季度质量复盘会上，质量部报出零部件不良率为2.8%，生产部报3.2%，售后部却反馈实际达到4.1%。逐级递增的质量问题，根源在于质量领域各部门数据缺乏有效监控和系统联动。

这类情况在整车厂中十分普遍。从市场、研发、供应链、工艺、生产到售后等各环节每日产生大量数据。若无法形成标准化、体系化的数据监控机制，不仅难以形成有效参考，更会拖慢决策节奏、影响跨部门协同，使数据本应带来的效率提升大打折扣。

统一数据口径

让各部门“使用同一把尺子”

数据不一致，根源往往不在数据本身，而在于统计口径未对齐。

以“PPAP提交率”为例，有的部门统计所有零件，有的仅统计新开发零件，还有的只涵盖供货级新零件。标准不一导致数据无法对齐，管理层决策时缺乏可靠依据。

更实际的问题是设计变更后的数据同步。例如BOM（物料清单）数据未能及时更新，已淘汰的零件仍被纳入统计，新增零件却未被覆盖。这类数据失真会直接引发生产计划混乱、库存积压甚至整车交付延误。以往依赖人工逐项核对，不仅效率低下，还极易出错。

指标体系的核心作用，正是建立一套公司层面统一的“数据语言”，明确每个指标的统计逻辑、核算范围和更新规则，将技术层面的复杂数据转化为各业务部门都能理解、共用的信息。这不仅实现了数据的实时、自动更新，更将业务人员从繁琐的统计核对中解放出来，使其能专注于解决实际问题。

 基于指标平台进行指标定义示意

推动质量管控

从“事后补救”转向“事前预防”

目前不少整车厂的质量管理仍以事后处理为主。依赖资深工程师的经验判断，往往只能捕捉零散的表面问题，难以系统性地识别潜在风险。

例如，某一零部件的不良率在缓慢攀升，由于缺乏有效监控未能及时预警，最终导致整条生产线停摆；或某车型的特定小故障反复出现，直到影响市场口碑才被着手解决。

借助CPK（过程能力指数）、PPM（百万件缺陷率）、DPU（单车问题数）等体系化质量指标，企业能够主动捕捉潜在风险信号：如供应商来料合格率下降、特定生产工序出现异常波动等。指标平台可据此提前发出预警，为团队争取宝贵的调整时间。

通过指标间的关联分析，还能快速定位问题根源。

例如针对某车型的异响问题，能准确判断是源于装配工艺参数偏差，还是零部件本身的质量缺陷，从而使改进资源的投入更加精准、高效。

 指标血缘分析示意

统一指标管理

提升数据复用与系统开发效率

在数字化推进过程中，指标重复开发、逻辑不一致也是IT部门和业务部门经常面临的困境。

例如，名称相同的指标在不同报表中计算逻辑却不统一。一旦业务规则发生调整，IT人员就需逐个修改所有相关报表，耗时耗力且容易遗漏，最终还易因数据误差误导业务决策。具体可以看此前的案例介绍。

引入指标平台，构建企业级指标库，可实现指标定义和计算逻辑的统一管理。

所有报表、看板都直接从平台调用计算结果，从根本上杜绝了同一指标多口径的问题，从而提升开发效率，保证数据一致性。

基于指标集市可以统一管理各个指标

根据《2024汽车数字化经营白皮书》，中国汽车产业已进入存量竞争与数字化深水区，主流车企纷纷加码指标体系建设，其数字化工具投入中指标管理相关占比较2022年提升超50%。《2024汽车行业数字化转型解决方案白皮书》也指出，指标平台在整车企业的应用渗透率较两年前实现翻倍增长。

（数字中台三阶段，其中二、三阶段均含指标平台｜资料来源于《2024汽车行业数字化转型解决方案白皮书》）

依托在汽车制造领域（整车制造商、汽车零部件厂商、动力电池制造商）的丰富服务经验，以及指标平台的零代码配置、高拓展性、高安全性等技术特性，金现代可有效支持车企解决数据口径混乱与开发效率低下等问题，实现数据的一致与复用，让数据真正驱动精准决策与严格品控。