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    中臺是我們面向未來的架構

    發布日期:2020-06-04 來源:

    摘要: 愛馳汽車攜手云徙科技搭乘數字中臺技術打造全新渠道運營平臺——“4-1-0”營銷體系。

    愛馳汽車創立于2017年,是一家國際化的新能源智能汽車公司,也是一家用戶深度參與的智能出行服務公司,致力于以領先的智能制造、智能產品和運營服務加速汽車產業進化,創造全新的出行生活方式。

    愛馳創始團隊成員 / 技術總監,杭瑜峰

    作為愛馳的創始團隊成員,杭瑜峰主導了愛馳企業信息化從0到1的規劃和建設,并組建了愛馳信息科技的技術團隊。擁有17年以上汽車行業和制造行業信息化規劃和數字化方案構建的經驗的杭瑜峰,曾在IBM,普華永道,安永和JD Power等國際咨詢公司負責汽車行業數字化規劃和數字化產品的研發,并直接參與了國內20幾家汽車行業主機廠、零部件集團和經銷商集團的信息化規劃及數字化改造。

     

    “愛馳的目標是建設成為一家智能出行服務商,汽車只是我們第一階段的目標。因此在未來業務設計和系統規劃中,我們強調橫向的可擴展能力。業務中臺也好,數據中臺也好,我認為都是一個面向業務可擴展性和技術可擴展性的平臺架構。云徙提供給愛馳的方案也是以此為重點展開,十分匹配我們對系統架構的規劃和設計要求。”杭總在談到與云徙合作時這樣說到。

     

    對話&杭瑜峰

    1、與傳統車企相比,愛馳的“新”不止體現在新能源,國企轉型、電商營銷等都是“新”的前沿。講講在這些歷程中對數字化轉型的需要以及改變難點?

    對于一家類似愛馳這樣的新車企,數字化扮演著三個重要角色。一個是提升管理效能,主要目標是快速支持各業務條線的數字化和信息化,加速業務運營和管理控制體系的落地;另一個是支持產品創新,譬如通過車聯網和自動駕駛等數字技術的加持,打造獨特的產品特色和創新的用車場景;最后一個是支持業務模式創新,拿新零售作為舉例,新車企會思考用各種新的數字化手段進行用戶運營和市場管理,而不再是沿用原來行業通行的4S店模式。

    2、目前愛馳所擁有的中臺包含了數據中臺、運營中臺和AI中臺,在技術沉淀和復用上,這些中臺產品表現如何?是什么時候開始使用的?

    在愛馳整體的三層架構中,前臺負責各業務模式的落實,中臺負責技術體系的集中支撐,后臺負責計算力的統籌管理,愛馳在規劃中臺架構的著眼點是在于對各條現有業務線的支撐和對各種未來新業務模式快速支持。從一開始我們就按照這樣的規劃在同步建設各層次的系統,在一致化的規劃下,各系統層次各司其職,綜合發揮著企業整體數字效能。

    3、從產業角度講,您認為需要什么樣的中臺?目前的中臺產品還有哪些不足?對它的期待是什么?

    愛馳的中臺定義或許不同于互聯網行業的中臺定義,愛馳的中臺在這個階段是作為各業務線的集成者和服務者角色,而互聯網行業的中臺是在同業態下不同業務模式的集成者和服務者。可以說,愛馳的中臺沒有互聯網行業的中臺定義那么寬,我們更加側重行業本身的業務發展需要和技術環境情況。

    4、在IT設施上,是否有考慮過自建,比如宜信他們就有一個專門的數據中臺團隊。如何考慮自建和第三方使用的問題?以及付出的成本?

    是的,我們有一個專屬的數據中臺團隊,目前這個團隊的第一任務是完成企業大數據平臺的構建,對外輸出不同的數據服務能力。從一次性投入來看,自建企業數據中臺團隊無疑是巨大的,相比較量入為出的外采肯定更加精益,但從長遠看,中臺需求是要持續迭代的,我們相信這樣的TCO會下來很多,持平甚至更低都是有可能的。這也是充分說明我們管理層對數字化和智能化的戰略決心。

    5、了解到愛馳即將發布新產品,您認為中臺對愛馳的持續創新起到了怎樣的作用?未來的規劃是?

    作為一家新車企,數字化最重要的是幫助提升各條線的工作效能,從我們接近量產上市的結果來看,我們的數字化基本做到了設計的目標。中臺在信息化架構中起到了一個樞紐性的作用,沒有它或許我們無法及時交付部分系統,延遲對一些關鍵業務的支持,從而延誤我們的投產時間。另外,中臺是在架構上保證我們未來的技術擴展能力和業務迭代能力的,未來不可推測,但中臺恰恰是我們面向未來的架構。

     

     

    以下是杭總在2019年云棲大會《云徙雙中臺驅動營銷創新》論壇上分享主題為《愛馳汽車數字化及營銷創新實踐》,主要內容為中臺對于實體產業的創新:

    從0到1的車企數字化:加速流程、減少成本、確保質量

    愛馳汽車的數字化實踐,是一個從0到1的過程。

    因為車企的數字化很繁復。

    汽車是一個制造企業,不是營銷企業,但有獨立的營銷職能。汽車制造從研發、供應鏈、生產制造,再到賣車和服務,各條業務都需要信息化和數字化的支持,在行業中大家更加習慣提到的數字化更多的集中在營銷和服務領域。但實際上,從車廠的完整信息化體系來看,這樣的說法往往以偏概全。

     

    為什么這么說?

     

    大家感覺整個制造過程很簡單,但其實從研發到制造,信息系統卻是非常復雜。我計算了一個比例,拿造車和擁車兩端業務來比較,基本上整個信息系統的量比是2:1,也就是說支持造車比支持擁車所用到的信息系統多一倍。

    為什么大家關注度和實際情況差異出現背離?我認為主要是因為行業對數字化價值的思考從成本中心出發逐步過渡成為利潤中心出發,更多的管理層是在考慮能不能通過數字化驅動更多利潤業務。汽車行業的數字化其實在制造行業中屬于領先地位,行業已經走完第一階段,我稱為業務數字化過程,而進入到第二階段,數字業務化的過程。

    新勢力造車的數字化規劃重點是如何平衡業務數字化還是數字業務化,以及作為成本中心設計還是利潤中心設計,最終影響著大家對信息化的投資決策。

    對于愛馳來說,從0—1的數字化過程挺艱辛。走過這一路我認為其中最重要的服務目標是一個命題,就是能不能把造車時間壓縮。因為時間對于新勢力車企非常重要,整車企業研產過程非常難,從一張圖紙開始往前走,整個研發過程的流程、標準、數據參數非常龐雜,各專業參與的人員也很多,數字化需要思考如何把研發流程所需要的時間進行壓縮。

    還有一個是產銷流程,包括叢搭建生產到鋪設整個銷售服務網絡,這個流程也非常復雜,數字化同樣要想辦法把這部分時間省下來。其中最難的是什么?是研產流程和產銷流程中的一部分需要同步推進,也就是這么兩個龐大的業務體系要往中間壓縮,中間一定會有大量的碰撞和摩擦。這里打個比方,譬如說協作,以前大家對協作的要求有具體成型的專業規程支撐,輸入輸出是明確和有分工的,但新勢力造成的工作協作是群組方式,很有可能因為一個議題各跨專業需要同步介入,這樣效率是高了,對數字化的要求也同步提高。愛馳目前通過32個月左右完成了車型從圖紙到用戶手上的過程,這在傳統車企后續需要48個月甚至更長的時間,其中信息系統要做的事情,就是提升流程效率,壓縮流程時間,這個意義非常大。

    與此同時還要考慮一個問題,汽車是一種社會安全件,質量永遠是汽車的永恒命題,作為一家車企絕不能以犧牲質量來加速產品上市。這意味著既要壓縮時間,又不能犧牲產品質量,在增加這么多的變量的前提下還要降低成本,這是非常非常難的事情。信息化并不是可以解決所有的問題,但是信息化在整個新勢力造車企業從無到有的過程中,確實會起到加速流程的作用,減少大量成本,同時通過行業規程的沉淀來確保質量,這還是一件很有價值的事情。

     

    新能源車企VS傳統車企

     

    不管是新能源車企和傳統車企,都會經歷車企的三個流程:產品開發、制造生產和定單交付流程。這三個流程都非常長,且過程當中各個專業團隊都需要緊密的配合。

    如何區分出新能源和傳統車企的差異是什么?

    我認為首先是渠道。我們不能用以前的渠道來做,我們要自建渠道,比如能不能用電商來做?所以渠道模式對我們來講是完全創新的課題。如何在最短的時間內,用最經濟的手段,讓更多的消費者認知新品牌?這是上海大眾、上海通用、一汽大眾這些知名車企永遠不會遇到的問題。但是對我們來講是一個必須應對的挑戰。

    另外,我們還需要考慮在生產制造方面的設備互聯和運營,能不能降低成本?以及從服務的視角,會遇到電池管理的要求,因為我們不同于傳統汽車,對我們來每一塊電池都是終身質保,我們應該如何去做?玩法完全不一樣,整個電池管理還涉及到未來的環保和回用,價值再利用,殘值管理的過程。不是說信息化可以解決所有問題,但是這些問題需要得到信息化的支持,這是建設的關注點,要關注這些新的課題,怎么樣用一些新的方式進行解決。

    我也一直在想,IT已經不是傳統的IT,還要管很多的東西,系統數據,甚至智能化的東西,我們的團隊有六個不同專業,各司其職,我試圖總結愛馳的數字化規劃著力點,最后想來想去,我覺得數字化作為這家車企創新的技術驅動力最為合適,不僅僅是服務于一個技術單位,我們是要通過數字化把整個管理效能拉起來,譬如管理信息化,財務業務協同,工業4.0等具體課題。

    第二我們支持產品創新。有很多需要人工智能賦能的內容,譬如汽車聯網化議題,這些事情的背后就是信息化的力量。

    第三創建業務模式。

    我們把整個愛馳汽車分為前、中、后臺,中臺可分為三部分,包括數據中臺、運營中臺、AI中臺,我們有自己獨立的AI團隊,孵化聲音識別、視覺感知,這些技術未來會用到車里,再往下支撐的力量是計算力,我們有一大部分是放在阿里云,還有網絡連接信息安全一系列的課題,按照三層分,整個三年的過程當中,有將近50多個項目在往前走,把整個愛馳汽車數字從0—1展開。

     

    愛馳如何做營銷創新?

     

    汽車信息化行業的難點如果拆開來看,技術中心專門做技術,制造基地專門做生產,銷售公司專門做銷售,分開來處理相對簡單,但是對于汽車整車企業來講,從前到后都是你,甚至能源回收的也是你,要把前前后后這么多專業整合在同一個技術架構體系中,又各自獨立,這是最難的一件事。就單拿營銷創新在愛馳是怎么樣做來舉例。

    對于新品牌來講不可能回到以前的模式,4S店都屬于低頻服務,與用戶來講出了問題才去找服務,我們怎么樣去改變?在營銷服務這一塊其實是一個大的變革期,第一用戶發生變化,汽車行業有很多的線下交付要求,但是線上的觸達能不能做到位?我們要做的事情能不能自己找到我們的客戶。

    我們提出了“4—1—0”營銷體系,剛開始接觸品牌,到最后形成二次轉換的關系,我們形成各種數字平臺的關系,另外有產品與服務交易平臺,我們要形成一個統一的用戶觸點,現在很多車企也在新的營銷模式轉型,包括開發不同的APP,同時有H5的小程序,有一些公眾號,我接觸到很多各種各樣的內容,但是你會發現很亂,能不能形成一個一致化的觸點關系,新的運營體系里,我們不是做一個轉型的工作,我們在做一個從無到有創造的過程,相對來說,有它的挑戰和難度,也有簡單的地方。

    剛才講到了APP,首先我們的車未來是可以通過APP控制,現在所有新能源車里面大家都形成一個很明確的方向,我們能不能用APP從真正意義上觸客到換車,形成一個合作伙伴甚至是溝通伙伴的關系,我們用APP作為技術的支點來驅動整個營銷服務體系管網的建設。

    愛馳與云徙科技共創新一代渠道運營平臺。新的“4—1—0”模式,怎么樣來實現?傳統行業的解決方案已經不能解決我的問題,或者說會花大量的成本進行客戶化調整,我思考到最后對營銷服務系統解決方案總結幾個必須的特征,首先要有互聯網的技術特征,傳統的企業信息化方案放在新的環境下會很別扭,第二需要有切實的解決方案,畫片子容易,但PPT搭建不了系統,我們需要可以快速使用的工具,同時必須懂汽車行業,汽車行業很復雜很深,不能說只是給我一個解決方案,給我一個技術的框架,讓我自己去補充行業內容進去。這三個點缺一不可。

    另外,我們的渠道運營平臺有八大業務,平臺里八大業務有32個具體的流程,這里面抓幾個特點,外部特點來看,首先我們是面對不同的渠道特征,以前管4S店的DMS很簡單,主要就是一個管控的特征,但在新勢力車企,我們更加強調一個服務的特征,首先有不同的合作商,有4S、3S,過程當中我們怎么樣對渠道進行服務。另外譬如我們對于計劃的排布和控制,就是怎么樣讓各種各樣不同的銷售計劃和生產計劃合拍,最大的差異也是最大的挑戰是,我們再也不是壓庫的方式進行售車,而是按單生產按單配車,所以渠道伙伴跟我們合作還是挺幸運,他們是真正在賣車,而不是在賣庫存,這些都是嘗試中的新模式,未來在這個行業里談到的C2M,C2B終有一天要落地,同樣需要在這樣的平臺里進行相應的孵化。

     

    中臺:以不變應萬變,實現產業變革

     

    對中臺我是這樣理解,中臺真正的策略是想選擇一個以不變應萬變的方案,未來業務的調整變化挺大,可預測不可預測都在當中,能不能用最快的方式進行迭代,不能把整個框架毀滅,變的是各種業務組件,包括數據交換條件,這是中臺真正的意義所在。

    還有一個未來的一些新的業務裂變的模式,這一塊沒有辦法進行設想,能不能從生產車的制造商,變成類似于滴滴的服務商,未來我們能不能這樣去做,這也是可以待考量。而這些新模式新業務都需要一個靈活可靠的技術架構和堆疊其上的數字工具來支撐。

    我談的是從研發到銷售,總結時還是回到整個愛馳的信息化和數字化藍圖,我們稱之為愛馳“智造”。畢竟最終我們還是一個造車企業,數字化是服務于造車的工具,因此愛馳的數字化探究的是“筑時代好器,造品質好車”。

    作為數字化老兵,經歷了愛馳這三年從0到1的數字化建設過程,我覺得我們還是很幸運的,有一些環境條件幫助我們能夠這么快的實現了這樣一系列的成績。

    第一是一個全新的環境,愛馳的數字化是整體規劃,規模投入,沒有傳統企業這些老系統也好,全球標準執行限制也好,從一張白紙開始確實給了我們一個比較好的規劃和落實條件;

    第二是人,主要是公司里大家對數字化的熱情空前高漲,這源于互聯網和移動化等一系列數字化工具幫助企業中每個人都深入了解數字化,期待數字化;譬如對車聯的關注和戰略投入、譬如引入APP作為我們與客戶的主要觸點,甚至在工廠運營中,我們的業務領導都對數字化提出了全新的要求,這在以前是不可想象的;

    第三是系統工具,十幾年前去看這個行業很多工具是不成熟,從開發語言、技術框架等等一系列的內容存在多家PK的可能性,而我現在發現很多行業技術和方案已經到了真正可以拿來用的狀態,譬如阿里云,車廠以前用公有云的情況比較少,現在也陸陸續續開始推,有些專業領域的技術工具已經變成獨一家的狀態,業務用戶也對工具使用非常熟悉,這對數字化快速推進很有利;

    第四是數據價值,現在管理層和業務用戶不僅考慮流程效率,而開始深入思考能否把數據進行再利用,AI也是需要考慮進來的內容,高性能計算力越來越便宜,這些因素綜合在一起讓數據價值變現成為一種可能。 (本文作者:億歐網記者龔晨霞,特別鳴謝)

     

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