引入 Kyligence Enterprise 解決了當前長安大數據平台的不足，在大規模數據場景下，滿足高并發亞秒級多維查詢的性能要求，避免當前 Vertica 和 Impala 多維查詢性能不足的問題；其次，基于免編程拖拽式模型開發，降低數據開發門檻，提升數據開發效率，使得數據開發敏捷化；第三，實現了平台統一、數據統一、數據服務統一，使得大數據平台能力圖譜中的重要一環得以完善。

——長安汽車 大數據技術副總工程師 王穎異

質量管理是生産制造企業的“命脈”，是企業生産和管理的基石、經濟效益的源泉。當前中國經濟正在由高速增長階段轉向高質量發展階段，作為中國汽車制造龍頭企業，長安汽車發布并施行了《六西格瑪管理2025推進規劃》，同時闡述了智能制造背景下質量技術發展展望，智能化質量管理關鍵挑戰是數據打通，基于大數據的複雜多階段過程關鍵質量特性識别，以及高維、高頻質量特性過程質量控制。

長安汽車質量管理經曆了多個發展階段，從質量檢驗階段到質量控制階段，再到全面質量管理階段，如今在經濟轉向高質量發展、智能制造全面轉型背景下，長安汽車全面施行六西格瑪質量管理。

六西格瑪管理方法是一種持續的流程設計和優化技術，以接近 6σ 零瑕疵（0.00034%出錯率，瑕疵指任何客戶不滿意的事情）的全面質量管理為企業長期追求，帶動質量大幅提高、成本大幅度降低，最終實現财務成效的提升與企業競争力的突破。

六西格瑪是一種高度重視數據，依據數字、數據進行決策的管理方法，強調“用數據說話” “依據數據進行決策” “改進一個過程所需要的所有信息，都包含在數據中”。相對于其他方法論，其重點強調：

• 專門統計工具：提供質量尺度（指标）、有清晰缺陷定義（維度），用準确、可确定的數據進行決策；
• 科學改進方法：包含 DMAIC 和 DMADV 兩種，長期不斷循環執行；
• 特殊組織架構：類似傳統武術分級，包含“黑帶”、“綠帶”等，領導和貫徹全員參與實施。

這三個方面給企業在使用數據方面提出了較高挑戰，包括：

• 數據規模往往巨大：用全面、準确、可确定的數據進行決策，包含所有用戶和所有産品的全量數據，而非采樣數據；以及覆蓋企業所有複雜多階段過程和多種業務角度；
• 高可用穩定的數據服務：以 6σ 零瑕疵為企業長期追求，改進方法周期性（天、周、月）不間斷循環執行，過程長達數年之久，這要求數據服務長期處于穩定可用狀态；
• 高并發數據分析查詢：質量是企業全體人員的責任，對産品設計、生産制造、使用售後全過程有效，六西格瑪通過特殊組織加強全員貫徹實施，大型企業每天日常參與人員可達數萬之多，這要求 QPS 高達數百甚至數千的高并發查詢能力。

長安汽車 Impala/Vertica 舊方案，日間業務高峰常見查詢大于數分鐘，有過半數時間超時失敗，影響了六西格瑪工作推進。長安汽車通過 DDM 數據接口服務項目多方對比後，引入 Kyligence 産品作為數倉統一數據服務後台支撐，也對 DDM 架構進行了一次升級。

長安汽車根據業務建模和數據建模制定了長安質量評價分析體系，Kyligence 為其提供統一數據模型服務，滿足大規模施行六西格瑪管理所要面臨的數據規模巨大、長時間高可用穩定服務、高并發低延時分析查詢等要求。

長安汽車、福特汽車、美國知名行業資訊公司等經過多年汽車制造業務建模和數據建模實踐，聯合制定了長安質量評價分析體系，涵蓋了：

• 狹義質量範疇：千車維修頻次 R/1000、單車維修費用 CPU 等指标
• 廣義質量範疇：顧客滿意度 CS、客戶抱怨問題數 TGW/1000 等指标
• 整體質量範疇：百車問題數 PP100 指标

3.1 維修數據模型服務

采集三包問題數據，經維修站維修後産生維修記錄，維修站将記錄計入長安汽車經銷商管理系統 CA-DMS，經銷售公司審核通過後， 數據進入長安汽車質量提升系統 CA-CQIS，再通過 Hive 将數據刷新至 Kyligence 維修數據模型，提供狹義質量範疇的千車維修頻次 R/1000、單車維修費用 CPU 等指标。

3.2 網絡調研數據模型服務

采集網絡調研數據，用戶以網絡調研的方式參與長安汽車用戶體驗網絡調研平台問卷調研，其調研數據彙總至長安汽車全球質量調研系統 CA-GQRS，經質量部審核通過後，數據進入長安汽車質量提升系統 CA-CQIS，再通過 Hive 将數據刷新至 Kyligence 網絡調研數據模型，提供廣義質量範疇的顧客滿意度 CS、客戶抱怨問題數 TGW/1000 等指标。

3.3 市場調查數據模型服務

采集市場調查數據，委托美國調研公司 J.D.POWER 開展公開市場調研。主要對顧客滿意度、産品質量和消費者行為等方面進行市場調研。數據以文件形式通過 Hive 将數據刷新至 Kyligence 市場調查數據模型，提供整體質量範疇的百車問題數 PP100 指标。

從 2021 年以來，基于 Kyligence Enterprise 的質量分析評價指标支持了長安汽車六西格瑪組織日常使用，保證了六西格瑪質量管理的實施，有18名黑帶，3000名綠帶，120名講師群體。

長安汽車上線 Kyligence 解決方案一年多以來，82% 查詢 1 秒以内，93% 查詢 3 秒以内，96%查詢 5 秒以内，日均查詢量超過 1萬條，近一年累計查詢超過 270萬條，且無查詢延遲因素引起的不可用投訴。

長安汽車是中國汽車四大集團陣營企業，擁有160年曆史底蘊、38年造車積累，全球有14個生産基地，33個整車、發動機及變速器工廠。2014年，長安系中國品牌汽車銷量累計突破1000萬輛。2021年，長安系中國品牌汽車銷量累計突破2000萬輛。

長安汽車始終以“引領汽車文明，造福人類生活”為使命，以客戶為中心，以産品為主線，持續提供高品質的産品和服務，為員工創造良好的環境和發展空間，為社會承擔更多責任，奮力推進第三次創業——創新創業計劃，向智能低碳出行科技公司轉型，為實現世界一流汽車企業努力奮鬥。

上海跬智信息技術有限公司 (Kyligence) 由 Apache Kylin 創始團隊于 2016 年創辦，緻力于打造下一代企業級智能多維數據庫，為企業簡化數據湖上的多維數據分析（OLAP）。通過 AI 增強的高性能分析引擎、統一 SQL 服務接口、業務語義層等功能，Kyligence 提供成本最優的多維數據分析能力，支撐企業商務智能（BI）分析、靈活查詢和互聯網級數據服務等多類應用場景，助力企業構建更可靠的指标體系，釋放業務自助分析潛力。

Kyligence 已服務中國、美國、歐洲及亞太的多個銀行、證券、保險、制造、零售等行業客戶，包括建設銀行、浦發銀行、招商銀行、平安銀行、甯波銀行、太平洋保險、中國銀聯、上汽、Costa、UBS、MetLife 等全球知名企業，并和微軟、亞馬遜、華為、Tableau 等技術領導者達成全球合作夥伴關系。目前公司已經在上海、北京、深圳、廈門、武漢及美國的矽谷、紐約、西雅圖等開設分公司或辦事機構。

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