汽车制造业的大数据分析场景甚多，到底何时才能表现出质的飞跃？
【智数汽车】纵观整个汽车+互联网产业链，可大致划分为生产制造、销售流通、使用服务等三个大方向，又可进一步细分为新能源汽车、汽车智能化、新车电商、移动工具/资讯/社区服务、驾考培训、汽车金融、汽车保险、二手车、停车/加油/洗车服务、保养维修、汽车配件等诸多领域，这些领域都是能在大数据方面有所发挥，更是智能制造产业的应用范畴。
思考上述的大数据分析场景，不难发现分析能力也是在逐渐深入，甚至伴随着不同的能力阶段，数据分析的深度也在逐渐加强，这不仅是一个从反映“当前现状”到预测“未来趋势”的过程，更是一个显现差异化业务的优化过程，势必会运用到大数据的维度分析。
传统保守型阶段：例如常态化设备修复、替代法检修过程都属于这个范畴，这可能并不需要运用任何分析手段。例如故障车辆到4S店检修，维修技师通常依赖经验进行故障排查，目的在于定位问题并检修故障，他们通常会用到机械配件的替换法，这种方法是我们常见的、最为普遍的维修方案，自然没有任何智能化分析的手段。
计划维护性阶段：这是一个基于时间的、按照一定规律性处理的阶段，例如例行常态化车辆保养。汽车按照公里数和时间进行定期4S店面保养，每次都记录着具体的服务内容，检修项目，同时也在具体明细中备注了车辆当前的运行状态。或许后续的任何问题都有据可查，甚至未来的其他故障都能追溯到原因，这是一个辅助分析和自我判断的依据。
预防性维护阶段：能够在早期阶段消除缺陷。可以充分利用大数据，捕获有关于车辆的全部信息，结合业务需求去将数据进行一定的预处理，然后建模构建分析模型，从而有效地预防故障的发生。比如销售车辆数据、客户信息数据、行驶轨迹数据、驾驶行为数据、维修部件信息、厂商召回原因等，这些都可以进行一定的预防性维护，去判断未来可能会在哪些方面进行车辆维修。
预测性维护阶段：使用分析来预测机器故障，这个过程可能就是数据分析的最高级阶段，在车辆没有发生任何故障的时期，就能够预测判断未来发生故障的几率、故障件类别、抛锚所在区域、关联性故障预测等等。
在大制造行业的企业生产绩效管理中，各类场景会牵扯到数据分析的方方面面。预测资产维护、基于状态的维修、WIP预测分析、基于AI /图像的质量改进、AR增强现实的安全性、资产维护优化、车辆返工和返修分析、质量/产量/报废分析……统统都是能在数据分析领域大展宏图的典型场景。