车身颜色大数据

MIG调漆学堂2019-02-10 09:32:07


大数据下的调漆系统

举个例子,比如修理厂调漆需要与客户车型颜色匹配,可外面调漆很贵,且质量堪忧,一般的厂都让漆工自己调漆,漆工并不知道该颜色用哪些色母来调。这就需要用数据库来做匹配支持。有数据专业技术团队开发的云数据可以更好的为漆工解决调漆问题。

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本文来源:舜网-济南日报


近日,国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》,使汽车维修数据的开放成为该行业突破性发展的标志,对于汽配互联网而言,数据就是关键。


汽车后市场里面每个环节都需要数据,汽修厂要准确找到配件,涉及车型、品牌、年份、年款、排量等,要找到这辆车子的结构,才能找到每个零件,解决汽修厂的问题。而且前相对空白的是车身颜色大数据。


举个例子,比如汽车修补漆需要与补漆的车身颜色匹配,可原厂是高温漆,不适合修补用,一般的修理厂都会去调漆店调色,修理厂并不知道哪款颜色漆适合这个车型。这就需要用数据库来做匹配支持。有数据积累的修理厂可以通过更多的渠道获得信息,没有积累的则会与专业的数据库企业进行合作。但无论是否有积累,整个产业链对大数据服务都有重度需求。


今天这个互联网时代,车辆的每一组数据都自带有位置和时间的信息,并且容易形成海量数据。要走入大数据,我们首先要理解他的价值。


“三全”的数据信息:所谓“三全”就是全品牌、全车型、全配件,其中包括包括:VIN码识别库、车型配置库、保养规则库、配件原厂件号品牌件号通配数据库等。

与国外同步的数据库关联结构:即时同步国外零部件供应商的信息,能够保证最新车型的零部件填充数据库。

互联网化的API数据服务:保证每一个与其合作的商家,都能通过API接口对接及时调取所需的数据库信息。

经验丰富的数据库制作经验:整个汽车后市场对数据的需求越来越大,同时也正在产生更大量的数据,数据处理、制作及整合等相关经验显得越来越重要。

老生常谈的数据维护:客户信息是企业决策的基础,是是用户满意的基础,正所谓创业容易守业难,数据维护也是提高他们的满意度,保持与用户良好的关系。 

 

有了大数据之后,如何利用?

作为修理厂,进货渠道要从省代,城市代理,配件经销商,按照汽配的流通渠道,每销售一个产品,最少也在6个以上产品在周转区。


随着车型的个性化,以后的修理厂会进入一个困局,备了货又备不全,备了货量多且假,怎么办?


总而言之,大数据将会为整个汽车后市场行业的进步提供更有利的基础,成为汽配市场主流。只要顺着这股暖流,供应商、汽配电商平台,以及修理厂可以达到三赢。

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如何让大数据人性化也是出奇制胜的关键。为了方便用户迅速在纷繁的汽配颜色中找到配方,MIG提供了四大类型的快捷查询方式:按制造商查询、原厂代码查询、车型查询、颜色名称查询。除此之外,用户还可以通过官方网站、移动客户端、微信公众平台、平板内置系统进行采购,保证在API接口随时随地提供数据库信息。


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