過(guò)去十年，中國(guó)一直保持著世界第一制造業(yè)大國(guó)的地位，而且優(yōu)勢(shì)不斷擴(kuò)大。但隨著全球人工智能、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域所發(fā)生的深刻變革，中國(guó)也面臨著提升高端制造核心技術(shù)的挑戰(zhàn)，而這也是實(shí)現(xiàn)從“制造大國(guó)”向“制造強(qiáng)國(guó)”轉(zhuǎn)型升級(jí)的根本出路。
制造業(yè)具有自身生產(chǎn)過(guò)程復(fù)雜的特點(diǎn)，無(wú)論物料變化、生產(chǎn)流程、供應(yīng)鏈還是客戶服務(wù)都非常復(fù)雜。此外，制造業(yè)企業(yè)快速產(chǎn)生大量且種類繁多的數(shù)據(jù)，用戶將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在企業(yè)的各個(gè)地方，包括不同業(yè)務(wù)線，會(huì)形成大量的物理性數(shù)據(jù)孤島。在這種情況下，將這些數(shù)據(jù)全部結(jié)合起來(lái)，理解它們之間固有但可能不太明顯的關(guān)系很有必要。從高度互連的海量數(shù)據(jù)集中找出模式時(shí)，圖數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)則盡顯無(wú)疑。如今，圖數(shù)據(jù)庫(kù)作用巨大，它能夠幫助企業(yè)使用互連數(shù)據(jù)來(lái)推動(dòng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并從數(shù)據(jù)中發(fā)掘新價(jià)值，這將成為制造企業(yè)打造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵所在。
根據(jù)Fraunhofer IAO和IT協(xié)會(huì)BITCOM的一項(xiàng)研究，到2025年，實(shí)現(xiàn)整個(gè)制造領(lǐng)域產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、制造、物流和客戶的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)將使生產(chǎn)凈值增加30%。而且它不再只是連接業(yè)務(wù)部門內(nèi)的單個(gè)流程。公司更需要著眼大局，從整體角度審視生產(chǎn)并進(jìn)行大規(guī)模規(guī)劃，包括全球分布式生產(chǎn)基地和設(shè)施。
值得一提的是，圖技術(shù)不僅限于制造業(yè)中的單一應(yīng)用。事實(shí)上，它可以應(yīng)用于整個(gè)產(chǎn)品生命周期。以汽車制造業(yè)為例，圖技術(shù)在供應(yīng)鏈管理、保修分析、客戶360和知識(shí)圖譜這四大領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用。
供應(yīng)鏈管理
汽車制造業(yè)越來(lái)越趨向準(zhǔn)時(shí)制造，任何對(duì)制造和順利交付產(chǎn)生的干擾都會(huì)影響客戶的滿意度和銷售。借助圖技術(shù)，汽車制造商可以有效地管理和利用供應(yīng)鏈中的復(fù)雜數(shù)據(jù)，將復(fù)雜的挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)化為真正的價(jià)值。
隨著聯(lián)網(wǎng)合作伙伴、供應(yīng)商和最終用戶的日益增加，圖技術(shù)可以為汽車制造商提供覆蓋整個(gè)供應(yīng)鏈的完整可見(jiàn)視圖，并協(xié)助企業(yè)主動(dòng)解決其中的問(wèn)題。
圖數(shù)據(jù)庫(kù)能夠通過(guò)數(shù)據(jù)相結(jié)合的一些方式，幫助汽車企業(yè)改進(jìn)訂購(gòu)和采購(gòu)流程、優(yōu)化庫(kù)存規(guī)劃、了解供應(yīng)商在物流方面的表現(xiàn)，做出更明智的決定。
如沃爾沃汽車公司就借助 Neo4j 解決方案了解車輛中每個(gè)組件之間的聯(lián)系以及與客戶需求之間的關(guān)系。沃爾沃汽車使用 Neo4j 解決方案不僅為了查看BOM以滿足特定工程指標(biāo)，而是全面了解車輛的信息，滿足特定客戶的需求。
保修分析
圖數(shù)據(jù)庫(kù)可以幫助企業(yè)了解如何將索賠追溯到供應(yīng)商，與零件出現(xiàn)故障的供應(yīng)商進(jìn)行溝通, 更好地了解供應(yīng)商問(wèn)題并提出如何應(yīng)對(duì)。汽車企業(yè)借助圖技術(shù)可以預(yù)測(cè)索賠，當(dāng)掌握了索賠模式，通過(guò)遠(yuǎn)程信息處理數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、導(dǎo)致索賠的維修以及相關(guān)部件數(shù)據(jù)，就可以防止索賠的發(fā)生。這將有助于管理保修風(fēng)險(xiǎn)以及更為嚴(yán)重的召回風(fēng)險(xiǎn)，從而進(jìn)一步了解問(wèn)題的嚴(yán)重程度，工程修復(fù)能實(shí)施到位的時(shí)間，多少人可能受影響以及解決此問(wèn)題的步驟等，來(lái)確保有問(wèn)題的零件不會(huì)被安裝到新車上。
通過(guò)使用 Neo4j 執(zhí)行自然語(yǔ)言處理 (NLP)，汽車制造業(yè)企業(yè)可以進(jìn)行大規(guī)模搜索以發(fā)現(xiàn)維修趨勢(shì)和問(wèn)題，制定解決方案并做出有價(jià)值的預(yù)測(cè)，以提高整個(gè)公司的車輛維修和維護(hù)效率。
客戶360
圖數(shù)據(jù)庫(kù)還可以幫助企業(yè)更全面地了解客戶，隨時(shí)訪問(wèn)相關(guān)信息，并指明如何將這些信息結(jié)合在一起，以便更好地改善客戶體驗(yàn)。借助圖技術(shù)，客戶360可以協(xié)助企業(yè)發(fā)現(xiàn)并防止客戶流失，更好地識(shí)別終身價(jià)值高的客戶，專注于為其提供更優(yōu)質(zhì)服務(wù)。此外，圖在客戶360中的應(yīng)用還有助于提高追加銷售和搭配銷售，從而提升整體銷售額度。
知識(shí)圖譜
知識(shí)圖譜普遍適用于汽車等多個(gè)行業(yè)。從本質(zhì)上講，這個(gè)概念就是獲取公司的知識(shí)并將其結(jié)合起來(lái)，了解它們之間的聯(lián)系。這通常會(huì)帶來(lái)新的發(fā)現(xiàn)，因?yàn)橐郧皬奈磳⑦@些數(shù)據(jù)聯(lián)系在一起并使其持久發(fā)揮作用。圖在知識(shí)圖譜中的應(yīng)用將幫助企業(yè)更快地完成設(shè)計(jì)周期和工程建造，改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)，將產(chǎn)品更快推向市場(chǎng)。當(dāng)工程師通過(guò)圖技術(shù)獲得充分且合適的文檔，就無(wú)需浪費(fèi)時(shí)間搜索數(shù)據(jù)即可快速獲取所需信息，把精力投入到實(shí)際工作中。
全球十大汽車制造商之一的一家日本汽車廠商此前曾遇到因?yàn)閬?lái)自不同團(tuán)隊(duì)的不一致、孤立數(shù)據(jù)而最終導(dǎo)致拖延車輛開(kāi)發(fā)過(guò)程的問(wèn)題。該企業(yè)通過(guò)使用Neo4j 知識(shí)圖譜獲取標(biāo)準(zhǔn)化元數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了跨企業(yè)數(shù)據(jù)無(wú)縫交換，加快了產(chǎn)品驗(yàn)證生命周期。
目前，全球前10大汽車制造商中有8家都借助 Neo4j圖數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)推動(dòng)創(chuàng)新的制造解決方案，使用互連數(shù)據(jù)來(lái)提升競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并從數(shù)據(jù)中發(fā)掘新價(jià)值。
作者：Neo4j 亞太區(qū)副總裁尼克·沃拉
（轉(zhuǎn)載）
