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[导读]北京2026年5月18日 /美通社/ -- 在全球汽车产业加速向智能化、数字化转型的大背景下,数据正从"业务支撑资源"跃升为企业核心竞争力。IBM商业价值研究院近期发布的一份报告指出[1],在智能网联汽车高速发展的背景下,车企每天产生并处理的海量数据,不仅包括...

北京2026年5月18日 /美通社/ -- 在全球汽车产业加速向智能化、数字化转型的大背景下,数据正从"业务支撑资源"跃升为企业核心竞争力。IBM商业价值研究院近期发布的一份报告指出[1],在智能网联汽车高速发展的背景下,车企每天产生并处理的海量数据,不仅包括用户的个人信息、驾驶行为、位置信息等隐私内容,更包括研发设计文档、供应链交易信息、算法模型、平台源代码、市场战略等高度敏感的商业秘密与关键运营数据。一旦这些数据失控,不仅可能引发合规处罚,更可能导致核心竞争力流失与重大经济损失。

IBM 助力光束汽车构建“智能数据中枢”:驱动合规与效率双提升,夯实智能制造数据底座


IBM 助力光束汽车构建“智能数据中枢”:驱动合规与效率双提升,夯实智能制造数据底座

作为一家中外合资的新能源汽车制造企业,光束汽车正站在这一转型浪潮的前沿。企业不仅要应对复杂多变的市场环境,更要在严格的国内外监管要求、多方股东的数据诉求以及快速迭代的生产节奏中,实现高效运营与合规发展的平衡。携手 IBM,光束汽车成功构建了统一的企业级智能数据中枢,在满足多方合规要求的同时,全面提升了质量管理、生产监控与数据驱动决策能力,为企业智能制造和长期发展夯实了坚实的数据基础。

多重监管与业务诉求交织,合资车企面临更复杂的数据挑战

在汽车制造行业,数据治理从来不是一道"技术选择题",而是一道贯穿法规、业务与组织协同的"综合应用题"。

合资车企面临复杂的数据挑战


合资车企面临复杂的数据挑战

对光束汽车而言,这一挑战尤为明显。一方面,国内监管持续趋严。按照工信部要求,新能源汽车企业需要对车辆动态数据进行实时监控,并定期报送生产、销售等静态数据;同时建立国家级溯源体系,确保每一辆车、每一个关键零部件都能"查得清、追得到"。另一方面,国际法规标准同样严格。光束汽车的产品面向全球市场销售,光束汽车在满足国内监管要求的同时,其产品在设计及开发过程中亦遵循欧洲在安全、环保、数据保护及隐私合规等方面的法规要求,如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)、《数据法案》等;这对数据的完整性、准确性与可追溯性提出了更高标准。

与此同时,股东方的数据需求也在不断深化——从支持百公里能耗计算的轮毂数据,到用于出口报关的完整零部件清单,再到长达30年的生产数据留存要求,都对企业的数据治理能力提出了更高要求。为此,光束汽车亟需一个统一、可靠、可持续演进的数据平台。

"能用"到"好用",打破质量追溯精度的数据卡点

在汽车制造领域,质量问题往往意味着高昂的成本与风险。光束汽车在实际运营中也深刻体会到,高质量的数据追溯能力是质量管理体系中不可或缺的一环。

从冲压、焊接到总装,每一个工序都涉及大量关键数据,从螺丝拧紧力矩是否合规,到电池包、仪表板等核心部件的生产与检测记录,再到每一道工艺的 OK / NOK 判定结果。任何一个数据缺口,都可能导致追溯链条"断点",进而影响问题定位和责任认定。

携手 IBM,构建统一的企业级"智能数据中枢"

基于对汽车行业和客户需求的深刻理解,IBM 为光束汽车量身打造了一套覆盖数据集成、治理、存储与分析的企业级智能数据中枢方案。整个架构采用分层设计,从源头到应用形成完整的数据闭环:

  • 数据集成层:通过 IBM DataStage 实现批量数据整合与复杂转换,通过 CDC(变更数据捕获)技术实现生产过程数据的实时同步,确保数据"及时且可信"。
  • 数据湖与数据仓库层:基于 Cloudera 构建统一的数据湖,实现海量异构数据的集中存储与长期保留;借助 IBM DB2 Warehouse 提供高性能分析能力,支撑关键业务查询和实时分析。
  • 分析与应用层:通过 IBM Cognos 将数据转化为直观可用的洞察,支撑国家监管上报、股东数据交换、COO 生产大屏以及质量分析与预警等核心业务场景对数据的需求。

光束汽车携手 IBM,构建统一的企业级“智能数据中枢”


光束汽车携手 IBM,构建统一的企业级“智能数据中枢”

这一数据中枢不仅打破了MES、SAP、IoT 设备等系统之间的数据壁垒,更为企业构建了统一的数据视图和治理框架。

三大核心场景落地,释放智能制造长期价值

  1. 场景一:国家监管数据上报。通过实时采集和治理车辆运行与生产数据,光束汽车实现了对工信部要求的动态、静态数据的自动化、标准化上报,并构建了完整的国家溯源体系,确保全流程可追溯。
  2. 场景二:股东数据高效交换。基于统一的数据底座,光束汽车能够持续、稳定地向股东方提供能耗计算、质量分析、出口报关等所需数据,同时支持30年历史数据的随需查询,显著提升协同效率与透明度。
  3. 场景三:生产监控与智能决策。围绕 COO 生产大屏,管理层可以实时掌握生产进度、成本与资源状态;在质量管理上,系统可快速追溯电检问题,并结合历史数据进行异常预警,实现从"事后处理"向"提前预防"的转变。

随着智能数据中枢的稳定运行,光束汽车在多个层面实现了可量化的提升,包括:合规能力全面增强,兼顾国内监管、国际法规与股东方的需求;质量管理更加精准,问题定位从"小时级"缩短至"分钟级";运营效率持续优化,数据驱动管理决策成为常态;技术能力持续沉淀,为 AI 应用与智能制造升级做好准备。

光束汽车数字化部门负责人段显超表示:"作为中外合资企业,我们面临着多方数据标准与合规要求。IBM 帮助我们构建了统一的数据中枢,不仅解决了现实的业务合规需求,也让数据真正服务于质量管理与智能决策。未来,我们期待在更多AI驱动的业务场景中,如‘下一代湖仓和AI驱动的自助数据分析‘,与 IBM 展开更深入的探索与合作。"

IBM中国科技事业部客户成功经理张光明表示:"在与光束汽车的合作过程中,我们以客户成功为核心,与客户团队持续共创、协同推进。项目的关键不在于单一技术的引入,而在于帮助客户构建一套统一、可靠、可持续演进的数据底座,使合规要求、质量追溯与生产决策能够在同一平台上高效协同。未来,IBM也将持续陪伴客户,在智能制造与数据驱动决策道路上稳步演进。"

IBM中国科技事业部华东区总经理张惠飞表示:"IBM 深耕中国汽车行业超过二十年,见证了行业的蓬勃发展和多次转型,也成为光束汽车等领先车企持续多年的‘陪伴式‘、高定制化的合作伙伴。光束汽车的实践充分体现了高质量数据治理在智能制造中的基础性作用。IBM 将持续发挥在数据管理、混合云与人工智能领域的优势,陪伴更多汽车企业夯实数据底座,释放智能化潜能。"

[1]《从跟跑到领跑,中国汽车产业跨越式升级》,IBM商业价值研究院,2026年1月

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