京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代 东风“慧”制造勇当排头兵
不论在什么时代,制造业永远是经济的基础,然而,在当今这个Big Data的时代背景下,制造业早已颠覆了传统勤劳本分的游戏规则,智能制造(制造业数字化网络化智能化)时代来临。鉴于此,车企的制造力首当其冲面临着新的机遇与挑战。如何能在这个快速发展的时期抓住机遇,更快、更准、更好地提升商品制造力,优化制造力,是当下所有车企都在绞尽脑汁钻研的问题。东风轻型商用车作为国内轻卡行业的领军品牌,迎难而上,从管理创新、成本管控、机制优化等三个方面进行智能优化,向大家展示东风“慧”制造!
唯快不破,“慧”创新
市场瞬息万变,机会稍纵即逝。为了抓住商机,为了让用户满意,东风轻型商用车采用了全新的管理系统,实现了需求计划、生产计划、采购计划、以及物流发运计划等四个环节的良性联动。在2013年东风提出了C-C交期小于15天的目标,在2015年东风更是将交车时间缩短到了13~14天。
同时东风商品研发院正在为客户打造全新的“点单式系统”让客户自主的对发动机、动力总成、车身颜色、驾驶室宽度进行选择,在满足客户需要的同时,让生产安排变得更智能。
磨刀不误砍柴工,“慧”管控
每一辆东风轻卡产品都是经过企划、研发、采购、制造这几个看似简单的过程打造出来的产物,但是无论哪一个环节出现问题,产出的无疑将会是一台残次品。为了从根源保证产品质量,东风轻卡在车型研发前就派出研发员对可能出现的问题进行研究并合理规避,新产品整车3个月故障率大幅下降,东风载誉而归。
在与供应商的合作中,东风提出了“命运共同体”概念,并推出了“THaNKS”(共同改善)活动,目的就是携手供应商与东风共同成长,提升产品品质,降低生产成本。而最终的受益人无疑还是我们广大的消费者。
降成本创价值,“慧”优化
说到降成本,也许很多人会想当然的认为品质也会下降,但事实上东风进行的智能优化并非简单粗暴的削减成本,而是在通过统筹、计算消除不必要的,不影响产品质量的成本,并保持质量规范始终如一。
为此,东风的领导层引入了类似乔布斯的“现实畸变场”理念,破除员工工作中的不敢想和改进中的不大胆,说服员工完成一切看似不可能完成的任务。他们最终成立了制作工艺组、物流组、材料组和动能组,力求在各个环节提高原材料利用率,减少资源浪费。
快速响应、即刻行动;磨砺匠心、高效管控;智能优化、增支降耗。经过了营销链的创新、研发链的管控、生产链的优化,如今的东风像一只涅槃重生的凤凰徐徐飞起。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,正是这点滴的改变凝聚成了东风的“慧”制造!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04