聯(lián)想大數(shù)據(jù)平臺整體方案

1、聯(lián)想大數(shù)據(jù)平臺整體方案技術創(chuàng)新 變革未來聯(lián)想的大數(shù)據(jù)之路2生產(chǎn)制造物流配送產(chǎn)品營銷庫存?zhèn)}儲渠道零售用戶使用客戶服務產(chǎn)品設計用戶精準洞察提升供應鏈管控提高產(chǎn)品營銷ROI建立全局洞察分析能力提升客戶滿意度打通全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)，深度激活數(shù)據(jù)價值始于2011年，通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能持續(xù)驅動聯(lián)想數(shù)字化轉型。大數(shù)據(jù)成為聯(lián)想數(shù)字化轉型的引擎3生產(chǎn)制造優(yōu)化產(chǎn)品研發(fā)管理10s內全球億級設備的產(chǎn)品追蹤和量化分析能力70%產(chǎn)品個性化定制生產(chǎn)，數(shù)萬個配置組合用戶使用追蹤用戶使用全程閉環(huán)，通過ID打通全球億級設備客戶服務優(yōu)化20分鐘內，全球全網(wǎng)用戶輿情和用戶反饋監(jiān)測，并做出響應供應鏈管理供應鏈預測準確性提升1020

2、%，準確性超越行業(yè)專家銷售渠道管理超過200萬家，全球渠道和經(jīng)銷商潛在商機挖掘，提升商用業(yè)務效率設備質量和備件優(yōu)化2000+部件的全面?zhèn)浼?yōu)化，實時監(jiān)控產(chǎn)線，優(yōu)化制程用戶洞察億級用戶的畫像，千種不同用戶標簽，細分目標用戶支撐500多個大數(shù)據(jù)場景優(yōu)化，全面提升產(chǎn)品研發(fā)，生產(chǎn)，供應鏈，客服等關鍵環(huán)節(jié)的運營效率。聯(lián)想大數(shù)據(jù)融合平臺4Cyberport-HK VirginiaCalliforlia ChicagoFrankfurtSingaporeIDC, CNC-BJEssen, Ger2012/Q12015/Q42013/Q1BJ:2010/Q1 2013/Q2 2015/Q2 2016/Q320

3、15/Q3IDC, TIS-TJTJ:2013/Q36年+大數(shù)據(jù)應用經(jīng)驗全球9個大數(shù)據(jù)中心3000+臺服務器總容量 16PB數(shù)據(jù)總量 12PB日處理數(shù)據(jù) 4.3PB/天日增量數(shù)據(jù) 30TB/天日處理任務 1.5萬個系統(tǒng)穩(wěn)定性 99.98%聯(lián)想大數(shù)據(jù)平臺：大規(guī)模、全球化，為數(shù)字化轉型保駕護航。聯(lián)想的數(shù)據(jù)智能實踐聯(lián)想大數(shù)據(jù)產(chǎn)品家族6LeapHD-聯(lián)想大數(shù)計算平臺。數(shù)據(jù)存儲、處理、分析的基礎平臺，靈活易用，安全可靠。是企業(yè)級全量數(shù)據(jù)融合平臺（數(shù)據(jù)湖）的基礎。LeapIOT-聯(lián)想物聯(lián)網(wǎng)平臺，覆蓋流程制造、離散制造以及泛工業(yè)相關的智慧城市、公共事業(yè)、樓宇園區(qū)、環(huán)保衛(wèi)生等行業(yè)。可對廣泛設備進行配置連接、協(xié)

4、調管理、邊緣分析。LeapAI人工智能LeapIOT物聯(lián)網(wǎng)LeapHD大數(shù)據(jù)LeapAI-企業(yè)人工智能私有云平臺。集數(shù)據(jù)處理、算法模型的開發(fā)供給、算力資源管理和應用服務于一體，覆蓋人工智能的開發(fā)、部署、運行與運維全業(yè)務流程。企業(yè)AI門戶7數(shù)據(jù)預處理特征工程數(shù)據(jù)標注資源管理算力調度算力池管理數(shù)據(jù)輸入安全管理用戶管理運維監(jiān)控任務管理中心 項目管理中心 記賬計費中心 算力管理數(shù)據(jù)接入與預處理AI核心技術知識融合 算法：CV，NLP，語音，時序，分類，聚類，回歸，RNN，CNN，LSTM深度學習機器學習增強學習遷移學習圖數(shù)據(jù)庫知識推理使用者模塊自動化模型開發(fā)自定義模型開發(fā)集成開發(fā)環(huán)境知識圖譜開發(fā)者模塊

5、AI資產(chǎn)管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理算法庫管理模型庫管理模型生命周期管理工作臺平臺管理LeapAI 產(chǎn)品全景聯(lián)想助力企業(yè)打造大數(shù)據(jù)的關鍵能力8統(tǒng)一的數(shù)據(jù)應用能力基于業(yè)務場景的應用能力提供敏捷靈活的支撐手段與工具高復用性模式，響應快速Business統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務能力豐富的技術組件與算法模型開放與交互式的業(yè)務服務模式基于微服務的多能力提供與集成Service統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合能力海量數(shù)據(jù)存儲&計算，TB級分析秒級響應多源異構數(shù)據(jù)的整合與計算數(shù)據(jù)治理體系的有效承載Data統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接入能力多源異構數(shù)據(jù)采集，快速橫向擴展異構系統(tǒng)解耦，快速多重適配海量實時數(shù)據(jù)承載，滿足高并發(fā)高吞吐互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自采集，豐富企業(yè)數(shù)據(jù)源As

6、sets聯(lián)想集團依據(jù)多年制造領域的經(jīng)驗積累，在不斷探索創(chuàng)新的基礎上，總結出推動基于數(shù)據(jù)智能的數(shù)據(jù)湖建設四大關鍵能力。BSDA在強調統(tǒng)一的同時，注重通過智能化的手段完成技術與業(yè)務整體的協(xié)同。BADS解決方案下游行業(yè)用戶需求波動愈發(fā)頻繁，幅度愈發(fā)增大，急升快降.復雜無規(guī)律，峰值月各不相同, 庫存壓力大，業(yè)績差.如何提前掌握用戶即將發(fā)生的需求變化？項目收益業(yè)務痛點預測高精準度:分區(qū)域、品種的預測精準度達90%. 分區(qū)域、制成品預測精準度達85%.智能預測推動按需生產(chǎn)、智能采購、優(yōu)化庫存準時交貨率提升5%，每年節(jié)約成本近千萬. 市場預測：踏準節(jié)奏，向市場要效益采購價格指數(shù)采購需求預測：縮短響應需求，延

7、長采購周期采購部的采購周期越來越短。采購降本的要求高，與采購周期的縮短趨勢相悖。以生產(chǎn)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)預測用戶MRO采購需求的發(fā)生。為集批采購、擇機采購等采購策略的選擇爭取時間。強化M2采購部統(tǒng)一備庫的職能，優(yōu)化備庫結構。2007-2016 下游行業(yè)綜合預警指數(shù)追蹤圖01寶鋼集團: 聯(lián)想工業(yè)智能，助力寶鋼集團建立智慧供應鏈02武漢石化：裝置工藝運行大數(shù)據(jù)分析助力產(chǎn)線智能監(jiān)測業(yè)務痛點實施效果煉化企業(yè)的規(guī)模大、流程多、集中度高、管理體系復雜結構、半結構及非結構生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)龐大如何發(fā)現(xiàn)內在規(guī)律，改善操作工藝，優(yōu)化業(yè)務流程，成為迫切需求參數(shù)調整目標調優(yōu)預警處理采集管理分析預測決策調控調控驗證異常預警趨勢預測

8、決策/執(zhí)行者操作數(shù)據(jù)質量數(shù)據(jù)腐蝕數(shù)據(jù)成本數(shù)據(jù)物料平衡數(shù)據(jù)能耗數(shù)據(jù)催化裝置數(shù)據(jù)工藝運行參數(shù)流程運行數(shù)據(jù)機械性能數(shù)據(jù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設內容聯(lián)想大數(shù)據(jù)在石化企業(yè)整合了生產(chǎn)相關的各類系統(tǒng)，如DCS、MES、實時數(shù)據(jù)庫、LIMS等，基于生產(chǎn)運行實時、巨量數(shù)據(jù)，構建了基于大數(shù)據(jù)技術的生產(chǎn)運行優(yōu)化應用平臺，進行價值數(shù)據(jù)篩選、挖掘潛在因果聯(lián)系、產(chǎn)品收率優(yōu)化等應用。操作異常檢出率提升26%關鍵點位異常檢出率提升33%運行數(shù)據(jù)實時抽取和建模油品收率平均提升0.3-0.8%實現(xiàn)底層異構設備的泛在連接、數(shù)據(jù)采集與交互以及智能應用全球第一大光纖預制棒、光纖和光纜及特種光纖光纜供應商，自主可控的設備研發(fā)能力，數(shù)據(jù)開放程度高由

9、于業(yè)務的快速發(fā)展，產(chǎn)能的不斷提升以及技術的不斷革新，IT架構不足支撐業(yè)務發(fā)展，且邊緣側無計算能力生產(chǎn)工序、檢測工序均因為數(shù)據(jù)采集、分析不當導致瓶頸發(fā)生3.基于機器學習框架， 轉變硬規(guī)則編碼為高效算法模型 1. 構建設備模型并實現(xiàn)邊緣接入與管理2. 統(tǒng)一邊緣設備互操作協(xié)議并制定數(shù)據(jù)交互標準4. 與FIS(i.e. 光纖MES)深度集成，逐步形成數(shù)據(jù)開放與算法開放業(yè)務難點：建設內容：實施效果：03長飛光纖 ： 構建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，全面降低能耗，提升產(chǎn)品良率通過“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”平臺實時獲取并計算數(shù)據(jù)。平臺建設與數(shù)據(jù)采集與設備部、工藝部門一同增加設備、環(huán)境、能耗相關傳感器，對已有傳感器進行“光”傳感改造全量

10、數(shù)據(jù)采集優(yōu)化工廠環(huán)境控制和產(chǎn)線，提高產(chǎn)品良率2%，降低綜合能耗5%數(shù)字工廠能力優(yōu)化04長豐獵豹汽車：數(shù)據(jù)智能助力獵豹汽車數(shù)字化轉型實施效果建設內容需求下降，空間下滑用戶向個性化、社交化變化，市場需要快速洞察業(yè)務分析效率低下業(yè)務系統(tǒng)分離，IT架構存在數(shù)據(jù)孤島業(yè)務難點：數(shù)字化轉型需要新型IT系統(tǒng)來承載業(yè)務能力 提升40%分析效率下降60%人力成本數(shù)十個場景支持分析場景1周 秒級分析周期數(shù)據(jù)湖商業(yè)分析2.010+垂直網(wǎng)站、論壇汽車數(shù)據(jù)采集秒級KPI分析和多維數(shù)據(jù)敏捷分析DMS、客服、CRM數(shù)據(jù)集成和管理互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)實時采集銷售域數(shù)據(jù)打通高性能大數(shù)據(jù)處理5大運營領域，30+業(yè)務場景實時監(jiān)控分析360度業(yè)

11、務實時決策構建車主標簽體系，實現(xiàn)車主細分、偏好分析汽車車主靈活分析互聯(lián)網(wǎng)化市場分析基于AI模型的網(wǎng)絡分析，實時監(jiān)控車企口碑整合企業(yè)內外部數(shù)據(jù)，構建企業(yè)運營全量數(shù)據(jù)湖，深化數(shù)據(jù)智能，助力客戶敏捷商業(yè)運營客戶畫像、客戶經(jīng)營、潛客挖掘、精準營銷，車聯(lián)網(wǎng)增值服務海馬汽車實現(xiàn)了全集團數(shù)據(jù)系統(tǒng)互通，全國銷量數(shù)據(jù)每30秒更新一次；通過建立存量用戶畫像進行精準營銷定向區(qū)域廣告投放，每季度為海馬節(jié)約營銷廣告費用500萬800萬，銷量提升約3%5%；構建銷售分析、品質分析等應用分析功能，使得分析效率提升40%；分析周期秒級相應；大數(shù)據(jù)分析平臺上線后，人力成本下降60%，秒級分析整合多業(yè)務場景，統(tǒng)一數(shù)字化基礎能力構

12、建核心數(shù)據(jù)源潛客生成數(shù)據(jù)（進店信息） SCRM（客戶數(shù)據(jù)）T-BOX 車況數(shù)據(jù) 外部合作數(shù)據(jù)（聯(lián)想、掌通、TalkingData）人口屬性興趣標簽消費偏好活躍區(qū)域常用APP金融標簽設備屬性通話行為數(shù)據(jù)湖 DMS（維修單數(shù)據(jù)等） moonfun（行為、車況數(shù)據(jù)）質量管理檢測（過程檢查、線下檢測） 輿情爬蟲數(shù)據(jù)（海馬、競品車型質量數(shù)據(jù)）資金健康度及庫存預測存量用戶畫像存量客戶回站預測企業(yè)級數(shù)據(jù)湖整車品質分析零部件溯源分析銷量預測企業(yè)輿情業(yè)務目標&規(guī)劃 應用效果數(shù)據(jù)湖&建設內容05海馬汽車: 工業(yè)大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)湖助力全面數(shù)字化轉型06沃爾沃數(shù)字化轉型咨詢規(guī)劃：構建VOLVO Customer Jour

13、ney數(shù)字化生態(tài)體系系統(tǒng)現(xiàn)狀架構圖未來場景示例沃爾沃作為豪華汽車品牌在全球各大市場快速復興，為進一步鞏固發(fā)展，沃爾沃提出客戶數(shù)字化生態(tài)的項目需求。聯(lián)想大數(shù)據(jù)成功打敗IBM、凱捷、普華永道三大汽車行業(yè)咨詢巨頭，幫助沃爾沃規(guī)劃設計統(tǒng)一的數(shù)字化生態(tài)體系。背景規(guī)劃內容聯(lián)想大數(shù)據(jù)依托聯(lián)想全球數(shù)字化轉型最佳實踐幫助沃爾沃汽車中國區(qū)規(guī)劃設計統(tǒng)一的One Interface+One Database+One ID的支撐體系，助力沃爾沃中國完成以客戶為中心的數(shù)字化轉型咨詢設計。觸點分散：客戶數(shù)據(jù)一致性較差系統(tǒng)分散：33個系統(tǒng)55大類接口，接口方式多，缺乏統(tǒng)一標準數(shù)據(jù)分散：各部門難以獲得完整數(shù)據(jù)鏈條核心難點：業(yè)務

14、煙囪&支撐薄弱&缺乏洞察規(guī)劃思路：以客戶為中心&數(shù)字化驅動&全面數(shù)據(jù)智能One Interface：用戶體驗全程在線化、透明化、實時化One Database：以全量數(shù)據(jù)提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理、分析與交換共享One ID：以真實數(shù)據(jù)構建真實用戶反饋閉環(huán)體系數(shù)字化轉型07北汽新能源業(yè)務難點新能源汽車補貼政策復雜多變補貼申領率低，申請通過率低。補貼工作人工成本高應用效果1.通過車輛異常數(shù)據(jù)預警、補貼未達標預警、未達標原因分析以及車輛行駛里程預測，提高補貼申領率8%和申領成功率5%。2.實現(xiàn)補貼體系內數(shù)據(jù)閉環(huán)，自動流轉，降低人工成本。3.車輛行駛數(shù)據(jù)不斷積累，為以后進一步的數(shù)據(jù)挖掘應用奠定基礎。建設內容：

15、08長安新能源電池健康度相關因素根據(jù)不同用戶的駕駛行為、充電行為、電機工作狀態(tài)等信息，以量化的方式體現(xiàn)各因素對電池健康度的影響電池健康度預測通過用戶的使用行為（如：快充情況、慢充情況、長期爬坡、長期低溫環(huán)境下行駛、喜歡緊急剎車等），建立用戶使用行為與電池健康度之間的模型。里程焦慮評估模型從充電頻率、充電前SOC、充電后SOC、行駛過程中與充電樁的距離等多個角度提取與里程焦慮相關的特征，采用聚類算法將具有里程焦慮的用戶聚合成一簇，對具有里程焦慮的用戶群體表現(xiàn)出的焦慮程度進行打分T-BOX數(shù)據(jù)地理信息路況信息操控行為長安AI里程焦慮評估電池健康預測危險駕駛識別不正當操控識別駕駛人員無法實時感知車輛

16、狀況，容易產(chǎn)生里程焦慮對于自身不當操控無法識別，存在安全隱患應用效果：業(yè)務痛點：建設內容：09喬頓服飾-打造喬頓集團數(shù)據(jù)智能平臺，助力數(shù)字喬頓業(yè)務需求及痛點：日常經(jīng)營報表和管理層決策的數(shù)據(jù)快速呈現(xiàn)數(shù)據(jù)基礎薄弱數(shù)據(jù)分散數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑不一致無法實時獲取數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)無法共享（需重復錄入或信息之后，導致信息孤島）數(shù)據(jù)未進行分類管理基于數(shù)據(jù)和應用中臺響應業(yè)務不斷快速創(chuàng)新迭代的基于微服務的輕應用中心企業(yè)數(shù)據(jù)智能平臺工藝數(shù)據(jù)BOM分析材料數(shù)據(jù)設計數(shù)據(jù)產(chǎn)線運行監(jiān)控產(chǎn)能分析預測品質分析節(jié)拍平衡調度生產(chǎn)調度市場需求量預測面料供給分析供應鏈物流優(yōu)化庫存分析及優(yōu)化供應商能力評估市場洞察門店運營分析競對情報分析客戶像場景會員分析會員行為分析會員體驗分析主動服務分析會員流失分析人工智能平臺微服務平臺研發(fā)、生產(chǎn)、供應鏈、銷售、服務建立大數(shù)據(jù)價值交付中心：打通數(shù)據(jù)價值觸達的最后一公里建立大數(shù)據(jù)價值智能挖掘中心：基于AI的深度數(shù)據(jù)價值挖掘大數(shù)據(jù)資產(chǎn)中心：匯聚企業(yè)全量數(shù)據(jù)資產(chǎn)打通研、產(chǎn)、供、銷、服，助力喬頓集團構建全鏈條業(yè)務洞察能力應用效果：建設內容：數(shù)據(jù)智能平臺智