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②由于本项目对网络、大数据服务器、数据准确性、业务操作能力等都有较高的要求，在项目实施过程中，通过提前调研和部署，制定上线应急预案，保证项目正常实施和运行。

4．信息化主要效益分析与评估

4.1信息化实施前后的效益指标对比、分析

①大数据云平台数据应用解决方案在鹰眼慧运地图中的可视化应用

电子地图对物流商至关重要，是在途过程可控、实施精细化变革的关键管理工具（通过位置/运单/承运商行为/事件等），同时可支撑成本分析、运营分析及相关规划工作。通过实时高效地将业务数据传递给主机厂、供应商、承运商及各类客户，为以长安民生为核心的物流生态圈提供全程透明可视、标准化、智能化、体验满意的专业物流地图服务。通过大数据云平台对物联终端实时采集的多维数据进行处理、整合，为长安民生鹰眼慧运地图前端可视化展示奠定了基础。

在未应用大数据云平台方案前，电子地图在实时数据方面响应慢，通常需要在统一时间集中调度10-12小时后才能查询使用，另外在对接物联数据方面，流程复杂，接口标准化差，定制化多，费用高，一般对接耗时需要3-5天；在应用大数据云平台方案后，基于高效的数据采集和存储调度能力，实时数据在前端展示查询等待时间缩短到2小时内，查询延迟<=10ms，同时在数据对接过程中采用了统一标准接口（目前有11个）和对接流程，使对接耗时缩短到2天内，大幅提升了鹰眼慧运地图数据应用的实时性和操作体验感。

订单全景监控：将大数据云平台整合处理的运输车辆实时物联数据，在电子地图上进行直观、清晰的可视化展示。

车辆实时轨迹跟踪：通过大数据云平台提供的运输车辆实时GPS数据，在电子地图完成运输作业的定位和历史轨迹展示。

整车运输大数据看板：通过大数据云平台完成数据多维度整合，集中在看板上展示在途监控，运输报表，实时运力状态，在线车辆和异常分析等，有效提升运营能力。

②大数据云平台数据应用解决方案在整车运输BI可视化应用支撑

在未应用大数据云平台前，长安民生整车运输业务现主要面对长安自主品牌和福特品牌两大主机厂，日常所需报送的报表种类多，且不定期有新增需求，报表变更频繁，耗费大量的人力和时间（平均每张报表从数据提取到最终完成耗时人均3-4小时），且准确性、及时性得不到保障，特别在大规模数据提取、分析时遭遇瓶颈，无法有力支持整车的管理决策和迎合大数据时代对数据运用的要求。

为此，长安民生打造了DDOM BI项目，其中在应用大数据云平台应用方案后（大数据云平台Hadoop集群中数据提供到BI应用中使用），构建了高效的数据仓与ETL能力，15个企业级数据仓库，调度任务500多个，聚类和分类算法共20多个场景应用。基于模型算法应用，将系统中各报表的平均处理时间缩短到1小时内，且完全由系统完成，减少人员成本，提高了报表数据准确性（准确率100%），保证了前端可视化展示的实时性和高质量。

4.2信息化实施对企业业务流程改造与创新模式的影响

通过长安民生汽车物流大数据云平台应用，与业务流程的融合贯通，在流程模式上创新有以下三点：

1.物联网+大数据应用：基于直达一线的轿运车辆状态物联网数据，叠加AI算法和汽车物流垂直场景，对在途状态真实还原、积累大量样本数据，从而开发输出针对轿运场景的智能配板、运力预测、标准成本定价器等智能产品模块，首创性输出一系列汽车物流智能工具，并在行业内首次积累汽车物流垂直行业真实运输成本标准，均可对外变现商业价值。

2.物联网大数据平台系统：IoT与鹰眼慧运地图、与车队管理平台的组合，赋能降本增效和智慧体验，可对外私有部署或提供SaaS服务，从而获得产品服务销售收入。

3.基于大数据的流程创新：通过大数据分析车辆常用的站点，包括起点，终点，途径点等，并且计算每两点之间的成本，时效属性，支撑路径规划，费用核算，自动围栏触发等核心物流场景。在物流运输管理领域，无论是干线运输、支线运输、还是城市配送，都需要对运输过程的核心和关键节点的时效和各类异常情况进行严格管理，对运输车辆的整体运行进度、中转时间、装卸货时间、停车时间、加油减油、路桥费等需要详细把控，以此提高运输的整体效率、降低运营成本。

4.3信息化实施对提高企业竞争力的作用