“這個訂單在哪個階段了？什么時候可以提貨？”
“稍等…我查一下。”
在上汽乘用車業務鏈的各個環節，每天都有數以千計的類似場景發生。
以往，查詢車輛交付節點需經歷溝通、采集、抽取、調優等環節，耗時1天以上。
現在，只需不到5秒鐘，就能跨越生產四大基地，從千萬級的數據中精準獲得信息。
今年8月，上汽乘用車公司與奇點云達成合作，打通數據孤島，以DataSimba支撐構建企業實時計算平臺。業務數據的計算處理，從T+1升級為實時；數據平臺的運維監控，從手工排查升級為智能告警。
平臺以高可用、高并發、低時延和可拓展的架構及OneData體系，為前線業務提供及時、完整、準確的數據支持，賦能業務決策。
01
不能讓技術變成業務瓶頸
在車聯網、新能源、數字出行等新變量的推動下，汽車已從單純的交通工具轉變為移動計算中心，車企也正從單純的汽車設計者和生產者，轉向更為靈活的數字化產品和服務提供商。
面對指數級的數據增長和來自企業內外的發展壓力，如何系統地管理好數據、用好數據、整體提升數據創新力和變現能力，成為了車企的優先戰略思考。
2016年，上汽乘用車公司完成信息化“基建”，搶先步入數字化轉型階段，并于2018年開始著手建設工業大數據平臺，從數據采集、接入到建模，力求體系化地用數據支撐業務。
數據雖好，想要快速厘清業務邏輯，打通數據孤島，卻并不容易。
上乘有著業內領先的IT研發實力，在自建完成平臺部分功能后，時效、性能等問題又向他們提出了挑戰：傳統的關系型數據庫無法支撐海量數據的接入與分析，吞吐量和時效性不足，這些性能瓶頸可能影響實際生產，嚴重的情況下甚至會導致工廠停線。
因此，工程師們又不得不進行高頻次的人工巡檢，以避免對前端業務的影響。數據及信息系統部運維負責人曾表示，“無法體系化地運作，好像陷入了運維的汪洋大海里。”
從企業角度出發，高度依賴人工來處理分析數據、運維系統，也讓企業自身的數據資產和數據能力更難沉淀下來。“舉個例子，如果有一位工程師離職了，下一位工程師不得不花大量時間去接手——這個平臺從何學起，哪些數據要從哪幾十張表中去取，可能要花一個月去梳理和熟悉。”運維負責人介紹。
“技術不能成為瓶頸。”供應鏈應用高級經理陳總表示，“它應該成為賦能業務增長的利器。”
因此，上汽乘用車公司開始向外尋找成熟的產品與解決方案。
02
要實時計算，也要智能運維
這個產品必須有成熟的流計算架構，能進行準確、實時的計算與分析；
它也要足夠穩定，能支撐海量數據的吞吐和數十萬級別的任務調度；
此外，這個產品不能是一整個體量巨大的平臺。“我們不會花一年去考察，規劃好一整個平臺的所有功能，然后再花一年半載去建設，這樣的試錯成本太高了，不能匹配業務創新的節奏。”陳總談到。
奇點云數據中臺產品DataSimba，或是最佳選擇。
“DataSimba具備高可用、高并發、高效調度、高效運維的屬性，這也正是我們對數據中臺‘穩定性’的理解。”奇點云資深技術專家牧然介紹，“在對象體系的內核之上，它包含數據集成、數據規劃、數據研發、數據運維、數據治理、數據服務等模塊，同時支持分功能模塊的組合選購，信息化、數字化基礎較強的客戶可以自主挑選，把DataSimba搭在客戶自有的數據平臺上，讓客戶的數據基礎設施更完善，能力更強。”
歷時3個月，上汽乘用車公司的實時計算平臺順利上線，正式投入使用，實現數據上的“及時性、完整性、準確性”，架構上的“高可用、高并發、可拓展”：
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打通孤島，提升數據質量
基于DataSimba，上乘打通了臨港、浦口、寧德、鄭州四大基地的MES（Manufacturing Execution System，制造執行系統）數據，連接數據孤島，統一數據標準，實現供應鏈數據的OneData。此外，接入客戶、營銷、售后及三方外部數據，為業務決策提供豐富、可靠的數據支撐。
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流式架構，實時計算分析
實時計算平臺采用流式架構，實現車輛信息、特征信息、過點信息、追溯信息等數據的實時更新，秒級響應業務的數據需要。
圖：DataSimba實時計算簡化架構
DataSimba實時計算能力達數千萬級/小時，數據API服務滿足QPS（Queries per Second，每秒查詢率）10萬+，能同期支持數十萬級別任務調度。在確保數據任務有條不紊、快速執行的同時，節約企業的資源成本。
“不僅是數據的入倉、抽取從1天提升到了5秒內，比較復雜的數據調優和建模效率也大幅提高，”上乘數據及信息系統部屠老師介紹，“以往要耗時兩三周，現在只要2小時。”
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智能運維，實時監控告警
“制造業、車企的場景比較復雜，數據和業務的關系密切。我們的數據不僅僅是用來‘參考’的，而是會直接影響到生產。因此，我們對數據生產穩定性和數據的準確性要求非常高。”供應鏈應用科室楊老師表示。
DataSimba支持秒級的告警、分鐘級的定位問題與止損、小時級的恢復故障影響，以保障數據生產穩定持續。
以往，運維人員需要輾轉于N個系統、查遍88張表來完成一次日常巡檢，而現在，只需在收到告警后根據平臺提示完成問題追蹤與修復，運維時間平均節約下86%，徹底告別“運維的汪洋大海”。
圖：運維人員可自定義告警規則
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高可用架構，平臺可用性達99.999%
為承載海量數據，保證平臺穩定、服務長期可用，DataSimba從網絡、數據本身、數據庫、中間件、業務服務五個角度進行加固，確保實時計算平臺可用性達99.999%。
此外，實時計算平臺支持“多租戶”管理，數據及信息系統部可通過平臺界面對數據資源、計算資源進行統一調度管理，實時監控任務執行及資源使用情況，更準確地了解并支持前臺需求。
03
支持試錯，為業務創新造空間
在上汽乘用車宏大的數智化轉型體系中，實時計算平臺只是其中的一個“小模塊”。而這個小模塊卻不僅僅完成了“實時”這一件事，也為業務增長帶來了更大的空間。
“產銷協同，最基本的是訂單需求池和生產制造池的匹配。”供應鏈應用高級經理陳總表示，上乘整車制造的供應鏈流程復雜，在過去，其中一些環節的狀態甚至不透明，訂單需求對生產制造的調整就無從談起。
基于實時計算平臺，供應鏈狀態變得可查、可用。根據對業務場景的實時模擬和計算復盤，生產部門可以及時調整排產計劃，節約資源。實時的數據處理，秒級的數據計算，高效的數據建模，準確的數據輸出，讓產銷協同成為可能。
而數據及信息系統部作為公司的“數據中樞”，除了快速響應業務提出的需求，他們更主動地將數據能力封裝為服務，讓業務部門方便地使用數據，大膽試錯、敏捷創新。
“集團龐大的體系和架構，給業務留下的創新空間天然很小——組織上承擔試錯的成本太大了，很多時候必須要一次性把事情做對。而現在正是追求敏捷創新的時代，不創新，就會落后。”數據及信息系統部總監強總談到，“從IT的角度來說，我們通過搭建能試錯的平臺，來支持業務去做更多創新。”
實時計算平臺上層支持低代碼輕量開發，可以快速完成創新業務邏輯的驗證。“舉個例子，原本需要7天做完的事情，現在只要1天，那么剩下6天就有足夠的容錯空間，讓業務部門去創新、試錯、驗證。”
04
打造車企數智化轉型標桿
實時計算模塊上線后，上汽乘用車公司的工業大數據平臺仍在持續迭代升級。每一次“小步快跑”，都伴隨著能力的提升和對業務的助益：
平臺將持續拉通數字化營銷、數字化設計、數字化產品、智能制造、質量管理、物流管理等環節，覆蓋更全面的業務；同時，封裝復雜的數據技術，降低BI和AI的難度，在平臺上層搭建數據應用，賦能企業經營、客戶服務和內部管理。
“這也是你們常說的‘把簡單交給客戶，把復雜留給自己’。”上乘數據及信息系統部總監強總向奇點云介紹，“不僅僅是客戶，也包括我們的合作伙伴。打個比方，供應商用了這套方案，就能精準計算出缺件，第一時間做好預案，避免影響生產。”
2021年9月，上海市制造業數字化轉型工作推進會召開。會議指出，上汽等企業需要充分發揮“鏈主”優勢，打造集合汽車原材料供應、設計研發、制造物流、售后服務等數字供應鏈體系，培育“數據決定體驗、軟件定義汽車”的新模式。
作為“鏈主”企業，上汽乘用車公司將不斷沉淀其數據能力與轉型實踐，賦能上下游合作伙伴，以新技術應對新挑戰。
而作為獨立的第三方數據中臺服務商，奇點云也期待與上乘持續共創，賦能數據全生命周期管理，合力打造車企數智化轉型新標桿，為汽車行業注入數智活力。
客戶如何評價奇點云？
「我們選擇奇點云，是因為奇點云的團隊有豐富的大數據經驗，態度務實，產品和服務都比較專業。實際合作下來，也驗證了奇點云的產品和服務層面確實比較好。項目支持很及時，特地安排能力強的伙伴駐場，遇到問題都能夠順利解決。期待接下來與奇點云的長期互動、共創，加強產品、交付、運維能力，助力我們的業務升級，打造出車企數字化轉型的標桿?！?/p>
——供應鏈應用高級經理 陳總
「奇點云的產品架構里融合了許多符合未來趨勢和要求的模塊，有其先進性，在數據質量上也比較專業。項目里的工程師很敬業，能夠和用戶共同成長?！?/p>
——供應鏈應用科室 楊老師
「從POC到后續協助開發、上線后的持續運維，以及版本的更新迭代，奇點云的伙伴一直有積極、快速的響應，能及時配合我們調動人員資源，更好地響應我們的業務需要?！?/p>
——數據及信息系統部 屠老師
[關于上汽乘用車公司]
上海汽車集團股份有限公司乘用車分公司成立于2007年，承擔著上汽集團自主品牌汽車的研發、制造與銷售，擁有榮威、MG名爵和R汽車三大明星陣容。
上汽乘用車公司以國際化的視野，創造性地集成全球優勢資源，以高品質的產品與服務，滿足消費者高品位需求。成立至今，已收獲國內500多萬，海外400多萬的車主伙伴。堅守“上海制造”品質，上汽乘用車致力于為用戶創造更美好的汽車生活。
