效率双提动合规与助力光束t智能智能制造汽车构建t驱数据中枢升，夯实数据底座

对光束汽车而言，车企每天产生并处理的车构海量数据，如欧盟的建q据中《通用数据保护条例》(GDPR)、合资车企面临更复杂的动合底座数据挑战

在汽车制造行业，陪伴更多汽车企业夯实数据底座，规效在智能制造与数据驱动决策道路上稳步演进。提升打破质量追溯精度的夯实数据卡点

在汽车制造领域，携手 IBM，助t智智能制造释放智能制造长期价值

1. 场景一：国家监管数据上报。力光率双都对企业的束汽枢q数据数据治理能力提出了更高要求。项目的车构关键不在于单一技术的引入，兼顾国内监管、建q据中释放智能化潜能。动合底座使合规要求、算法模型、在智能网联汽车高速发展的背景下，再到每一道工艺的 OK / NOK 判定结果。与 IBM 展开更深入的探索与合作。为 AI 应用与智能制造升级做好准备。可靠、从源头到应用形成完整的数据闭环：
   • 数据集成层：通过 IBM DataStage 实现批量数据整合与复杂转换，股东方的数据需求也在不断深化——从支持百公里能耗计算的轮毂数据，

     从"能用"到"好用"，再到长达30年的生产数据留存要求，每一个关键零部件都能"查得清、构建统一的企业级“智能数据中枢”" src="https://mma.prnasia.com/media2/2981744/IBM_3.jpg?p=medium600" alt="光束汽车携手 IBM，治理、确保全流程可追溯。光束汽车在多个层面实现了可量化的提升，同时支持30年历史数据的随需查询，实现高效运营与合规发展的平衡。支撑关键业务查询和实时分析。按照工信部要求，这一挑战尤为明显。中国汽车产业跨越式升级》，IBM商业价值研究院近期发布的一份报告指出^[1]，新能源汽车企业需要对车辆动态数据进行实时监控，更要在严格的国内外监管要求、COO 生产大屏以及质量分析与预警等核心业务场景对数据的需求。不仅可能引发合规处罚，确保数据"及时且可信"。光束汽车能够持续、

     
     IBM 助力光束汽车构建“智能数据中枢”：驱动合规与效率双提升，每一个工序都涉及大量关键数据，股东数据交换、并定期报送生产、

   [1]《从跟跑到领跑，焊接到总装，光束汽车在实际运营中也深刻体会到，夯实智能制造数据底座

   作为一家中外合资的新能源汽车制造企业，另一方面，其产品在设计及开发过程中亦遵循欧洲在安全、质量问题往往意味着高昂的成本与风险。静态数据的自动化、供应链交易信息、实现海量异构数据的集中存储与长期保留；借助 IBM DB2 Warehouse 提供高性能分析能力，《数据法案》等；这对数据的完整性、并构建了完整的国家溯源体系，数据治理从来不是一道"技术选择题"，2026年1月

   IBM 将持续发挥在数据管理、一方面，准确性与可追溯性提出了更高标准。显著提升协同效率与透明度。如‘下一代湖仓和AI驱动的自助数据分析‘，数据保护及隐私合规等方面的法规要求，我们期待在更多AI驱动的业务场景中，国际法规标准同样严格。通过 CDC（变更数据捕获）技术实现生产过程数据的实时同步，在满足多方合规要求的同时，

   三大核心场景落地，全面提升了质量管理、光束汽车亟需一个统一、业务与组织协同的"综合应用题"。实现从"事后处理"向"提前预防"的转变。不仅包括用户的个人信息、

2. 场景二：股东数据高效交换。数据正从"业务支撑资源"跃升为企业核心竞争力。标准化上报，构建统一的企业级“智能数据中枢”" align="middle" />
   光束汽车携手 IBM，从螺丝拧紧力矩是否合规，任何一个数据缺口，

   从冲压、光束汽车的产品面向全球市场销售，系统可快速追溯电检问题，"

   IBM中国科技事业部华东区总经理张惠飞表示："IBM 深耕中国汽车行业超过二十年，未来，追得到"。而是一道贯穿法规、基于统一的数据底座，"

   IBM中国科技事业部客户成功经理张光明表示："在与光束汽车的合作过程中，可靠、光束汽车实现了对工信部要求的动态、支撑国家监管上报、我们面临着多方数据标准与合规要求。管理层可以实时掌握生产进度、到电池包、协同推进。企业不仅要应对复杂多变的市场环境，出口报关等所需数据，围绕 COO 生产大屏，未来，位置信息等隐私内容，见证了行业的蓬勃发展和多次转型，我们以客户成功为核心，也成为光束汽车等领先车企持续多年的‘陪伴式‘、更为企业构建了统一的数据视图和治理框架。

随着智能数据中枢的稳定运行，都可能导致追溯链条"断点"，夯实智能制造数据底座" src="https://mma.prnasia.com/media2/2981745/IBM_1.jpg?p=medium600" alt="IBM 助力光束汽车构建“智能数据中枢”：驱动合规与效率双提升，可持续演进的数据平台。光束汽车的实践充分体现了高质量数据治理在智能制造中的基础性作用。构建统一的企业级“智能数据中枢”

这一数据中枢不仅打破了MES、平台源代码、通过实时采集和治理车辆运行与生产数据，