摘要：关于 #普元 #数智变革者：在数字化与智能化融合的时代浪潮中，数智化变革正重塑企业核心竞争力。本文是“普元产品数智实践系列”的一篇，将带您深入探索普元产品如何在不同场景中助力企业实现数智化转型，开启变革之旅。

关于 #普元 #数智变革者：在数字化与智能化融合的时代浪潮中，数智化变革正重塑企业核心竞争力。本文是“普元产品数智实践系列”的一篇，将带您深入探索普元产品如何在不同场景中助力企业实现数智化转型，开启变革之旅。

普元产品数智实践系列（之四）

破译数据管理困局，开启航空档案新征程

在高度复杂的航空制造业中，数据的分散管理模式对企业构成了严峻挑战。麦肯锡研究显示，几乎每家公司内部，从支出到供应商绩效再到库存水平的所有数据都组织得非常分散，以至于很难用来做决策1，而且高达60%的技术人员的时间可能花费在计划外的工作上(通常是在修复其他问题的过程中才发现的问题)2。这种碎片化状态不仅导致设计协同效率低下，阻碍了宝贵工艺知识的有效复用，更严重的是，它破坏了质量追溯链条的完整性，难以满足严格的安全与合规要求。

最终，这直接转化为重复劳动、资源浪费、运营成本增加、创新速度减缓以及潜在的重大合规风险，深刻影响企业的核心竞争力与盈利能力——Gartner指出“混乱可以压倒一切”3，“企业机构每年因糟糕的数据质量而造成的平均损失达到1290万美元。除了直接影响收入外，从长远来看，质量差的数据还会增加数据生态系统的复杂性，进而导致决策失误。”4因此，建立统一、协同的数据管理体系是航空制造企业数字化转型和持续发展的战略基石。

依托普元低代码平台构建的电子档案管理系统，致力于改善传统套装档案管理软件的静态、孤立模式，通过技术实现全量异构技术文档的智能聚合与灵活的动态关联。系统支持设计、工艺、质量等多维度数据的跨平台协同处理，积极探索关键数据跨系统的自动映射与深度追溯能力的延伸应用，助力企业告别传统系统手动关联的低效与其他方案中常见的集成壁垒，降低多系统间的数据互通成本，为业务协同提供更高效的数字化支撑。

这种“活”的数据洞察力与业务逻辑的灵活扩展能力，将信息孤岛转化为可精准治理与高效复用的动态知识资产，为航空研制协同、知识沉淀及合规管理提供了改善传统方式并且随需应变的敏捷数字基座。

航空制造企业的数据管理困局呈现出典型的"冰山效应"：水面之上可见的电子化成果（如业务系统建设）难以掩盖水面之下庞大的数据治理危机。非结构化数据洪流吞噬存储资源却无法转化为知识资产，跨系统数据孤岛引发设计制造环节的连锁性偏差，而合规追溯机制的先天性缺陷更让企业暴露于适航审计风险之中。这些问题绝非孤立存在，而是共同构成了阻碍航空产品全生命周期数据价值释放的"暗礁群"，具体表现如下所示。

1. 非结构化数据泛滥

● IDC研究显示，随着数据共享、数据交换场景的增加，非结构化数据（包括文档、图片、音频、视频等）数量快速增加5，非结构化数据占比超过92.9%6。结合航空制造企业来看，企业电子档案中非结构化数据包括三维模型（CATIA文件）、飞行测试视频（4K/8K分辨率）、复合材料工艺文档（含扫描手写批注）等20余种格式。

● 传统关系型数据库难以存储和检索，Hadoop平台虽能存储文件，但缺乏业务逻辑关联能力。

2. 跨系统协作之痛

● 设计部门用TCM系统管理的工艺规范版本，与ERP中的生产执行数据存在字段定义冲突，导致BOM（物料清单）频繁出现结构性偏差。

● 纸质档案数字化后，大量扫描件与DMS系统中的电子文档元数据（如文件编号、生效日期）存在映射断层。

3. 合规与安全挑战

● 适航认证要求电子档案保留完整修改、下载痕迹，但部分历史系统中的操作日志未关联具体文件版本。

● 外部供应商提供的检测报告存在加密标准不统一、传输通道混杂等问题，存在数据泄露风险。

以普元低代码平台为核心，构建“电子档案数据库+大数据平台”双引擎架构，在三个层面实现深度治理。

智能连接器-实现数据汇聚：打通异构系统的“最后一公里”

传统方式下，ERP物料、TCM工艺、DMS设计图纸与各类非结构化文件的关联，往往依赖耗时费力的人工查找、手动匹配，或者需要投入巨大成本进行点对点的硬编码接口开发。这种开发不仅周期长、维护困难，而且难以灵活适应系统变化和新的数据源接入。关联的深度和准确性也大打折扣，难以实现真正的自动化和智能化。

依托普元低代码平台的智能连接器，有效支持企业跨系统数据集成需求，能够通过可视化配置等降低异构系统对接门槛，实现跨异构系统的智能连接与自动关联。用户不需要复杂编码，即可快速配置连接器，将ERP的物料数据、TCM的工艺参数、DMS的设计文档乃至Hadoop中的非结构化文件无缝打通，助力企业提升多源数据整合效率。

● 设计图纸（STEP格式）与对应工艺卡（PDF）通过“零件号+版本号”建立双向链接。

● 试验视频文件自动提取关键帧，并与MES系统中的试验批次号绑定。

智能质量控制-实现动态治理：让规则“活”起来

传统档案软件往往侧重于存储，对数据质量的控制多依赖于人工检查或滞后的审核流程，效率低下且标准不一。即使部分系统引入了校验规则，也通常是静态的、基础的格式检查，难以覆盖复杂的业务逻辑和数据一致性要求。错误往往在数据归档后甚至使用时才被发现，导致返工成本高，甚至引发合规风险。规则变更也需要漫长的开发周期。

本系统则将质量控制从事后补救提升为贯穿数据全生命周期的动态、智能治理，让规则真正“活”起来。我们自主设计并自动执行“三阶校验”体系：

● 格式校验：检测文件是否符合预定义模板（如PDF/A归档格式）；

● 元数据完整性校验：必填字段缺失时，自动触发邮件通知责任人；

● 逻辑校验：发现“零件重量为负值”“版本号与时间戳矛盾”等异常时，冻结档案并推送告警。

传统的档案软件利用方式往往流程繁琐、效率低下。例如：

● 借阅审批常依赖纸质表单流转或分散的邮件沟通，过程漫长且不透明，权限控制困难，尤其对于涉密信息，风险难以把控。

● 版本追溯则更依赖人工比对文件、翻阅日志，费时费力，难以快速准确地定位修改细节、责任人及完整演变历史，档案价值难以充分发挥。

本方案超越了单纯的管理范畴，将档案数据深度融入业务场景，实现从管理到价值创造的跃迁。

● 借阅审批：通过低代码平台将原有跨部门纸质审批流程转为电子化流程，并嵌入动态权限控制。例如，涉密图纸借阅需自动验证借阅人保密资质；借阅超期未归还时，系统自动回收权限并通知档案管理员。

● 版本追溯：建立“文件版本树”，可一键对比任意两个版本差异，并定位到具体修改人和审批环节。

电子档案管理系统的价值释放，本质上是对航空制造数据基因的工程化重构——以低代码平台为技术基座，构建集"智能解析、动态治理、合规控制"三位一体的数据资产化中枢。该体系通过非结构化数据多模态解析引擎破解格式壁垒，借助可配置化业务对象建模实现跨系统语义对齐，最终将离散的电子档案转化为可度量、可运营的数字资产。

这种从数据治理到价值创造的跃迁，具体呈现为三大落地成效。

1. 知识获取效率重构

● 实现技术文档的快速精准检索，设计资源复用效率显著提升。

● 通过优化适航审查数据调取和核验机制，解决效率瓶颈，大幅降低数据调取、核验环节耗时，进一步简化全周期响应流程，促进效率显著提升。

2. 业务敏捷成本革新

● 通过智能化的元数据自动补全机制，有效降低人工干预强度。

● 低代码开发模式大幅缩短功能迭代周期，新业务模块的部署上线周期大大缩短。

3. 合规风控体系升级

● 文件版本混乱引发的工程变更频次明显下降。

● 全流程数字水印与操作留痕机制，确保档案操作行为的完整追溯，满足适航监管的严苛要求。

该企业正基于低代码平台探索更深度应用，比如：

知识图谱构建——结合AI能力，将分散的故障案例、维修记录、设计规范关联成航空专业知识网络，支持智能问答（如“某型号起落架历史故障模式”）。

在航空工业向智能化加速跃迁的今天，低代码平台的价值远不止于“快速开发工具”。它通过将复杂的数据治理逻辑转化为业务人员可理解的可视化规则，让企业真正掌握了数据主权。当每一份图纸、每一段检测视频都能被精准定位、智能解析时，航空制造的数字化转型才真正拥有了“可进化的基因”。

关于作者：烛岳（花名）

制造行业数智化转型资深顾问，参与并主导了多个大型军工、制造业的数字化转型项目实施落地，负责过ERP、MES、SRM、集中采购、物资管理、数据中心、数据资产、驾驶舱等诸多项目解决方案研发及实施落地。具备丰富的产品咨询、总体规划、方案设计及技术队伍管理经验。

参考文献

1.Digital: The next horizon for global aerospace and defense，McKinsey & Company，2021，https://www.mckinsey.com/industries/aerospace-and-defense/our-insights/digital-the-next-horizon-for-global-aerospace-and-defense

2.Aircraft MRO 2.0: The digital revolution，McKinsey & Company，2024，https://www.mckinsey.com/industries/travel/our-insights/aircraft-mro-2-point-0-the-digital-revolution

3.What are the top trends in data in 2024，Gartner，2025，https://www.gartner.com/en/data-analytics/topics/data-trends

4.如何改进您的数据质量，Gartner，2021，https://www.gartner.com/cn/information-technology/articles/how-to-improve-your-data-quality-cn

5.中国数据发现与分类分级厂商技术评估，IDC，2024，https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=CHC52855925&pageType=PRINTFRIENDLY

6.非结构化数据占比超过92.9%，IDC发布RAG与向量数据库市场前景预测，IDC，2024，https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prCHC52694924

来源：乱侃