积梦凭什么打败国外数据分析软件成为上汽供应商

上海汽车集团股份有限公司乘用车公司，是上海汽车集团股份有限公司的全资子公司，承担着上汽自主品牌汽车的研发、制造与销售。 公司拥有国内安亭、临港、浦口和郑州四个基地，另外还有英国长桥和泰国两个国外基地。目前上汽乘用车旗下的两大品牌荣威和名爵的年产销超过50万辆。上汽作为最有潜质的自主品牌厂商，始终视质量为企业的生命。

这几年上汽逐步建立了完备的质量监控体系，仅针对车身尺寸监控，就配备了不同品牌的三坐标测量设备、蓝光测量设备、激光测量设备，以及各类检具系统。这些不同的测量设备会产生大量的测量数据，如何有效地利用这些数据是长久以来困扰上汽质保部的一大难题。这些大量的数据需要统一管理，以便快速查询、生成各种报告，对比分析等。

上汽质保部的痛点

在此之前，上汽质保部使用了一款国外软件来管理这些数据。在使用的过程中，该软件的各种问题逐渐显现出来，极大的影响了工作效率和效果。该软件主要有以下几方面缺点：

一、新格式数据的导入方式复杂，需要使用人员具备一定的编程能力，因此如果有新格式的数据要导入到该软件中，需要花费较长的时间做格式转化，这一状况已不能适应上汽新设备数据的快速导入。

二、也是非常重要的一点，该软件的运行速度越来越不能满足上汽的需求，该软件因为本身架构的原因，查看数据的速度一直比较慢，不管是查看简单的数据趋势图，还是查看生成的质量报表，都需要花费较长的时间。最初的时候只用来管理三坐标测量数据，管理的样本量较少，速度慢的弱点不明显，但随着激光测量设备的使用，每台车都是100%测量，每天会生成几百个测量样本，如果要查看某点一天的变化趋势，该软件即会卡死，因此，到后面阶段，该软件已经成为了数据管理上的一大障碍。

三、该款软件制作报告的程序十分繁琐，制作报告的模式也比较陈旧。制作一份完整的白车身报告，大约需要两个操作人员花费一个月的时间。

四、该款软件缺少质量问题分析功能，当测量数据反映出质量问题后，工程师需要各类分析工具结合测量数据来查找原因。用户做问题分析时，需要将软件中的数据导出，再利用第三方工具来分析处理。例如，想要分析车身上波动最大的点，用户需要将数据导出，再在其他工具上计算6sigma并排序，从而找出波动大的点。该软件更是缺乏数据之间的相关性分析，当用户想知道整个车身上哪些点之间存在着较强的相关关系时，无法通过该软件实现。

五、该款软件管理的数据维度单一，只有产品的测量数据，不能实现工艺数据和质量数据的关联分析，当用户需要将产品质量问题与工艺过程联系到一起的时候，只能通过其他记录追溯过程中发生的事件。

六、该款软件以客户端的形式使用，客户端的方式主要存在几方面的不便，一是添加新用户都需要IT层层审批，无法让工厂人员快速的使用，第二随着用户数的增加，软件的升级维护工作量变得十分巨大，第三无法方便的在不同的电脑之间切换工作(需要安装软件才能使用)，数据没办法共享。

基于以上的问题和难点，上汽质保部一直在寻找一种更适合他们需求的软件工具。然而目前市面上只有寥寥几款的国外软件，并且也都存在上述的类似问题，对国内汽车制造的质量需求也出现“水土不服”的情况。

引入积梦大数据分析平台

在和上汽质保部的一系列交流沟通中，积梦科技所展示的软件功能和性能最终打动了他们，决定使用积梦智能数据分析系统来替换已有的国外软件。系统提供的一整套的解决方案，包括数据采集、数据分析、报告制作与发布、质量问题实时报警、供应商质量管理等功能，完美的解决了他们棘手的问题。

一、数据采集

采集产品测量数据，系统通过局域网自动抓取各个生产基地的数据；鉴于上汽的IT体系，供应商的数据由供应商用户手动通过网页上传到系统中。

管理工艺数据，系统中不但管理产品测量数据，还管理各种工艺数据，例如生产过程中的工艺事件记录，工装垫片的调整记录，当产品出现质量问题时，工程师可以很快追踪到导致问题的工艺事件。

从工装图上，可以看到每个基准垫片的最新数据。点击进入基准的详情页面，可以查询垫片每次调整的记录，包括调整量、调整时间、调整人员和调整原因。还能将工装基准与产品测点关联，实现他们之间的相互跳转。

系统中已经预设了很多常见的数据格式，基本上新增加的设备生成的数据格式都可以直接接入系统。当用户出现全新的数据格式时，可以协助用户在较短的时间内实现数据的解析和导入。

二、数据分析

在系统中，可以利用常见的质量工具来分析数据。如趋势图、控制图、排列图、直方图、相关性分析等，利用这些工具，用户可以从不同的方面来了解产品的质量状态，查找产品质量的变化趋势，而这大批量的质量分析工具背后是由我们的数字工厂模型在支撑，消除了国外软件遇到大数据就奔溃的局面。同时积梦大数据平台利用先进的互联网技术进行并行的数据分析，利用机器学习、数据挖掘等技术找出数据和数据之间的关联性，为质量分析人员提供有力的数据支撑。

以最简单的趋势图分析为例，当我们从系统中发现数据有规律性的周期变化后，可以在系统中查找与之变化规律性相同的工艺事件，再分析该工艺事件可能导致产品数据变化的潜在原因，最终找出根本原因。另外，在系统中计算整个车身上所有点之间的相关关系，我们可以通过分析，找出一直强相关的点，来优化测量方案，即对于一直强相关的点，我们只需要监控其中的一个点，其数值即能代表另一点的状态。

三、报告制作与发布

积梦大数据平台利用先进的数字工厂模型，在模型之上构建了自定义制作报表系统，我们设置了丰富的报表组件，用户可以根据需求，将这些组件自由组合，生成他们想要的报告，而这每一个组件背后都是大数据系统的支撑。还是以白车身为例，利用我们的系统，只需要一个操作人员两星期就能制作一份完整的报告(200多页的汽车全身分析报告)，最重要的是报表的生成基本上都是在秒级生成，而之前基本上都需要几个小时甚至某些报告页面多的直接奔溃，也正是积梦的大数据平台在各方面细节上面的打磨才赢得到了上汽质保部的认可。

制作报告完成后，展示页面会从各方面展示质量状态，用户可以将以上的报表存为PDF格式，供查看和发送。

四、质量问题实时报警

我们在系统中设置了多种数据判断条件来防止有质量问题的产品流入下道工序。在产品测量的同时，如果系统发现有测量数值触发了我们设置的条件，会自动即时将信息通过短信、邮件或者微信传送到相关人员。例如，某些关键点的数据一旦超差就会影响后期的安装匹配，当报警信息发送到工程师，工程师的及时响应，能够避免批量的缺陷产生。还有，可以通过SPC判异规则预设报警条件，防止工装磨损、班次差异等引发产品的质量问题。

优异的表现

经过一段时间的现场使用和验证，积梦智能大数据分析系统的性能也获得了上汽的认可和赞赏。不论是运行速度还是稳定性都超出他们的预期，例如，查看5000个样本的趋势图的运行时间都在秒级，这是目前所有的国外软件都无法做到的，而且随着现在数据量逐步的增加，系统在质量分析方面的优异表现也是获得了上汽的夸奖。同时该系统是通过浏览器登录和使用的，这样既方便软件系统的维护，又方便用户增添新用户（不再需要专门申请安装客户端）。

积梦大数据分析平台这一次能够打败国外几款软件成为上汽供应商主要是几方面的优势：

1. 大数据存储和分析的经验，利用互联网的技术打传统的软件，积梦团队利用多年的互联网经验帮助企业打造了无限横向扩展的大数据存储系统，存储之上利用数字工厂模型进行数据的管理和过滤，最后利用数据统计、数据挖掘和深度学习算法搭建了完善的质量分析平台。

2. 基于BS的软件模式，打败了传统CS模式的软件。BS模式最大的好处就是开箱即用，无需安装任何的客户端，而且数据全部存储在云端，避免数据的丢失。

3. 基于对工业制造的深度理解，利用数据分析模型方便质量分析人员分析问题，找出问题根源。积梦团队利用多年在制造业的经验，实现了工业制造中质量分析的各种分析模型，6sigma，CII，CP，CPK，PP，PPK，测点，偏差，趋势图，控制图，直方图，地毯图，排列图等等，而这些报表同时又和我们的数字工厂紧密联系在一起，这样就可以直接利用大数据平台进行数据的分析。

4. 利用大数据平台打造个性化的工业质量分析系统，方便质量部门监控质量，上面我们实现了质量分析中的各种组件，但是在现实场景中还是有很多个性化的质量报表，我们就参考tableau等传统的单机数据分析工具，设计了一整套的基于BS的报表制作系统，后端还是基于我们的数字工厂模型，利用大数据来打造个性化的报表系统。

5. 一体化的管理思路，帮助企业实现质量分析整体化，集成供应商的质量信息，更加完整的分析问题。供应商管理一直以来是各大工厂的痛点，经常会发现供应商产品出现质量问题而导致大批量的产品召回，这不仅仅给工厂带来了巨大的损失，也给公司的品牌带来了巨大的伤害，所以我们从整体上考虑一体化的质量分析平台，从各方面来把控和分析产品的质量。

自合作以来，积梦科技帮助上汽在质量数据管理上产生了切实有效的提升，而产品在上汽这样庞大量级的知名民族品牌成功落地也更加印证了积梦科技对于国内市场需求的准确把握。未来，积梦科技愿以科技力量助力更多国产品牌更进一步！

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