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质量管理是生产制造企业的“命脉”，是企业生产和管理的基石、经济效益的源泉。长安汽车作为中国汽车制造龙头企业，是高质量发展的头雁型担当企业。
长安汽车发布并施行了《六西格玛管理2025推进规划》，详细阐述了智能制造背景下质量技术发展展望，认为智能化质量管理关键挑战是数据打通，基于大数据分析的复杂多阶段过程关键质量特性识别、及高维、高频质量特性过程质量控制。
长安汽车质量管理经历了多个发展阶段，如今在经济转向高质量发展、智能制造全面转型背景下，全面施行六西格玛质量管理，重点强调：专门统计工具，提供质量尺度（指标）、有清晰缺陷定义（维度）；科学改进方法，需要长期不断循环执行；特殊组织架构领导和贯彻全员参与实施，这给数据提出了较高挑战。
· 数据规模往往巨大：用全面、准确、可确定的数据进行决策，包含所有用户和所有产品的全量数据，覆盖企业所有的复杂多阶段、多样的业务角度；
· 高可用稳定数据服务：以6σ零瑕疵为企业长期追求，改进方法周期性（天、周、月）不间断循环执行，过程长达数年之久；
· 高并发数据分析查询：覆盖产品设计、生产制造、使用售后等全过程，每天参与人员可达数万之多，要求QPS高达数百甚至数千的高并发查询能力。
长安汽车、福特汽车、美国知名行业资讯公司等经过多年汽车制造业务建模和数据建模实践，联合制定了长安质量评价分析体系，Kyligence 助力其落地统一数据模型服务。
采集三包问题数据，维修站将维修记录计入经销商管理系统，经审核后进入长安汽车质量提升系统，再通过 Hive 将数据刷新至 Kyligence 维修数据模型，提供狭义质量范畴的千车维修频次 R/1000、单车维修费用 CPU 等指标。
采集网络调研数据，将其汇总至全球质量调研系统，经审核后进入质量提升系统，再通过 Hive 将数据刷新至 Kyligence 网络调研数据模型，提供广义质量范畴的顾客满意度 CS、客户抱怨问题数 TGW/1000 等指标。
采集市场调查数据，数据以文件形式通过 Hive 将数据刷新至 Kyligence 市场调查数据模型，提供整体质量范畴的百车问题数 PP100 指标。
Kyligence Zen 是基于 Kyligence 的核心 OLAP 能力打造的一站式指标平台，旨在帮助企业解决指标管理、分析和应用痛点，构建数字化管理体系，实现指标驱动的管理与决策。
Kyligence 企业级 OLAP 平台根据客户不同需求，提供基于本地、公有云及私有云等多样化部署方式，以覆盖全渠道的建设能力帮助任意规模企业简化海量数据上的多维数据分析。
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