应用场景

综合数据运营，提高数字化决策效率

场景：某公司是一家全球大型轮胎制造公司，生产端的各个分厂集中在亚太地区，销售端触达全球各地。痛点：集团在日常生产经营过程中存在大量的指标报表需要查看，因生产链路长，业务系统多、数据分散、数据质量较低等因素；指标计算需要大量人工参与计算且计算周期较长。解决方案：

1）数据集成：通过配置的方式将企业内分散的数据进行汇总。

2）数据建模：通过对业务的理解，构建以业务为主题的数据模型。

3）指标管理：基于采集的数据与模型的融合，通过配置化的方式完成指标创建。

价值：

1）构建自动化的数据流：让数据自动流动，减少人为参与。

2）提高数据质量：规范约束数据质量，自动完成数据质量监控。

3）提高数据研发效率：抽象数据模型，支持更多场景。

场景：某公司为国内民用飞机制造商，在飞机制造过程中零部件高达 130 多万，且业务系统错综复杂。痛点：在传统交付飞机过程中会配套大量纸质文件，但无法直观看到飞机状态信息做日常的管理与运维，则需要制造商交付一台数字飞机，能够实时查看飞机的变化以及零部件信息等。解决方案：

1）数据集成：采集汇聚多源异构数据。

2）数据治理：对企业内数据总体规划、设计、开发进行数据治理。

3）模型设计：构建飞机的三维模型。

4）数据与模型融合：将飞机三维模型与实时数据融合，构建数字飞机。

价值：

1）飞机数字化交付（线下转线上，结构化的交付内容，数字化的交付档案）。

2）生产过程的可视化和透明化，实现生产过程信息的全面集成。

3）飞机质量问题快速定位与检索。

4）数据变成资产，构建了飞机数据纪实载体。