共计 4601 个字符，预计需要花费 12 分钟才能阅读完成。
机械手井井有条高效运行、机器人闪转腾挪动作娴熟……在徐工重型轮式起重机智能焊接车间内，9 条智能生产线开足马力、全力运行，实现近 40 亿元的起重机订单；
在华星光电深圳 T2 工厂 8.5 代液晶面板主动生产线，蒸镀、寄存、搬运、荡涤、曝光……一系列工艺制程全副主动实现，全封闭的生产线上简直看不到一个人；
在嘉兴市鑫圆纺织工艺有限公司的纺织车间，一台高速运转的纺织机，通过机器外部一个个小黑盒子，让工厂 270 台纺织机、108 台倍捻机及各类纺织配套设施与云端“大脑”连贯在一起。
随同着数字化、互联网及智能技术大规模利用于工业生产，先进制造业对便宜劳动力的依赖已大大降落。多年来，中国制造业始终处于经济高速倒退的快车道中，受害于一直开辟的“增量”市场。
但在经济增长安稳化、外贸稳定的明天，现在利用数字化、信息化技术改造制造业，进步企业的经营效率，正成为以后制造业企业探寻的方向，而其中数据治理是要害，明天小亿就来为大家分享制造业如何借助数据治理，进步企业经营管理效率，从而实现数字化转型。
01、我国制造业数字化转型现状剖析
以后，尽管中国制造业在寰球市场的整体优势突出但生产力仍落后于发达国家，生产力程度仍仅为发达国家的 1 /5。
中国制造业过往的快速增长次要依赖便宜劳动力、资本及对翻新的模拟，但这些竞争劣势现在正逐步丢失。
如何利用数字化转型技术，将不同的设施和网络数据，将其转换为有用信息，成为制作企业进步经营效率的要害。以后，制造业数字化转型出现以下特色：
1. 制造业数字化转型起步较晚，数字化转型水平有待进步
依据相干调研数据显示，超过 50% 的中国制作企业的数字化转型尚处于单点试验和部分推广阶段。中国政府力争借助工业 4.0 的浪潮，从世界第一制作大国跻身制作强国之列。但中国制作企业要胜利实现数字化转型，必须基于本身现状，寻求适宜本人的数字化转型之路。
2. 不同行业数字化转型的重点门路不同
依据国家工业信息安全倒退钻研核心两化交融平台论断，智能制作就绪度在原材料行业外面大型钢铁行业的就绪度高达 19.9%，显著高于 5% 左右的平均水平。
以钢铁行业为代表的配备制作行业数字化转型的重点是以生产管控为外围的智能生产体系。以机械行业为代表的配备行业，数字化转型的重点是实现产品的智能化、服务化转型，即智能服务。
3. 云计算平台成为催生新模式新业态的重要切入点
当初的云化不止是原来的计算存储上云，云化外面当初有两个重要的价值点。第一个是倒逼企业减速外部综合集成，第二个是推动跨企业协同共享去催生一些社会化资源配置的新模式新业态。
因而，随着云计算服务的大规模落地，企业级用户对于云服务的需要呈现多样化的倒退态势。从底层架构的角度切入，私有云、公有云、混合云都在用户的基础设施层扮演着重要角色，而针对行业用户的定制化需要，更靠近用户利用需要的行业云呼声渐涨，云计算平台成为催生新模式新业态的重要切入点。
4. 工业互联网平台成为制造业数字化转型的利器
工业互联网平台以基于数据的能力单干为纽带，打造凋谢共享的价值网络。工业互联网平台是以数据为驱动、制作能力为外围的业余服务平台。过来小亿曾公布了一篇《工业互联网—将技术和利用融入千行百业，助力企业提质增效》的文章，具体讲述了什么是工业互联网，感兴趣的敌人能够查看。
现在工业互联网平台出现 IaaS（基础设施即服务）寡头垄断，PaaS 以专业性为根底拓展通用性，SaaS（软件即服务）专一业余纵深的倒退态势。依据国家工业信息安全倒退钻研核心信息化钻研与促成核心调研显示，工业 PaaS（平台即服务）正逐步成为平台倒退的聚焦点和要害突破口。
02、数据治理对制造业的作用和意义
1. 国内外局势对制作企业信息化提出了更高的要求
美国的“再工业化”、“制造业振兴”、“制造业行动计划”；德国的“工业 4.0”；欧盟的“将来工厂打算”，日本的“再兴策略”，法国的“将来工业法国”等，都在推动着制造业的转型降级。
中国制造业要想真正由大变强，必须重视信息化建设，尽快霸占制造业的技术制高点。比方，《中国制作 2025》将智能制作变为制造业的主攻方向，进一步强调了信息化与数字化建设对制作企业将来倒退的重要性。
2. 将来制作企业数字化转型建设离不开精确牢靠的数据
数据是制作企业信息系统的根底，保障其精确、统一和残缺是一项十分重要的工作内容。通过多年的倒退，目前国内大多数制作企业曾经实现了业务零碎的建设，晋升了本身的业务经营能力。
但这些零碎中的业务数据越存越多，数据之间的关系越来越简单，数据品质不高、反复抵触显著、无奈集成共享等问题相继呈现，导致数据可靠性低。决策层无奈取得精确的信息，在某种程度上曾经制约了制作企业数字化转型的进一步倒退。
3. 数据治理是保障制作企业数据筹备牢靠的无效伎俩
制作企业发展信息化工作须要取得更多精确牢靠的数据，数据治理能够帮忙制作企业标准数据流程，治理企业外部主数据，晋升企业数据品质，保障企业在业务经营治理中失去精确、及时和残缺的数据反对。因而，对于领有多个信息利用零碎、数据存储形式简单的大型制作行业，有必要晋升对数据治理相干建设的关注。
03、制造业数据治理的 3 个阶段
1. 主数据管理是制造业数据治理的重点
制造业在数据管理方面起步较晚，大部分企业会依据本身倒退状况不同而抉择适宜本人的建设指标，主数据管理是重点。作为信息流动的载体，主数据在制作企业的业务链条中起着承前启后的推动作用，其准确性将会间接影响到制作企业业务和决策的准确性。
比方，精确的物料主数据能够优化供应链治理策略；精确的供应商主数据能改善供应商配送和评估；精确的客户主数据能改善客户关系；精确的财务主数据能够晋升财务管理的真实性、透明性和合规性。
对于制作企业来说，正当对主数据进行治理能够将扩散在各业务零碎互相独立的数据进行对立，让所有零碎只用“一”份数据，让主数据这种对系统比拟重要的数据完全一致，通过进步主数据的品质，简化各业务零碎之间的集成复杂度，买通上下游产销连接。
2. 利用元数据做好制作企业数据资产的盘点
对制作企业来说，当实现了主数据管理工作，从肯定水平上能够保障企业主数据的品质，但不能打消其余数据问题给业务带来的影响。企业主数据通常在企业外部出现碎片化散布，这些数据到底是如何被应用的，数据的起源和流向是什么，这些都是制作企业在做数据治理的时候须要弄明确的问题。
而利用元数据做好制作企业数据资产的盘点，能够帮忙企业主动抽取企业外部所有元数据，并展现出残缺的数据视图，帮忙企业理解主数据与其余数据资产的之间的关系，明确企业主数据的影响范畴，更好地配合主数据管理，实现企业数据治理相干建设。
3. 继续监控与优化数据品质是终极目标
数据品质治理是数据治理中一项要害的撑持流程，制作企业在做主数据管理的同时，还要保障保障企业数据品质可能满足企业制订的规范，在必要的时候对已定义的数据进行查看，并对呈现的数据品质问题进行跟踪和监控，只有继续一直的做好数据品质治理才实现全面的数据管控。
04、制造业主数据项目管理体系建设
1. 布局阶段
这个阶段次要是组织的建设、制度的建设，以及指标的确定，也就是主数据到底要做哪些内容，其范畴波及哪些零碎。
2. 数据规范阶段
更多是做一些主数据的治理，比方须要确定这一期我的项目到底做哪些，分类是什么，比方物料主数据的分类，与此同时还有主数据的编码是怎么的，有什么规范，而后还有一些相似于“我的”这样的属性到底有哪些。
3. 治理阶段
这一阶段更多的是对各类主数据进行采集、荡涤、整合，实现一些历史的主数据的预处理工作。
4. 落地阶段
次要是将后面所有梳理好的属性与分类，以及历史主数据治理好后，搭建一个平台去做出现。以一个物资示例来说，通过主数据的治理，实现了业务上的集中管理，比方，对立的物资分类及编码体系可提供一套“共同语言”，促成企业在供应链业务各方面的集中管控，并作出以事实为根底的决策。
在整个供应链的过程中也起到一些作用，比方在洽购方面，防止了重构洽购节约了老本；在销售方面，因为基于对立的分类和规格规范，在做利润剖析、产品销售剖析时更加精确；在仓储物流方面，因为有对立的高质量的主数据，缩小了反复的储备，在管理效率上也能有很大的晋升。
05、制作企业主数据管理施行架构
制作企业的主数据项目管理的施行框架如图所示，这个框架其实分成 4 大部分，第一个就是现状剖析与评估，第二个就是体系的布局，第三个就是实施方案，最初就是一个平台落地部署的工作。
1. 现状剖析与评估
这一阶段做的事件就是后期的需要调研，次要目标是获取企业主数据的治理现状，以及存在哪些问题。这个过程中，咱们也会收集这个行业比拟好的实际案例，以及国家是否有出台相干的规范，这些都能不便去进行现状剖析与评估。
2. 管理体系布局
基于组织的指标，咱们就能够去做一些布局，在布局的过程中，咱们更多的是做各类架构的设计，包含一些制度的建设，考核评估，以及制订一些标准规范等。
3. 主数据实施方案
这一阶段次要是对每一项做合成，比方编码规定是什么，有怎么的分类。它有哪些属性，以及在这个过程中，还波及历史主数据的整合，还有荡涤、散发、集成的策略等等。最初还有主数据在应用过程中，如何做更好，如何缓缓地切换到一个对立的平台上，这些都是实施方案所须要关注的。
4. 主数据平台搭建
这个平台搭建就是将咱们后期所有做的工作的线上化，这样就能让主数据管理更加标准精细化，效率也能更高。这里亿信华辰的主数据管理平台能够帮忙制作企业。
如图所示是亿信华辰的主数据管理平台的架构，从这个架构里能够看到，该平台的主数据采集形式能够对接不同的业务零碎数据源，能够通过人工录入、导入导出、数据整合工具，以及主动采集获取数据。而后能够将数据提炼到主数据管理平台，而后在主数据库里去做主数据的治理、荡涤工作。另外咱们也能够通过该平台做业务流程上的管控，去定义模型属性，编码分类，以及数据的查问备份，以及开发接口等工作。
当把后面的标准化工作做完当前，咱们还能够在主数据管理平台上做数据的保护工作，例如从申请到生效过程中，通过工作流进行全流程的治理。最初将数据散发到各业务零碎去应用，这里也提供了不同的散发形式，对接 ESB，通过数据交换来进行散发。
当然在整个主数据管理过程中也会存在数据安全问题，这时能够利用亿信华辰的主数据管理平台来对数据进行归档存储等工作。这就是亿信华辰的主数据管理平台的架构，通过这个平台咱们可能轻松的实现与业务零碎的主数据散发与共享，最终为企业提供一个高质量的主数据服务。
06、小结
寰球制造业数字化的战局，早就在几年前就拉开了帷幕。在现在寰球暗潮涌动的经济局势下，谁先抢得制造业数字化转型的先机，天然也就在这场“混战”中，领有了更多的话语权。
将来，中国制造业要放慢数字化转型，在供应链体系的数字化连贯、生产组织柔性治理、根据消费者需要反向定制生产等方面，锐意翻新，以新的生产管理模式和新的商业模式，颠覆传统制造业规模经济主导的倒退形式，放慢构建工业 4.0 时代的竞争劣势，以此引领寰球制造业的改革倒退。
而制造业要想胜利实现工业化和信息化交融，设计 - 工艺 - 制作一体化交融，云计算、大数据、物联网交融的智能制作，底层数据的治理是要害，制作企业须要明确数据治理的指标和范畴，搭建好主数据管理平台，做好数据资产盘点与继续一直地改良数据品质，最终造成管理制度与文化，能力实现制造业的数字化转型。
