1 引言
生產方式上，寶馬集團將大數據分析檢測技術植入產品的設計，生產以及維護環節中。汽車的個性化生產得以實現;利用全球範圍、歷時多年收集統計的錯誤報告信息，大數據系統幫助寶馬集團在研發和製造環節改善了車輛的品質，在維修環節壓縮了時間和成本。服務模式上，寶馬將自己研發的Pivotal(關鍵技術)大數據分析平台系統置於硬件後端，在保證客户隱私的前提下，可實現故障的提前預測功能，全面提升行車安全。同時，在服務模式創新中，寶馬與SAP軟件公司聯合開發的“互聯駕駛系統“大數據平台，利用遠程車輛信息交互科技，將互聯網與車輛的軟件，駕駛輔助系統硬件聯為一體，為駕駛者提供即時的行車資訊，為用户提供個性化的信息增值服務和車內電子商務平台。兩大數據信息系統的搭建大大提升了車輛出行的安全性、用户使用的便捷性，並豐富了用户的駕駛體驗。
2 案例背景
汽車工業在持續不斷地遭遇全球化時代的新挑戰：成本壓縮、競爭加劇，以及市場轉換等等。對汽車生產商而言，產品的同質化現象越來越嚴重，而做到產品的差異化越來越難。與此同時，互聯網時代，數據量在飛速增長。在過去的十年裏，數據總量增長了750倍;僅2016年，數據包數量將增長4倍以上;至2020年，全球的服務器規模預計會擴大10倍，而數據規模預計會增長50倍之多。截至2015年所產生的新數據，高達80%部分被丟棄在無人角落，沒有提供給人類社會有價值的信息。
大數據的分析和應用，無疑會為各行各業創造新機遇和無限的可能性。交通領域的汽車工業也不例外。調查統計顯示，僅單個大數據應用案例的實現，就會為企業在收益和降低成本方面創造巨大價值-每輛車可高達400歐元。大數據為汽車製造商提供了從產品端轉到用户端的全新視角。新的方法、新的技術、新的工具，新的IT基礎設施都亟待開發。但大數據系統進入汽車工業領域並非毫無阻力。汽車工業管理資訊機構Berylis的調查顯示，相比於大數據已廣泛應用於日常商務中的財務和貿易行業，到目前為止，大數據在汽車工業領域中的應用更多地只處於實驗階段，或是隻有限地側重於與管理客户關係相關的領域：比如市場和銷售。對汽車生產商而言，將每日收集的大量數據碎片化，並按需分配給不同地區的，處在不同階段的各項目分析小組或分公司，是個巨大的工程。而工程開展的成果並不會在短期內實現。毫無疑問，這項巨大工程的規劃和實施，需要汽車行業的代表企業發揮先鋒示範作用。這就需要企業足夠認可大數據系統對自身企業經營的潛力優勢。
德國的寶馬集團以其聚焦創新和未來的企業經營理念，在大數據物聯網時代又一次走在汽車工業領域的開拓前端。德國的寶馬集團(BMW，德語全稱：BayerischeMotoren Werke AG)於1916年3月7日在慕尼黑成立，歷時百年，已成長為世界汽車工業領域巨頭，豪華汽車、摩托車和引擎的集團型製造商。作為一家全球性公司，寶馬集團在14個國家擁有30家生產和組裝廠，銷售網絡遍及140多個國家和地區。截止2014年底，寶馬集團的員工數量達到116324人。目前，一輛寶馬汽車中，有多達75個控制器，約1000個可選設備，超過1GB的功能軟件，15GB的車內數據，大約2000個用户功能和12000個車載診斷項目。每天，寶馬在全球範圍內會進行多達六萬次診斷檢測。數據還在不斷刷新中。
3 汽車製造業治理痛點
大數據技術到來之前，傳統的汽車工業生產模式已發展至瓶頸階段。由於調查統計成本高且效率低下，汽車的批量式生產方式不會分析客户的個性化需求，因此無法高效做到定製化設計生產，有針對性地提高客户的滿意度;生產過程中的新產品研發至測試、預測試以及批量生產階段，生產過程週期長，通常都需要以年為單位計算;汽車的產品缺陷，無發提前預測報警，從而造成社會的安全隱患，嚴重時導致交通事故;汽車的維修保養耗時長，而繁瑣的預約檢測流程常常給汽車用户添加很多負擔。傳統汽車行業的服務模式單一，只集中在銷售，售後維修保養，卻無法為生活在互聯網時代的用户在駕駛途中提供豐富信息資訊，遠程交互服務和車上電子商務服務。第四次工業革命，即工業4.0時代的到來，使得以互聯網技術為依託的大數據技術可被嫁接到汽車工業中來，為開創性地解決上訴行業痛點問題提供根本的解決方案。
將大數據引入汽車工業領域所面對的挑戰，除了技術層面上將汽車技術的硬件系統研發與IT信息軟件系統的研發實現同步化以外，也要把信息安全放在重要考慮因素中。另外，文化和組織方面也存在挑戰。面對和戰勝這些困難挑戰，全面迎接互聯網大數據時代，需要循序漸進地實現全面改造進程。
在大數據時代，寶馬公司率先在管理和實踐中引入大數據系統，成為汽車工業領域裏運用大數據分析改善經營模式的先驅之一。大數據的管理和應用正在成為公司和企業經營的巨大挑戰。作為世界汽車工業的龍頭企業之一，寶馬公司開始搭建基於未來的智能交通商業模式，並全力開發大數據應用。運用大數據，寶馬公司可以瞭解到顧客喜歡什麼和他們期待什麼。因此，對相關大數據的處理就可以有效地幫助企業準確地管理和經營。以提供預防性維修服務作為出發點，寶馬公司不僅自身大力研發大數據平台，還和世界兩大軟件巨頭達成共贏合作。一方面，和IBM合作，運用大數據和分析技術改善研發生產流程，提供產品，維修和保養服務;另一方面，和SAP合作建立物聯網/車聯網和內存系統，進一步鞏固了寶馬集團在互聯駕駛系統領域內的領先地位。兩項最先進的數據技術已經被直接應用到其汽車產品中。
4 大數據預測提供預防性維修服務
在寶馬集團，大數據分析提供了自動預測汽車維修保養服務的關鍵技術。這也是寶馬集團最初計劃引入大數據技術的初衷。這些服務無疑會在未來大大提升客户的滿意度。寶馬公司運用大數據的初衷是提供預測維修保養，能夠早期甚至提前檢測到汽車的缺陷。從所獲取的大數據中發現並建立起正確的關聯模型，可以提前發現故障和評估其後果，從而避免交通事故，提升安全性。利用前瞻性數據分析技術，寶馬i8(電動)系列產品(如圖)的缺陷在進入批量生產前就被發現和修正。
傳統汽車行業的研發週期以年為單位，而新科技IT行業的研發速度卻以月日計算，二者同步對接過程中的技術挑戰以外，如何保障客户隱私也是企業考慮的重點。為了解決這些問題，寶馬研發了自己的Pivotal(關鍵技術)大數據分析平台。寶馬汽車中，IT的Pivotal組件被放入後端系統中，通過特定的分析算法來豐富數據。
大數據技術和硬件的結合，也使提前預測故障成為可能。寶馬公司準備在每輛車上都裝入芯片，將他們的車接入互聯網中。汽車行駛時，數據會不斷地實時被收集發送到數據系統中，進行分析檢測。根據不同的汽車狀態和周邊環境，提前發出故障預警。相比大數據以前，人們會在車壞了之後尋找維修店。尤其是在旅行過程中，會遭遇延誤行程、安排拖車、到維修店遠途取車等麻煩，更為尷尬無奈的場景是，在前不着村後不着店的荒山野嶺中無法找到維修店。而大數據分析系統，會在汽車發生故障前，就發出提醒，警示提前作出修復。
除與硬件系統結合外，寶馬公司也開發移動應用系統，例如寶馬的現實增強指南應用。這款應用可以通過用户智能手機後置攝像頭的拍攝個性化收集所需汽車特定的功能和部件。
此外，寶馬公司可以通過軟件將分析自動化。截止2014年3月，寶馬公司已經可以提供針對250項分析應用的解決方案。500多位慕尼黑的汽車用户可以運用此解決方案獨立對汽車進行分析檢測。大數據分析技術的應用使得“自助服務”越來越便捷，維修時間越來越短，車輛可以快速重新被使用，而社會成本得以降低。
5 產品設計、生產和維護大數據
正是通過運用前瞻性的大數據分析技術，寶馬公司得以在測試階段對產品進行改善。據報道，在寶馬車輛批量生產前的預生產測試中，每款車會根據所使用的數據庫檢索平均大約15000個錯誤目錄並進行分析，由此快速確認並消除漏洞。這些數據來源於此前大量的生產和開發數據，以及從世界各地收錄入庫的漏洞、問題和維修信息。
寶馬集團的此項開拓性研發是和IBM一起運用SPSS數據庫軟件合作所開發。前後共有500名人員參與其中。運用此開發應用，大數據海洋中的重要信息會實時地、直接地流入產品的設計和生產環節。根據寶馬公司報告，這種在車間裏針對漏洞和錯誤進行的信息分析在引入大數據分析預判技術之前需要幾個月或更長時間才能完成，而大數據系統使得此項工作的時間縮短至幾天，並且大大降低了出錯率和相關聯成本。這種時效上的大幅提升，使得生產流程中的設計和生產環節能夠更加緊密的結合，避免出現重複性的錯誤。使用大數據預判分析技術以及快速提供個性化的維修方案，能夠降低相關花費，並有針對性地提高客户的滿意度。此外，靠提前消除錯誤還能有效地減少不必要的拜訪維修工廠次數，節約社會成本。
更進一步，寶馬集團已將其大數據分析軟件拓展至新車和新的原型設計流程中。通過測試原型機上安裝的眾多傳感器收集的.數據，可以避免錯誤的設計流入下一步預生產環節。寶馬的一級方程式賽車裏現在已為每個可測試的組件安裝了傳感器。在原型機測試中，從引擎到剎車的各傳感器會發送超過15000個數據點，用來分析僅在測試條件下可以探測到的錯誤和錯誤模式。大數據分析可以提供比人工更為準確的判斷。軟件系統的專家報道到：“放在車裏的上千個元件可以比駕駛員更準確的探測到怎樣更能改善駕駛體驗，這就是為什麼大數據分析如此重要。”
通過此項大數據技術的應用，汽車的產品質量可以得以大幅提高，用户滿意度得以增加，因車輛質量而引起的交通事故率得以降低，而人們的交通出行安全可以得到進一步的保障。
6 大數據應用提供用户服務
寶馬公司和德國著名的SAP軟件公司共同合作，開發了植入式內存 - 數據銀行平台HANA系統，深化大數據時代車載應用服務，為汽車駕駛者在駕駛過程中提供個性化服務。這套平台系統可以提供多元的信息，比如：哪裏會有最近的加油站，哪裏有停車位，以及各種當地信息等。這些信息來源於一個虛擬的SAP市場，而與之相連的寶馬公司“互聯駕駛系統(ConnectedDrive)” 會根據駕駛者的偏好做出比較。這套互聯駕駛系統已於2012年8月被引入中國市場，其所涉及的基礎服務包括：緊急救援協助熱線服務，道路救援熱線服務，遠程售後服務，寶馬客户關愛中心，寶馬互聯駕駛商店五種功能。寶馬制定了互聯駕駛基礎服務的10年免費策略，此策略自2015年5月起適用於配置有寶馬互聯駕駛服務的新簽約銷售的車輛。而針對裝備高級別配置的互聯駕駛系統，則整合了更多如旅程諮詢，實時路況等信息數據系統。寶馬集團的汽車業務也因此從汽車銷售及相關服務，拓展至信息增值服務領域。
6.1 服務案例：緊急救援服務當你駕駛寶馬汽車在半路拋錨時，大數據系統可以提供及時的救援服務。寶馬公司的“互聯駕駛系統”可以自動傳輸車輛位置信息，呼叫遠程協助。針對不同的狀況，會自動發送申請，安排救援和拖車服務。
6.2 服務案例：自動停車
2014年初，寶馬公司展示了新研發的與大數據系統深度融合的自動駕駛系統。自動停車便是其應用之一。新一代的大數據自駕技術將分析從汽車感應裝置採集到的信息，與從數據庫中搜索到的建築物數字平面圖相連接，自動分析出停車位所在位置並駛入停好。可以預想的到，這項離實際應用為期不遠的新技術，將最大程度減輕駕駛者的停車負擔。
雖然這項合作研發目前還沒有被正式應用至批量生產的產品中，但他所展現出的物聯網世界合理而高效地整合了社會資源，提升了人們的品質生活。
6.3 服務案例：接送機專車服務
寶馬公司的大數據用户服務系統還在不斷整合本擁有土化數據平台系統的APP軟件。
2015年春節，22月5日至3月8日期間，在中國，寶馬公司聯合墨跡天氣(即時瞭解天氣情況)、飛常準(即時播報航班起飛和降落信息)和易到用車(一鍵預定)，在北上廣地區為春節回家團圓的乘客提供寶馬接送機轉車服務體驗。參與者只需網上註冊參與，系統會根據航班信息，調配專車按時在相應地址等待送接。
6.4 服務案例：車內電子商務
寶馬集團正在不斷深化大數據時代的車載應用軟件。通過創新的互聯駕駛商店，寶馬公司已在中國第一個實現了車內訂購服務型商品的車內電子商務平台。寶馬公司在數據科技與生活服務的深度結合領域所創範例，充分體現出大數據信息平台為人們時常生活能提供的便利與價值。
今天所處的時代，無論哪個工業領域，無論企業的大小，大數據技術的應用已在改變每個公司的商業模式和經營策略。在汽車工業領域，大數據在價值鏈中各個環節的引入，可以提高企業的競爭力，更重要的是，可以提供企業和客户之間的更多互動，更準確的瞭解客户需求和願望，為自己的用户提供更多更好的服務。
在世界頂級的德國汽車生產商寶馬集團的新一代產品中，存放着大約兩兆的軟件代碼和用户數據。幾年之後，這些數據會增加十倍之多。有效地運用這些數據信息，需要企業建立起清晰的數據邏輯和軟硬件結合的系統架構，能夠快速地提取和分析重要數據信息，做出響應並實現及時更新。
7 結束語
報告顯示，預計到2020年，歐洲的所有新車將配備有智能交互系統。由此推論，智能交互系統也會在世界範圍內被廣泛使用。與工業4.0，即萬物物聯網相結合，駕駛者不僅可以參與到根據自己喜好而設計而成的個性化汽車，還可以充分通過智能交互系統充分享受駕駛過程的多元化服務。汽車的設計和生產過程中，大數據分析系統的運用最大精確度地保證着汽車的質量和安全性能;大數據分析預測系統也會提前預警並智能提示維護服務;維護服務可以在最短時間內安排提供檢測服務，甚至以“自助”形式得以完成;駕駛者在駕駛過程中可以快速搜索信息，進行公務活動，甚至通過互聯駕駛商店購物;非自駕時，大數據智能服務系統可按需要安排智能接送服務。總而言之，大數據技術的支持下，高效安全的社會交通系統正在實現中。
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