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    来源: 南方日报网络版     时间: 2019-08-22 09:07:34
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    中国汽车新闻讯 日前,东风本田汽车有限公司根据《缺陷汽车产品召回管理条例》的要求,向国家质检总局备案了召回计划,决定自2017年3月31日起,召回2016年12月8日至2017年1月18日期间生产的部分思域(CIVIC)牌普通乘用车,共计20420辆。具体如下:



    召回范围:


    2017年3月31日起,召回2016年12月8日至2017年1月18日期间生产的部分思域(CIVIC)牌普通乘用车,共计20420辆。


    召回原因:


    本次召回范围内车辆由于供应商制造原因,用于连接冷却液膨胀罐的三通阀靠近发动机侧的孔被飞边堵塞,导致在更换冷却液时,发动机内部残留空气,冷却液实际加注量不足。在这种情况下持续使用车辆,会出现发动机冷却液温度高的警示信息,如果再继续使用则可能导致发动机损坏,存在安全隐患。


    解决办法


    东风本田汽车有限公司将为召回范围内的车辆免费更换三通阀,以消除安全隐患。东风本田汽车有限公司将通过东风本田汽车有限公司特约销售服务店向相关车主发出通知。用户可拨打客户服务热线800-880-9899、400-880-6622进行咨询。车主也可登录国家质检总局缺陷产品管理中心网站(www.dpac.gov.cn)以及关注微信公众号(AQSIQDPAC)了解更多信息。此外也可拨打国家质检总局缺陷产品管理中心热线电话:010-59799616反映召回活动实施过程中的问题或提交缺陷线索。


    编辑点评:此次召回的2万多辆思域轿车全部为220TURBO车型,也就是本田去年首次通过思域引进、并在市场上一车难求的1.5T发动机车型。作为东风本田旗下的话题王,思域1.5T车型自上市以来就备受关注,同时关于销售终端加价和等车时间过长两大问题也遭到消费者的诟病。而在用户口碑上,思域也始终没有达到人们预期的表现,这也导致了其销量表现逐渐下滑,市场处境愈发尴尬。



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    大数据带给农牧行业的冷思考
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      2015 年被称之为互联网 + 起始之年,农牧行业刮起一股互联网 + 的旋风。搭上 “互联网 +”

    东风的农牧行业,要走上发展快车道,离不开“大数据”这块基石。

      回顾历史, “大数据”这个时髦的词汇,早已有之。但是真正引起人们高度关注并热议的,还是因为近年来互联网和信息行业的迅速发展所致。与以往的数据相比,大数据最大的特点在于“大” ,这些数据不是用 G或T来衡量,至少是 P(1,000个T)、E(100万个T) 或 Z(10亿个T)。整个互联网所累积网络用户数据到底有多大?以饲料行业为例,在百度中输入“饲料原料”,显示的数据信息11,000,000 个, 再进一步缩小数据范围, 查找“玉米行情” ,显示的数据信息达到 45,100,000个,即便是小原料中“饲料香味剂” ,数据也达到了 164,000个,当然,这仅仅是外部数据,如果加上企业内部的数据,整个饲料行业每天产生的数据应该以十亿计。

      上面的数据,仅仅是大数据的冰山一角,大数据正在以几何倍数增长,越来越大。最早提出“大数据”与现代变革的,是麦肯锡管理咨询公司,麦肯锡认为, “数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 ”

      随着互联网 + 时代的到来,人们对大数据的认识不再止于单个数据的叠加,而是利用大数据为基石,构建全新的生态系统。

      2015年,中国农牧行业搭上“互联网 +”的列车,每个农牧企业意欲有所作为。但是,发展了那么多年的传统农牧行业,现在要跨入“互联网 +”的频道,其固有的经营模式和庞大的产业链系统致使转型难度不容小觑。就拿DDC这样一个中小型饲料添加剂企业来说,每天需要处理成千上万的企业信息,订单信息、生产信息、产品品质追溯信息、应用试验和动物试验信息汇集在一起,是一个非常庞大的数据。随着时间的推移,这个数据量将会持续快速增长,为企业的数据实际应用带来巨大压力。数据沉积带来的压力是目前农牧企业最需直面的问题,当然,最根本的问题远不止于此。就农牧行业这样一个传统企业而言,因大数据不能给企业带来直接的经济效益,因此在企业运营层面,大数据还停留在口号和概念阶段。

      目前的农牧行业,发展大数据遇到的最现实的挑战来源于3个方面,一方面是企业内部的数据孤岛严重。中国的饲料企业在刚刚经历了规模扩张后又开始了更加激烈的资本扩张,数据将更加碎片化。企业的数据过于分散,如果不打通这些数据,何谈大数据的价值挖掘?另外一个方面的挑战是,目前农牧行业的大数据可用性低,大数据的质量差。以饲料企业为例,2015年前三季度,众多饲料企业业绩上升,很大的原因来源于原料价格的降低,关于原料的数据,饲料企业一直没有形成良好的预判数据模型,盈亏对行情依赖严重。第三个方面便是数据的安全性,尤其是对于农牧行业这样的传统行业而言,数据安全 ( 尤其是技术数据的安全 ),放在企业经营的头等地位。在大数据时代,数据如何在开放和隐私之间找到一个平衡点,这对于大多是农牧企业而言,将是严峻的挑战。

      当然,中国农牧行业面临的挑战远不止于此。对于农牧行业而言,目前最务实的办法还是要从基础做起。首先是我们的决策者们,是想赶大数据潮流还是想真正的利用大数据技术,为提升企业的竞争力服务,这是最关键的问题。期待未来3~5年,随着农牧行业转型升级速度的加快,大数据将会真正地从口号、概念变成现实。

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