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汽车材料试验的大数据管理
成果信息
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  • 公布年份:
    2018
  • 中图分类:
    U467.3
  • 关键词:
  • 成果简介:
    “数据是新的石油”已是全世界的共识,如何挖掘数据石油的价值是现代化企业竞争的焦点。由于诸多原因,企业在实际开展大数据建设的同时,也面临许多问题,比如:数据条块分割,重复存储和计算、运维成本居高不下,扩容压力大、大量点状应用等问题。上汽大众拥有3万多名员工,产业覆盖上千家一级、二级供应商,涉及钢铁、化工等庞大的产业链,每天报告如山、信息如海。有效挖掘“数据价值”这个“新石油”是企业创新进取的不二法门。为此,上汽大众质量保证部选择了质保实验室作为试点,通过开发材料大数据管理系统,探索大数据挖掘技术的创新和进步。 该系统具有以下特点: 一、交互式的信息交换平台质保实验室与供应商之间有着大量的材料信息互换。材料大数据管理系统的一个基础功能是进行交互式信息交换。其运作原理是供应商在系统中创建零件的二次分供方清单,选择标准化的试验大纲,创建完成后发送实验室零件主管,由工程师对清单结构及内容、试验大纲等的准确性进行审核,确认无误后供应商按照发布版二次清单和试验大纲进行自检。通过交互式信息交换,不仅使原本的纸质资料变为可利用的信息资源,而且经过互动检验后,确保了信息的准确性,为零件的认可提供了巨大的便利。 二、材料质量信息的结构化转变大数据管理的重点在于确保信息准确性。零件材料信息包括材料类别、厂家、牌号等十几种不同信息,如果由供应商自由填写,必然会出现一个名称多种写法的问题,对于数据统计极为不利。因此,为了将材料信息科学准确地采集进系统,并确保数据可通过计算机统计分析,结构化整理是必须的。团队首先对后台的基础数据进行了结构化整理与录入,包括500多份标准,5000多个实验项目,及1000余种原材料信息。数据结构化后,供应商通过选择而非填写的方式进行输入,确保数据的准确性。 三、数据应用:供应商材料质量征信的管理通过大数据管理平台,可以有效地对供应商的质量与诚信进行管理,“上汽大众供应商/第三方实验室管理”是其中的代表。根据大数据平台统计出的实验室自检合格率,上汽大众质保实验室建立了“基于历史数据的实验室审核方法”,精确锁定高风险供应商。相比德国大众采用的“对比实验法”,上汽大众的审核认证周期短、费用低、方法科学合理,得到了北京大众、一汽大众、以及供应商实验室的认同和推广。 四、数据应用:材料Knowhow管理和新材料创新大数据总结提炼的Know-How-List提供材料历史质量信息,对材料质量监控、新材料应用和进口材料国产化,都具有很强的指导意义。根据原材料合格率统计,客观公正地制定原材料推荐清单,进行择优选材,减少项目认可阶段的材料风险。通过Know-How-List分析,寻找零部件材料替代性方案,并在Know-How-List中挖掘以往项目的整改经验,解决新材料开发或进口材料国产化进程中的关键技术难点。 荣誉成果:2016年上海市企业管理现代化创新成果二等奖。
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