬輛。不僅如此,在《中國制造2025》規劃中,國家也將信息化、智能化、低碳化作為汽車行業發展的重點。不難發現,新能源汽車將逐步替代傳統燃油車,成為市場主流。

聯想為新能源車企合眾賦能構建數據湖 加快實現數據智能(圖2)

合眾新能源是一家集創新設計與研發、生產制造與銷售服務為一體的高新技術企業,致力于打造高品質智能網聯新能源汽車,為更多客戶創造理想的用車體驗。創立以來,合眾新能源堅持電動化、智能化和網聯化的“三化”發展理念,希望根據自身業務需求,結合整車制造業特點,打造企業級的大數據平臺,實現各業務系統的數據融合、數據交換、統一建模、統一計算分析,加強數據治理,規范系統服務接口等,讓不同的應用以大數據平臺為數據統一出口協調運作,實現不同服務之間的通信與整合,支持公司業務的有效運行。 此外,合眾新能源希望通過充分整合公司內外部數據,統一和開放并重,提煉數據價值,以在后期運用大數據業務的分析能力,實現精準營銷、設備效能分析等能力,構建合眾產業上下游的大數據生態體系,塑造合眾大數據生態體系在行業中的領導地位。 前瞻布局 構建數據湖加快實現數據智能 眾所周知,在大數據的發展過程中,數據存儲和分析技術主要分為三個層次,即數據庫、數據倉庫和數據湖。數據庫相當于一個電子化的文件柜,主要存儲關系型數據,支持實時的、小批量的數據交易。數據倉庫能將各種業務系統的結構化數據整合在一起,進行業務分析并提供直觀易懂的查詢結果。而數據湖是一種大型數據存儲庫和處理引擎,它可以大量存儲各種類型數據,擁有更加強大的信息處理能力,可以處理幾乎無限的并發任務或工作。

聯想為新能源車企合眾賦能構建數據湖 加快實現數據智能(圖3)

在項目初期,合眾新能源的主要需求是建設EAI數據集成平臺,以解決各個業務系統數據融合和集中管理等難題,并確定了Oracle SOA功能架構的解決方案。雖然Oracle SOA功能架構在數據集成平臺的建設成本上有著不錯的優勢,但隨著數據結構的變化,非結構化數據快速增長,而Oracle SOA數據倉庫的系統模式已難以滿足結構化數據和非結構化數據的存儲、分析需求,更難以支撐合眾新能源后期規劃的運用大數據業務分析能力實現精準營銷、設備效能分析等需求。 實際上,數據湖已成為越來越多企業的解決方案,與數據倉庫相比,數據湖的優勢在于它能統一處理結構化和非結構化數據。此外,數據湖采用并行處理技術,能夠支持深度學習方法在內的多種機器模型的算法,這就意味著數據湖有更高的效率。而從企業數據應用的角度來講,數據湖各個方面的性能比數據倉庫有很大的提升。經綜合評估后,合眾新能源最終確定了以大數據平臺技術實現EAI數據集成功能的解決方案,選擇聯想作為合作伙伴,通過數據湖解決方案同步實現了ESB(企業服務總線)和企業大數據平臺的搭建。 聯想發力 用實力贏得客戶信任 聯想的企業級大數據平臺產品商業化始于2016年初,經過多年的積累發展,已成為聯想最重要的業務之一。目前,聯想企業級大數據分析平臺具備了六大產品線,分別是大數據智能平臺LEAP AI、大數據計算平臺LEAP HD、物聯網采集LEAP Edge Server、數據集成平臺LEAP DataHub、數據治理平臺LEAP DataGov和可信計算引擎LEAP Trusted,并通過軟件評測中心、工信部信通院等第三方測試認證。這六大產品線包含了數據整合、計算引擎、數據分析算法和模型、數據治理和數據安全保護等各個層次的大數據服務能力。 聯想的LEAP大數據分析平臺有幾百種算法,這些算法根據用戶行業應用的不同,來進行業務優化,形成分析模型,并對分析模型的實際使用情況做出調整。有了數據和分析模型,就能快速幫助企業進行用戶體驗的優化,包括產品體驗優化、供應鏈效益、企業整體管理效益的提升、供應鏈上下游之間實現更高效的協同等。 此外,作為全球化的企業,聯想在全球不同國家和地區擁有十個數據中心,形成了數據智能的基礎和體系。通過與這些企業的相互合作,吸取了海外的管理和數據服務優勢,推動國內產業的結構化升級。與此同時,聯想也在積極搭建大數據產業生態聯盟,與眾多合作伙伴一道,對外輸出聯想在大數據、數據治理及人工智能相關領域的產品、技術、咨詢與實施服務能力,將聯想在工業應用場景中積累的先進模型、算法,以及在物聯網、制造、供應鏈等領域的智能應用進行復制、推廣,并以工業大數據、工業智能技術為核心,賦能中國企業,推動企業的蓬勃發展。

聯想為新能源車企合眾賦能構建數據湖 加快實現數據智能(圖4)

工信部電子科技委員會委員、國家智能制造專項新一代信息技術產業評審組組長、國內首個工業4.0實驗室—同濟大學工業4.0智能工廠實驗室主任陳明教授表示:“面對生產制造環節不斷提升的工藝要求和業務創新環境日趨激烈的市場競爭,新能源汽車的信息化建設需要為業務發展提供相匹配的技術能力。在聯想與新能源汽車企業的合作中,聯想不但為新能源汽車的設計、生產、制造構建了安全穩定的基礎環境,還利用智能化和數字化的新興技術手段,為新能源汽車的業務模式創新提供了動態靈活的技術平臺,同時也對國家智能制造戰略的落地起到重要的技術支撐作用。” --------------------------------------------------------- 免責聲明: 1.本文援引自互聯網,旨在傳遞更多網絡信息,僅代表作者本人觀點,與本網站無關。 2.本文僅供讀者參考,本網站未對該內容進行證實,對其原創性、真實性、完整性、及時性不作任何保證。

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