八大案例深度解析电力大数据应用

第一篇：八大案例深度解析电力大数据应用

八大案例深度解析电力大数据应用

麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的增值服务业务，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值。有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。

电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据;三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。

一、电网监测及维护 1.运维监测系统及时反应

Enphase Energy（美国Enphase 能源股份有限公司）

Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。另外，Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态，在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。

2.设备检修运维专题分析 电力企业可以基于永洪自研发的一站式大数据分析平台开展各业务领域的深度分析，如在电网检修运维领域，通过对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面，从安全、效益、成本三个方面进行关键指标选取，分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响，协调三个因素综合最优，同时实现对电网企业检修指标的实时在线监控，为公司检修策略制定提供指导和服务。

（图中分析场景所用的数据为测试数据）

3.预防基础设备故障导致的停电

American Electric Power Co., Inc.(AEP）（美国电力有限公司）

在AEP的资产健康中心，数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应用程序结合在一起。通过采用大数据算法和分析软件，他们可以密切监测传输基础设施的运行情况。

如今，AEP使用智能电表、通信网络和数据管理系统得到稳健的常规信息。智能电网技术使客户更有效地用电和合理管理用电成本，收集到的数据也有助于该公司为客户定制电力管理程序和提供个性化定制服务。

二、提升运营效率、改善客户体验

大数据分析能帮助电力企业提升运营效率和改善客户体验。运营效益包括收益保证、网络和产品管理、需求预测、资产管理和支撑功能优化。类似的，分析有助于通过客户关系优化、主动营销以及定制优惠和服务来改善客户体验。

1.Gulf Power（海湾电力公司，美国南方电力公司位于佛罗里达州的分公司）

Gulf Power使用大数据分析后确认，如果停电，那恢复供电的时间如果能比用户预期时间早10分钟，客户满意度是最高的。

有趣的是，它发现如果在预期恢复供电时间两个多小时前恢复供电，会对客户满意度的产生负面影响。理解了类似这样的指标，能够帮助电力企业解决他们最大的客户体验挑战。一位德国电力公司的高管证实提高客户满意度会提高客户留存率。他解释到，“分析让你在现有合同上用个性化的优惠活动与客户良好沟通。这种方式会大幅提高客户的留存率”。事实上，像EDF Energy这样的电力企业已经通过大数据分析来减少客户流失，每年节省高达3000万美元的成本。

2.Lakeland Electric（美国莱克兰电力公司，总部位于佛罗里达州）

负荷研究是一种用来分析各种客户群体（住家、商业和工业）的客户消费模式的过程，它有助于评估电力公司为每个特定的群体服务的成本。研究人员认为，利用AMI（量测基础设施）和数据捕获能力，每一个计量点和智能电网启用的设备可能有助于这项研究。Lakeland最近利用这些新技术完成了对电力服务的成本检查。除了解决对额外收入的需求外，他们还能够设计供客户选择的替代费率，一方面降低电力高峰需求，另一方面客户也在此过程中节省资金。不仅有效减少高峰期的电力故障，也提升了用户体验，提高了用户留存率，使该企业拥有更好的口碑和知名度。

3.通过数据分析有效提升电力行业营销服务水平

电力用户可以基于永洪一站式大数据分析平台，将更多的明细数据提供给业务部门，由业务部门自服务完成数据应用。通过对客户服务与客户关系、电费管理、电能计量及信息采集，市场与有序用电、新型业务、综合管理等方面的分析，掌握营销业务重点工作的开展情况，实现对客户服务、电费管理、智能电表、有序用电实施和能效管理成效、新型业务及营销稽查工作质量指标进行有效监测。

三、减少损失、降低成本 1.减少电力盗窃降低损失

根据Northeast Group, LLC.（位于美国华盛顿的东北集团有限责任公司）的《能源市场智能电网：2015年展望研究》报告，每年全球因电力盗窃损失893亿美元。而智能电网技术可以帮助电力企业打击每年价值几百万的电力盗窃。

位于意大利的Enel是全球最大的电力企业之一，在40个国家经营有6.7亿台电表。在意大利，Enel整合处理了来自11个遗留系统超过500亿行的数据，同时已经识别出93%的盗窃案或其它非技术性损失的可能因素，这是世界上最大的智能电网分析系统。仅仅在意大利，它每年的收入保护和预测性资产维护分析的经济效益估计超过3.5亿欧元。

2.利用分析降低变压器更换成本 PSE&G（公共服务电力和燃气公司）是美国最大型的综合电力和燃气公司之一，为180万燃气用户和220万电力用户提供服务。它拥有的资产价值约170亿美元，收入近80亿美元。

PSE&G实施了一个计算机化维护管理系统（Computerized Maintenance Management System，简称CMMS）来辅助维修、更换以及对包括变压器和其它设备等资产的维护决策。根据湿度、介电强度、可燃气体变化率和冷却性能等多种因素，来为变压器进行分析，生成设备状况分数。他们根据资产更换（预测）算法，对设备状况分数和其它因素（年代，备件可用性）分析，来决定更换变压器的适当时间。

PSE&G还对实时传感器采用了先进的分析来跟踪各种操作指标。分析的应用帮助了该公司在故障发生前发现和补救问题，在避免设备故障上节约了数百万美元。该公司也决定主动通过使用分析模型来更换一些变压器，而不是出了问题后再更换，这有助于该公司在25年中节约了1亿多美元。

结语：

如大数据分析这样的信息新技术必将激活电力大数据中蕴含的价值，也必将释放电力大数据的市场潜力。根据GTM Research的研究分析，到2020年，全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模，电力大数据的采集、管理、分析与服务行业将迎来前所未有的发展机遇。

在这样的机遇下，更多的电力企业选择将在大数据分析技术，为企业系统运维监测、提升客户满意度、降低损耗和成本等诸多方面做出积极探索。而相对于自己搭建，面对更合理的成本与更稳定高效的第三方平台，越来越多的电力企业选择和第三方大数据分析平台厂商合作，为企业数据化运营带来专业的技术与服务支持。

以国内知名电力研究所为例，选择采用永洪电力大数据平台。永洪科技按照平台的设计规范和功能要求，在UI设计、安全认证、统一安装部署、数据存储及工作流调度等方面针对电力业务特性需求进行了接口开发与个性化改造，无缝嵌入用户大数据平台，为后期科研人员开展数据分析挖掘工作提供工具支撑。

第二篇：深度解析

述职报告

----------深度：以老板的心态看问题;

以老板的思维谋发展;案例一：某一批电芯投产35000PCS，最终有8672PCS低容。据技术部分析为面密度低于工艺设计要求15个点。深入调查了解，该批次电芯在涂布时面密度不稳定，品质、技术确认，最终让步放行。得出结论为：设备的问题！最终结论为：老板买的设备是便宜货，归根到底是老板的问题。

--------结论一：出了问题最终是老板的问题。

案列二：某工序组长提出辞职，经审批月底离职。人力资源部给的意见是：一边外招，一边有合适的人就内提。半个月后人力资源部答复：没有招到合适的，建议内部提拔。一周后同一车间另一工序组长因严重违纪被辞退，那么此时该车间有两个组长空缺，急需要补充！于是该车间负责人在本车间内无色合适人选。觉得小李还不错，该员工入职有2年了，平时表现比较积极优秀，且各方面都符合公司人事晋升制度，于是该负责人找小李谈。最终小李拒绝，原因是：她现在的工作岗位一个月的收入和组长的收入差不多，甚至还高一点，而且不用承担那么大的责任和压力。该负责人又先后找了其它工序的其它人，答案都大同小异！--------结论二：组长工资/待遇低，没有人愿意干；老板舍不得给钱！

案列三：某工序加热系统故障，反馈给工程部，工程部派人维护，经排查该设备部分发热管老化需更换。于是写申购单申购发热管！工程部给出的临时解决方案为：提前1H加热，以便于该设备温度满足生产工艺要求。两周后更换了部分发热管，但效果不明显。经过工程部经理现场排查，得出的结论为：发热管需全部更换，未更换前，暂时先提前加热，以满足生产需要。于是产生了新的问题，问题重新反馈：该设备每天需提前加热。浪费人力、物力等！最终给予的处理结果为:更换发热管！新的发热管未到之前仍然按原方案执行！--------结论三：日常工作繁忙/人力不足；老板不让招这么多人！

案列四：生产部主管在给某组长月度考核打分时考虑的依据是：这个人平时表现不错、执行力比较强、现场还行、班组纪律整体可以….！于是该主管给该组长打的分数比较高为95分。---------结论四：人员考核凭感觉，量化的东西可以不考虑，这样操作起来更灵活！

案列五：某领导对某领导说：某某某是某某某的某某某！在某些问题上，你要注意，以免让某某某难堪，大家都是同事，不要太计较、太认真！案列六： ………… ………...深度解析： 案列一解析：该案列是推卸责任的典型表现。这样的团队自身觉得任何问题都不是自己的问题，所有的根源都是老板的问题。这里的老板是广义上的老板。如（杜拉拉升职记）中提到的老板是指自己的直接上级！在面对问题的时候，如果把自身责任推干净，并且是老板的责任，那么一切问题便理所应当、心安理得！

案列二解析：组长的薪资待遇没有员工高、课长没有组长的工资高………！没有人愿意干！这其实是集体信仰的缺失！这个团队没有凝聚力或者至少没有向心力！而不是简单的薪资待遇低这样的表象！

案列三解析：在每一个组织里都把“执行力”这一概念看的非常重要！这里谈到一个企业文化，美国兰德公司给出的结论是：老板的想法员工的做法就是这个企业的文化！这里的老板和员工同样指的是广义上的老板和员工！一个新人来到这样的团队里，过了一段时间之后TA一定会得出这样的结论：这里好混！现在是一个向管理要效益的时代。尤其是一线的执行者是效益的直接体现者！倘若自上开始执行力就打折，那么按照余世维给的公式计算，到了最基层的时候还没有20%。做一个企业不是只靠领导一个人开始就做好，要先研究团队的问题，而团队需要一个看不见的软件，就是企业文化来推动，但我们在面对世界各国的企业跟我们国家的企业竞争的时候，就要做到企业的变革，现在我们发现，领导的一句话和挂在墙上的一个标语或口号，并不能真正的贯彻，于是就必须探讨执行力的问题。

案列四、五解析：管理的基础学中提到：只有引入了合理的内部竞争机制，这个团队才会有活力！考核不是打的人情分，人性化管理不是人情化管理！管理链条里最重要的考核如果不能量化，那就谈不上管理、谈不上发展！因为人人都在做好人，谁也不得罪谁，独好不如大家好！在GREE的时候我曾带过一个储备干部，TA说的一句话让我眼前一亮，TA说：一个组织到了人人都自保的时候，这个组织就危险了！老板看到的是一派歌舞升平的假象！他看不到真实的一面！向管理要效益这一基本概念将不复存在！

俗话说：物以类聚、人以群分！一个团队需要思想上的共鸣！

我有一位同学，TA在某大型企业做中层管理，然而TA的理想却是：找一家公司，不管大小，只要能直接和老板打交道就可以了。我不理解！TA说：我时刻以老板的心态想问题，而且让老板知道我的想法，然后认认真真的去做事，正直做人，一定会有所成就！最重要的是时间久了，你的思维会有另一个高度！知识面会有另一种广度！这样的话，你的一生一定有所作为！我听了也没有弄懂怎么个所以然！

其实以老板的心态看问题，到如今已经不再是简单的职业道德的范畴了。对个人发展和组织的核心竞争力有着至关重要的关系！所有的人都有这种心态的话，那就说明这个团队悟到了该企业文化的真谛！在以老板的心态看问题为基础的时候，在面对问题时往往不是博“同情”而是博“共鸣”！其实说到底还是思维的问题！真正的问题在观念和思想，是人的思想的问题。很多企业到了一定的时间逐渐的由做企业开始转变为做“文化”！而HGB的领导者希望：“忠诚、感恩、团队、品牌”作为公司文化的直接字面体现进而传承下去。那么我认为时至今日至少公司的中高层没有参透这一文化理念或者出现理解断层！而这样往往体现在：朝令夕改、人人自保、无向心力、缺乏有效决策和执行、不够忠诚、在个人利益上只向“钱”看……….！记得大二时我的导师曾告诉我：在管理上切记“水至清则无鱼 ”，但是面对团队思想诟病则必须根除！这 使我深有体会！小结（我学到的/我理解到的/我不知道的）：

1.在一家公司工作，领着老板发的薪水，抱怨着老板给的福利待遇，其实TA 不愿意承认自己就值这个价！

2.出了问题，都是老板的问题！

3.下级必须服从上级；不服从的，要在理解中服从；不理解的。要在服从中理解！4.以老板的心态看问题，以老板的思路某发展！

5.忙是工作未完成的最佳解释；人手不够是工作干不好的最佳理由！6.不能诠释“忠诚、感恩、团队、品牌”的理念！7.如何让我的团队自动自发？ 8.任务与结果的区别？ 我在想/为什么：

一、2008年我在上海因病休养期间，因无聊至极经朋友推荐进入了一家颇具规模的汽车零部件厂家—国泰，任文职工作！我看到这样一些现象：所有的新入职人员，都非常的珍惜这份工作，不去触碰公司的任何规章制度；老员工像机器一样将自己所知很快复制给新员工；地板是透明的大理石地板，无论是哪个区域只要稍微有污垢或者摆放不合理，谁看了心里都会不舒服，很刺眼；1000多人的公司上下班一律自觉靠右行走；管理人员形同虚设，各级人员自动自发！

二、2009年在TMB工作期间：当班标准产量未完成，该车间负责人害怕，TA在怕什么？批次合格率低，该工序负责人害怕，TA在怕什么？8S专员来车间检查，每个人都害怕，TA们在怕什么？现在我们完不成任务、合格率低下、出了问题，我们不怕，我们为什么不怕？

三、圆规之所以能够画出圆，是因为TA有一个支点，即核心价值！我在HGB的价值体现在哪里？我的核心价值又是什么？ 总结： 1.我现在理解我那位同学的理想了。

2.带好我的团队，借鉴偶像马云的锦囊妙计：

2.1授人以鱼：给员工养家糊口的钱。

2.2授人以渔：教会员工做事情的方法和思路。

2.3授人以欲：激发员工上进的欲望，让员工树立自己的目标。2.4授人以娱：把快乐带到工作中，让员工获得幸福。

2.5授人以愚：告诉团队做事情扎实、稳重，大智若愚，不可走捷径和投机取巧。2.6授人以遇：给予创造团队成长，学习，发展的机遇，成就人生。

2.7授人以誉：帮助团队成员获得精神层面的赞誉，为成为更有价值的人而战。2.8授人以宇：上升到灵魂层次，顿悟宇宙运行智慧，乐享不惑人生。（企业文化的升华）

其实我觉得，这些才是我在HGB的年终总结；2014年大的计划以上级领导的框架为准绳。但是在我的部门内部，在工作上：让管理出效益一定给予一个量的实质！在团队建设上：思想政治教育是我的终极梦想，这一梦想无论在哪家公司我都会坚持！

2014年是HGB发展的重要一年，期待我在这一年里能够有所为！

报告人：王明朋

日期：2013.12.27

第三篇：汽车行业大数据应用案例解读

汽车行业大数据应用案例

在未来，各个产业都将成为数据产业，汽车也将如此。目前，互联网所掌握的消费者喜好、生活习惯等数据信息如果应用到汽车行业，将使汽车产品更加智能，大数据的应用甚至能够影响到汽车产业的生产制造，帮助汽车企业生产出更加符合消费者需求的产品。

凯文凯利认为：“在未来，各个产业都将成为数据产业，汽车也将如此。目前，互联网所掌握的消费者喜好、生活习惯等数据信息如果应用到汽车行业，将使汽车产品更加智能，大数据的应用甚至能够影响到汽车产业的生产制造，帮助汽车企业生产出更加符合消费者需求的产品。”

在贵阳大数据论坛上，马凯副总理提出：大数据是国家战略资源，部分公共数据资源也将逐步开放，让企业用互联网+更好的服务社会。

基于汽车行业超长的产业链，从不同的层面看，汽车大数据必然是多维度的，有不同的理解和看法，我们试从各行业角度试加分析：

先看一组数据：

中国有3亿驾驶员，1.5亿车主，100多个品牌6000多款车，24000多家4S店，44万家维修厂，600万家洗车行......主机厂：汽车大数据的顶层和基础

主机厂是汽车的制造者，他们领先的设计、技术及制造能力和知识产权，使其在整个汽车生态链中起绝对主导作用——所有的零部件设计及软件系统，都由主机厂主导，所有衍伸产品都以主机厂的产品设计规格为标准（适配软件、模具、型号、规格尺寸乃至汽车改装和汽车电子产品以及汽车用品等等）。

同时，主机厂有完善的零部件配套、物流配送、销售体系，所有该体系内的企业都要按照其标准化模式运行；原始汽车维修技术资料以及CRM和ERP系统：4S店的后台管理系统由主机厂提供，能够调取车主的姓名、住址、行驶证数据及通联、保险、维修保养记录（车主脱离4S店体系之前）。

主机厂零部件数据包括包括字段：配件名称、配件代码、品牌、型号、年代、替代配件、替代关系、图示、价格等等。

机动车整车信息及价格数据：车型代码、车型名称、车型分类、排量、核定载客、核定载质量、整备质量、厂商名称、品牌名称、车系名称、价格、上市年份、备注等全面的车辆信息。

大数据在主机厂的角色定位是在生产制造领域提升生产效率，降低成本。在客户需求层面，打造未来C2B模式的电商平台，4S店需要做针对性更强的精准营销：即利用现代计算机技术搜集、处理、分析企业的客户资料，包括现有客户情况、产品购买和使用情况分布(客户购买时间、方式、金额，以及维修保养频率和花费等)，还通过对数据库信息的分类、筛选、匹配和运算等技术手段，实现销售线索挖掘、客户价值细分和客户管理等功能，寻找销售线索、找到最有价值的客户群体，通过个性化营销策略，配合直复营销的手段，在降低大众传播营销成本的同时，与客户建立稳定、长期的关系，从而达到企业商业目标的实现以及企业利润的增长。

零部件厂

作为技术和资本密集型的生产性企业，传统的零部件企业成功的模式，是产品质量达到主机厂要求，成功进入主机厂的配套体系。

例如对车载电子企业来说，就是车机或云后视镜进入前装系统。零部件配套企业在生产的同时也得到了主机厂的数据支持。由于历史原因和主机厂的垄断，相当多的配件厂只为主机厂配套，甚至没有销售部门。

《关于征求促进汽车维修业转型升级 提升服务质量的指导意见》明确规定，鼓励原厂配件生产企业向汽车售后市场提供原厂配件和具有自主商标的独立售后配件，允许4S店向非授权维修企业或终端用户转售原厂配件。

对零部件厂的而言，借助关键数据的取得，建立独立的售后体系以及完善的销售网络，自建或与第三方电商平台合作打通汽车零部件的O2O销售环节正当其时。

配件商：链接配件的生产者和使用者

作为最终与维修厂直接打交道的配件商来说，其数据包括两个范畴，私有云—电脑中的的进销存和销售渠道或平台。

对于动辄数万种库存的配件商来讲，汽配城开店+在线QQ模式的传统营销模式必然被取代，移动互联网时代，需要结盟或连锁，依靠第三方电商平台或建立完善的数据检索平台，将私有云转化为能被维修厂快速检索的公有云平台是必须经历的过程和唯一途径。

配件电商：零部件和价格数据库（非常有前景的大数据）

需要能提供包含6000余款车型、千万条配件和价格数据，特别是常用车型易损件，需要全面覆盖。配件价格数据库需要要具备以下特点：

（一）配件数据量大

将庞杂的汽车配件数据进行标准化管理，将配件名称、编号、图片进行对照，涵盖进口、合资、国产全部品牌能够满足维修厂日常查询需求。

（二）专业性强

1、配件信息：配件分类、配件属性、配件图，与原厂匹配和同步。

2、配件价格体系：正厂参考价、4S店参考价、同质配件价。

3、配件价格时效强：配件价格实时维护，与市场同步，能够做到有价有货。

4、覆盖面广：系统使用者包括配件商、修理厂，需要在双方建立简单易查询和交易的逻辑关系平台。

5、易用性强：提供了定型查询、简易查询、易损件查询、模糊查询等多种查询方式。

智能引擎：智能标准化引擎需要有智能化自动名称匹配。可将零配件的各种名称进行识别及标准化处理：通过多维度智能化处理手段，解决配件查询的复杂性和瓶颈。提高数据管理效率和准确性。

商业价值的实现：建立完善的数据库，仅仅是服务汽车后市场O2O的基础，而最终用配件编码直接关联到当地的配件商且能实现在线下单、支付乃至配送并且有质量保证和追溯体系才是汽配大数据商业价值转化的终极核心。

维修厂

作为直接与车以及车主打交道的维修厂包括4S店，能够记录车辆的维修、保养情况，行驶里程，其数据对未来进入二手车交易时，起精准评估的作用。

除配件查询，维修厂还需要使用汽车维修技术数据以及工时数据库。数据库包含大部分常见车型的标准工时、工时单价、拆装逻辑及总成包含关系。支持实际使用过程中，各类影响因素的动态参数较正。能够准确计算事故维修中的拆装、钣金、喷漆等主要工时项目金额。

除了使用第三方数据，维修厂在汽车维修中，也记录了大量数据：以高端豪华车维修的华胜和中鑫之宝为例，通过大量维修数据，可以精准的做出某款车型的养护成本及使用可靠性的数据分析报告。

保险公司

希望通过大数据分析了解车主的车价、年龄、性别、车型、住址、驾龄、历史赔付记录、历史违章记录、个人消费信用、安全气囊等保护装置和防盗装置等多个维度，他们甚至愿意免费送OBD给车主，目的是读取车辆行驶轨迹、行驶里程、驾驶习惯、油耗、速度，以便对车险进行评估。

车险经营将从保额定价过渡到车型定价，对保险业而言，是一个很大的挑战。甚至驾驶员的驾驶习惯和性格，都对保险定价有很大的影响，“零整比”的研究报告，告诉汽车消费者，不同品牌车辆的零整比最高达到了12.7倍，不同车型，不同的年代同样都数据支持对车险进行精算，再比如事故查勘时，也需要有原厂配件的数据做一个价格比对进行理赔估算，保险的行业内部数据都相对有限，所以，需要更多利用外部数据。

车联网

车与车、车与路、车与人、车与传感设备等交互，实现车辆与公众网络通信的动态移动通信系统。它可以通过车与车、车与人、车与路互联互通实现信息共享，收集车辆、道路和环境的信息，并在信息网络平台上对多源采集的信息进行加工、计算、共享和安全发布，根据不同的功能需求对车辆进行有效的引导与监管，以及提供专业的多媒体与移动互联网应用服务。

第一层（端系统）：端系统是汽车的智能传感器，负责采集与获取车辆的智能信息，感知行车状态与环境；是具有车内通信、车间通信、车网通信的泛在通信终端；同时还是让汽车具备IOV寻址和网络可信标识等能力的设备。

第二层（管系统）：解决车与车（V2V）、车与路（V2R）、车与网（V2I）、车与人（V2H）等的互联互通，实现车辆自组网及多种异构网络之间的通信与漫游，在功能和性能上保障实时性、可服务性与网络泛在性，同时它是公网与专网的统一体。

第三层（云系统）：车联网是一个云架构的车辆运行信息平台，它的生态链包含了ITS、物流、客货运、危特车辆、汽修汽配、汽车租赁、企事业车辆管理、汽车制造商、4S店、车管、保险、紧急救援、移动互联网等，是多源海量信息的汇聚，因此需要虚拟化、安全认证、实时交互、海量存储等云计算功能，其应用系统也是围绕车辆的数据汇聚、计算、调度、监控、管理与应用的复合体系。

汽车联网后产生的大量数据，最终数据的使用和分析者：

保险公司（用于风险和价格评估）

主机厂（用于智能驾驶）

政府（用于智慧交通乃至智慧城市的管理）

附上中汽协信息委员会的一份文件，目前商用车已经有了车联网的强制要求，乘用车方面，中汽协信息委目前在联合电信运营商、保险公司、主机厂和车联网企业制定行业标准，将北斗应用推广到汽车前装市场。重点开发高清视频。电子后视，卫星导航，卫星通讯广播，安全引导，无线宽带，多屏互联，智能语音和集成ETC等功能。

咨询公司（舆情分析）

对某一时段互联网搜索量进行分析，确定市场人气、关注车型、地域关注度等信息，同时，通过对论坛、微博、微信等社交媒体的分析，判断出这款汽车在市场上的受欢迎程度。运用工具建模，做舆情分析和用户画像，提供给4S店导流以及主机厂做评估参考，同时兼具营销的功能，例如销售线索挖掘，帮助企业获得新客户：通过客户数据分析，找出客户的共同的特征，再利用这些特征到潜在客户数据库里去筛选出可能成为目标客户的名单，作为营销人员推销的对象。营销人员就可以针对这些名单发送定向窄众广告资料或进行营销活动，既可以降低成本，又提高了营销的成功率。

最后提到后市场的O2O及洗车和上门养护企业等等。

汽车后市场的O2O互联网公司，经过积累，有了相当的底层数据，但不是数据公司，其商业模式仍是通过各种方式集客和导流及线下服务，从增加车主黏性出发增加服务性收入。

政府是所有的大数据最顶层的记录者和管理者：

1）公安部交管局

交管局有3亿驾驶员，1.5亿车主数据，出行轨迹，违章记录，每月车辆上牌数据等等，例如做数据分析，可以分析出每月的200多万台新上牌车的概况：国产车、进口车乃至二手车，车辆品牌、型号、颜色、车主年龄、性别、地域分布，由此可以对车主与车型的关联情况进行精准画像：

各品牌车主的地域分布和年龄、空间地理位置、消费习惯，二手车或进口车的交易量和品牌型号分布等等多个维度。

2）海关

海关的进出口数据包括了汽车及零部件的进出口国别、数量、型号、价格。

3）税务总局

汽车全产业链价格信息和成交记录

4）高速公路管理局

车辆的出行记录

基于汽车的大数据应用场景很多，未来，汽车联网后的从出厂到报废的全生命周期，都将时时产生和上传数据，车辆的：空间位置、速度、时间、影像等等，总而言之，在不同的维度，从汽车的生产销售、维修保养、金融服务需要大数据支持，未来的智能交通、智慧城市管理更离不开大数据的支持，随着互联网+战略的推进，一个个信息孤岛的联通，相信未来，大数据将成为更多企业的营销利器、在带来效率提高的同时，也带给普通百姓更多的出行便利！

移动互联网，把我们从IT时代带到DT时代，汽车作为互联网时代的第四块屏幕，未来改变的将不仅是汽车行业的商业模式，还将改变很多消费类行业的营销渠道。

读书的好处

1、行万里路，读万卷书。

2、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。

3、读书破万卷，下笔如有神。

4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。——达尔文

5、少壮不努力，老大徒悲伤。

6、黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。——颜真卿

7、宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。

8、读书要三到：心到、眼到、口到

9、玉不琢、不成器，人不学、不知义。

10、一日无书，百事荒废。——陈寿

11、书是人类进步的阶梯。

12、一日不读口生，一日不写手生。

13、我扑在书上，就像饥饿的人扑在面包上。——高尔基

14、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游

15、读一本好书，就如同和一个高尚的人在交谈——歌德

16、读一切好书，就是和许多高尚的人谈话。——笛卡儿

17、学习永远不晚。——高尔基

18、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。——刘向

19、学而不思则惘，思而不学则殆。——孔子

20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。——培根

第四篇：历年来ERP著名失败案例深度解析

在一些ERP论坛里，有人想找理想的ERP系统。在众多的建议中，一般会出现这样的回应：

“在预算范围内，要挑最贵的，最有名的，这样大家都不用承担责任。比如上SAP，如果有个三长两短，谁也不好说什么：世界一流的产品你没用好，你说是谁的原因？”

如果用英语称这类的说法用语为“FUD”。即：Fear、Uncertainty、Doubt。翻译出来就是：如果你敢去建议你的上级去买别家的软件和服务、不买我的，那么，你这个软件采购决策者，也就是CIO的职位难保！

这类的恐吓，对于大量“不具IT专业、职业道德却有瑕疵”的IT决策者的确具有强大的影响力。

上文中做建议的这位“ERP专家”所指的“世界一流的产品”，不是什么神丹妙药，而是数个利益团体在造神运动中所捏造出来的神话。

一句“世界500强都在用”的广告语远远不足以反应实情。自制的市场调查统计没有揭露的是：有哪些流程模块在这些企业运行？是不是只有进销存、或者甚至只有所谓“FI”的会计模块在跑？

出现太多泡沫的时候，应早日戳破，以免为期过晚。下面是笔者整理的一些知名ERP失败案例，希望能对从事相关工作的CIO朋友有所启发：

Intenna和北京三露厂的合作案例

北京市三露厂在1998年3月20日与联想集成（后来划归到神州数码）签订了ERP实施合同。合同中联想集成承诺6个月内完成实施。ERP软件是联想集成独家代理瑞典Intentia公司。合作的双方，一方是化妆品行业的著名企业，1998年销售额超过7亿，有职工1200多人。一方是国内IT业领头羊的直属子公司。实施后存在一些表单无法正确生成等问题。后虽经再次的实施、修改和汉化，包括软件产品提供商Intenna公司也派人来三露厂解决了一些技术问题。但是由于汉化、报表生成等关键问题仍旧无法彻底解决，最终导致项目的失败。合作的结果是不欢而散，双方只得诉诸法律。

ERP软件流程定死导致许继项目失利

许继项目被迫暂停。1998年初，河南许继集团采用symix公司（现更名Frontstep）的产品来实施ERP。从1998年初签单，到同年7月份，许继实施ERP的进展都很顺利。包括数据整理、业务流程重组，以及物料清单的建立都很顺利。厂商的售后服务工作也还算到位，基本完成了产品的知识转移。另外，在培养许继自己的二次开发队伍方面也做了一定的工作。如果这样发展下去，或许许继会成为国内成功实施ERP企业的典范。然而，计划赶不上变化。到了1998年8月份，许继内部为了适应市场变化，开始发生重大的机构调整。企业经营结构变了，而当时所用的ERP软件流程却已经定死了。于是许继与syIllix公司友好协商，项目暂停，虽然已经运行了5个月，但是继续运行显然已经失去了意义。symix的ERP现在只是在许继一些分公司的某一些功能上还在运行。

Oracle和哈尔滨制药的合作案例

2002年首次在中国举行的Oracle全球电子商务和新技术大会上(OracleWorld)，Oracle董事长兼CEO拉里·埃里森意外遭遇一位国内用户的“挑战”。一位来自哈尔滨医药集团(以下简称“哈药”)的ERP用户代表当场质问埃里森，哈药购买了Oracle的ERP系统之后，在实施中遇到了很大的麻烦，作为软件供应商，Oracle如何管理其合作伙伴(ERP实施服务提供商)？

对于这一突如其来的提问，埃里森没有正面回应。事后，一位Oracle(中国)公司高级经理就此解释说：没错，哈药是购买了Oracle的ERP系统，但是Oracle只是向哈药销售了软件产品，哈药在实施过程中遇到的问题和Oracle产品没有关系，而且这些问题是由于“不可抗力”引起的——负责哈药ERP实施的北京利玛信息技术有限公司(以下简称“利玛”)突然爆发人事变动，直接导致项目实施中止。

来自哈药方面的最新消息表明，哈药将重新启动ERP项目，并在第二次选择实施伙伴上采取谨慎的策略，而在此次决定之前，哈药要求4家新入围的咨询服务公司，对哈药相关人员分别进行ERP培训，并且拿出各自的实施方案来参与最终的角逐。

英国ICI因使用SAP而损失2300万英磅

英国ICI由于一个失败的SAP供应链软件的实施，损失了2300万英镑。ICI的发言人表示，公司第一个财年亏损了1800万英镑，下一个财年将会损失500万英镑。

导致亏损的直接原因是知名的Q-Star项目——一个基于SAP供应链软件的项目。在2002年5月底，该系统在原材料从荷兰发往4个地点发生了定位问题，从而生成大量积压待处理的订单。造成了不小损失。ICI曾希望Q-Star将在2004年节省2000万英镑。但一切都付之东流。

耐克采用i2的后果：损失金额＝8000万～1亿美元 i2公司与耐克公司在2001年的合作纠纷：耐克公司在2001年第三季度销售损失8000万美元到1亿美元，耐克认为是由于i2的软件存在订单管理漏洞。耐克公司表示，自前一年夏天采用i2-powered系统之后，一些鞋的订单结束了两次，一次通过新的制度的管理系统，一次是旧的订单管理系统。

但i2认为耐克没有按照i2的建议，最大限度地减少定制，以用于鞋类和服装业务的最佳做法，并分阶段部署系统。耐克公司的软件和大量定制了一次活动涉及到数以千计的供应商和分销商。

“如果我们的部署是为他们创造了一个商业问题，为什么我们从来没有通知？”耐克发言人没有就这一问题发表评论。

谁真正犯错？耐克的项目一开始只不过才一年多。Gartner的分析师认为不能单纯将责任归咎于一方，最终的成功取决于合作。

遗憾的是，对于上列失败案例，即使是外国的所谓ERP专家，都避而不谈其失败的主要原因：ERP软件的品质不良。其检讨文章永远围绕在“用户的操作流程一变再变、预算要越多越安全、项目管理技巧要登峰造极、老板的支持不足、用户的管理水平低下。”之类的老生常谈，“用户的操作流程与世界前500强的行业标准不符”更是商人在ERP项目失败后，和用户的CIO联手掩饰不成功主要原因时的经典借口。

综上，笔者认为，品质好的ERP软件，除了满足基本的功能需求之外，还必须符合“软件应用简单、柔性扩展方便、易实施、易维护、易上线等”必要条件。另外，通过以上业界公知的ERP失败典型案例还可以发现ERP失败的诸多因素：

1．ERP软件的选型失误

对于所有企业用户来说，从购买、选型，以及合同的签定，到后面的实施控制，大多都是没有经验的。比较专业的做法是，用户在购买前就应该知道自己到底需要什么样的东西。如果请厂商做分析的话，厂商往往从自己的产品角度去分析，把你引导到他现有的模式中去，这对客户是不公正的。为此，用户必须要请专业的公司或专家帮助分析需求。

很多企业由于在选型时期没有意识到ERP系统是为企业的发展战略和目标服务的，不清楚自己的需求，不了解软件的功能和厂商的实力；同样，技术专家没有按照企业的整体思路去设计并安装系统，而是出于完成系统上线或其它目的给企业提供了一套用非所需的系统，ERP系统很难取得成功的效益。企业在上ERP项目之前，必须要确定好自己想要达成的目标。再根据目标，提出符合实际情况的需求，做出全面地规划，而不能切不可以盲目地说上就上。从三露的案例来说，三露的选型是失败的。可以说，首先，他们对自己的需求缺乏认识：上这个系统的目的是什么?这绝不是简单地把一些手工的工作搬到电脑里去。如果目的真这么简单，就不必买国外的软件。更深层次的原因是这个软件代表的管理思想是三露厂没办法接受的，比如它的财务管理系统和中国的财务要求有很大的差距。软件本身从技术角度来讲，永远都是可解决的，包括M0vEx这种产品从技术角度也是可以解决的。那为什么技术人员没解决问题?是因为这个技术解决方案和三露厂的管理要求是截然不同的东西。软件本身不可能失败，你想让我改到什么程度，我就能改到什么程度。但是这个软件本身所遵循的一种规律被破坏的话，它就回无力了。选型失误原因之二，他们没有很好地对MOvEx产品进行非常深入的了解，在当时来讲，在中国没有任何一个支持机构，而且没有本地化的强有力研发的支持团队。这种情况下，用他们的产品要想很有效地接近中国企业的需求，肯定会有问题。

选型失误之三，缺乏对企业发展战略的系统分析。许继集团在实施ERP不到半年的时间，就开始进行组织机构等管理环境的大调整，势必需要对信息系统进行再设计和再实施，其调整成本是巨大的，而且对软件的可扩展性要求非常高，symix否这个实力和功能暂且不谈，许继的失败更是由于其在选型阶段缺乏缜密的发展战略分析，导致信息系统在实施上马前就中途夭折，实在可惜！

2．ERP系统实施商的经验和实力不足

从三露案例来说，其失败的另一原因在于对实施商的选择。当时联想虽处于高速发展阶段，但它可能对管理软件的概念并不是很清晰，因为联想自身是做硬件系统集成的，人员可能也更多是做纯粹技术系统集成的。因此，他们没有想到做管理软件不是技术上的工程，而是一项复杂的管理工程，更多的应该是管理专家帮助企业去做这种实施的工作，而不是一些计算机人员。

3．ERP咨询顾问缺乏稳定性

ERP提供商和咨询公司由于自身也处于国内市场激烈的竞争之中，一旦受兼并或资产重组的影响，高层变动大，甚至带动一大批支持服务骨干“跳槽”，有的连咨询公司都不存在了。企业迎来一大批“新人”，工作重新做起，几次反复，严重打击企业的积极性。

“哈药”案例的主要原因是由于利玛在哈药ERP项目的实施团队全部离职。城门失火，殃及池鱼，整个哈药项目也被迫终止。所以，在ERP选型的同时也包括对ERP实施商的慎重选择，必须对实施商的实施能力、资格、信誉等有全面的了解和掌握。

4．把“上线”作为项目的结束

ERP的实施绝不仅仅是一个简单的项目，“上线”并不是终点，而是一个新旅程的开始。一般来说，ERP项目的先期投资非常大，而期望的应用生命周期也在10—20年左右。企业组织起一个团队，用了15～30个月的时间终于完成了项目的“上线”，怎么能在投入使用的一个月后就散伙呢?保留ERP项目实施小组的主要人员——包括业务和技术人员，可以保障ERP的应用，处理应用中的瓶颈问题，改进系统，并且继续寻找提高生产力的方式。

5．缺乏综合能力强的项目负责人

由于ERP项目的实旌是一项系统工程，在实施过程中渗透性极强，涉及到工厂战略发展，生产，经营，产品开发，工艺，财务各部门，几乎覆盖了技术和管理的两大领域，ERP提供商及咨询服务公司派出的项目负责人的综合能力决定了该企业ERP前途和命运。如何高瞻远瞩地根据企业的现状及发展，制定好切实可行的ERP实施计划；如何发现并应对不合理的流程提出重组意见；如何与企业高层及时会话，促进企业的改革、改制、改组，提高企业的管理水平；如何督促咨询顾问，制定分步实施的目标任务，措施和绩效考核，每个模块的实施都向企业提供可操作的文档资料，这是ERP负责人的基本职责。但是，随着我国近几年掀起的ERP高潮，一些ERP厂商和咨询公司拿了不少订单，但如何组织实施，确保实施顾问的质量，就显得力不从心。由于项目负责人缺乏一定的能力和综合素质，导致项目走向失败或多走弯路的现象很多。

6．没有充分发挥整合信息的威力

ERP系统将一家企业的不同部门之间的不同职能如计划和日程安排、采购、生产、融资等的关键数据和沟通信息整合起来，而这种整合往往是跨地区、跨产品线、跨分销渠道、跨职能部门的。比如对一个产品制造商来讲，这样的一套系统可以显示目前库存有多少原材料，生产一个单位的产品要消耗多少成本，现在已经拿到了多少订单，等等。尽管ERP系统能够提供这么多的信息，实际中的疑问却是：我们需要这么多的信息吗?我们该如何利用这些信息?

三露厂的叹息，哈药的无奈，和许继的忧郁，都正在成为过去。但事情远没有结束。由于市场交换的复杂性日益增大、IT业的迅猛发展，使得企业管理和业务从来没有像现在这样依赖于技术，虽然信息化历程中潜伏着巨大风险，但我们没有理由因此而拒绝信息化的潮流，因此对信息化敬而远之。我们现在所能做的是：尽量多地研究失败，吸取教训，并能从失败中找出一些实质原因，借鉴其经验与教训，指导我们未来的实践工作。例如，当原材料到达公司仓库并被扫描进入系统时，任何人都能获得此项信息并加以利用。当产品生产完成，被自动或手工输入系统时，就立即成为可销售的产品，员工不用等到第二天才获得这条信息。又例如，有了进入整合ERP主系统的网上通路，客户服务代表可以马上检索客户的历史记录及其他重要识别内容，还能够查阅在所有仓库(而不仅是当地仓库)的实时库存以及未来生产计划，根据客户需求在生产计划中冻结部分产品向该客户供应。实时整合和精确数据可以改变人们的工作。全新的ERP技术会影响许多人员，但他们需要培训以掌握流程。如果信息不能被有效地加以利用，发挥整合的威力，那么信息化的效益也没法凸现，更可能人们工作成为信息的奴隶。

第五篇：2014最新企业会计准则讲解与案例深度解析

2014最新企业会计准则讲解与案例深度解析

（第四期，上海国家会计学院）

一、课程简介

时隔7年，中国会计准则改革风暴再次来临。《财务报表列报》、《公允价值计量》、《职工薪酬》、《长期股权投资》、《合并财务报表》、《合营安排》、《在其他主体中权益的披露》和《金融工具列报》等准则展开了系统修订。2014年开年之初中国财政部连续颁布了《财务报表列报》等多项会计准则并在年内开始执行，近期还将有几项准则陆续颁布。这些新准则变化背后的真正内涵是什么？哪些企业预期将受到这一变革的影响？执行时需要考虑的事项又有哪些？作为财务人员，充分认识和有效把握会计准则的最新变化与发展趋势，对于提高财务报告信息质量和企业决策的有效性具有十分重要的意义。本课程基于国际会计准则的最新发展与国内会计准则的最新动态，将为会计人员带来会计的前瞻思维与透彻理解，对准则变化未雨绸缪、从容应对。

二、课程大纲

第一部分 2014年会计准则改革以及对企业的影响  2006年会计准则改革回顾

 2006年准则的主要问题

 2014年会计准则改革背景

 2014年准则改革内容概述

 相关变化对企业的预期影响

第二部分 企业合并、合并报表与长投专题

1、企业合并案例精讲  企业合并的分类

 案例：同一控制合并案例详解

 案例：非同一控制合并案例详解

 案例：分步合并法案例详解

 案例：购买少数股权的处理

 其他合并热点问题

2、合并财务报表案例精讲  合并范围

 同一控制情形下合并报表编制案例

 非同一控制情形下合并报表编制案例

 合并财务报表编制中的公允价值调整

 合并财务报表编制过程中的抵消

 合并报表编制过程中的所得税调整

 合并报表编制其他特殊问题

3、长期股权投资案例精讲  股权投资核算的划分

 共同经营

 合营企业

 长期股权投资方法转换

 其他长投热点问题

 案例：限售流通股的会计处理

 案例：（完全）权益法

第三部分 金融工具会计专题

 金融工具及金融资产的划分

 金融资产的重分类问题

 摊余成本计量规则

 公允价值计量规则

 金融资产减值

 金融资产转移（含票据贴现）

 套期保值

 金融工具列报

 案例：离奇的投资收益

第四部分 公允价值专题  公允价值计量主体变动

 公允价值对计量时间的要求

 估值技术的确定

 可观察输入值vs不可观察输入值  公允价值的估值技术

 公允价值的级次决定因素

 公允价值披露的信息要求

 案例：公允价值公允吗？

第五部分 所得税会计专题

 所得税会计的概念

 会计与税收差异汇总

 十大资产的所得税调整

 五大负债的所得税调整

 十大特殊交易的所得税调整

 案例：巨额递延所得税资产为哪般？ 第六部分 职工薪酬专题  短期薪酬会计处理规范

 设定受益计划的会计处理规范

 现金福利费中的财税问题

 离职后福利

 非货币性福利

 辞退福利中

 其他长期职工福利

 现金结算股份支付

 案例：分红的会计处理

第七部分 财务报表列报专题

 其他综合收益与综合收益

 其他主体中权益的披露

 持续经营的评价内容

 权责发生制会计编制报表

 利得和损失项目的列销

 正常经营周期

“重要性”的定义和判断

 附注披露内容

 案例：其他综合收益如何计算？ 第八部分 会计准则未来展望

 基本准则：理念颠覆性变革？

 收入准则：放弃“风险与报酬分析法”？  租赁准则：不再区分经营租赁与融资租赁？  金融工具：“四分法”变“三分法”？  财务报表：面目全非大变样？