摘要：在数字化转型浪潮席卷全球的当下，制造企业正面临着前所未有的机遇与挑战。一方面，市场竞争日益激烈，客户需求愈发个性化、多样化，企业亟需通过降本增效提升核心竞争力；另一方面，大数据、人工智能等新兴技术的蓬勃发展，为企业挖掘数据价值、优化运营管理提供了强大支撑。

在数字化转型浪潮席卷全球的当下，制造企业正面临着前所未有的机遇与挑战。一方面，市场竞争日益激烈，客户需求愈发个性化、多样化，企业亟需通过降本增效提升核心竞争力；另一方面，大数据、人工智能等新兴技术的蓬勃发展，为企业挖掘数据价值、优化运营管理提供了强大支撑。

然而，当前许多制造企业在数据应用方面仍存在诸多痛点：生产数据碎片化导致设备效率低下、管理数据孤岛化造成协同障碍、决策数据滞后化使得市场响应迟缓。这些问题本质上是数据资产价值未被充分挖掘的表现，如何打破数据壁垒，驱动数据价值转化与降本增效，已成为制造企业实现高质量发展的关键课题。

​ 制造企业在生产、管理与决策层面存在数据应用痛点。生产环节因数据碎片化和实时性不足，导致资源浪费和效率低下；管理流程中系统数据传递低效，部门协同差；决策缺乏数据支撑，影响市场应对。这些问题制约企业降本增效。

1.生产环节​

在制造企业的生产环节中，普遍存在着资源浪费与效率低下的问题。设备稼动率不足、原材料损耗超标、生产换型时间过长等现象，往往源于生产数据的碎片化与实时性不足。例如生产线传感器数据未能实时采集，导致设备故障预警滞后，造成非计划停机；生产排程依赖人工经验，无法根据实时产能数据动态调整，导致订单交付延期。这些问题的根源在于生产数据未能形成闭环管理，难以支撑精细化的生产决策。​

2.管理流程​

业务系统之间的数据传递与处理缓慢，是制约制造企业管理效率提升的重要瓶颈。当财务系统与供应链系统的数据脱节，导致库存成本核算滞后；MES系统与ERP系统的信息不对称，造成生产计划与物料供应脱节。这种数据传递的低效性，使得企业管理流程呈现部门墙林立、协同效率低下的典型特征。​

3.支持不足​

经营者的决策缺乏数据的有效依据，是制造企业在市场竞争中面临的核心挑战。产品研发阶段缺乏用户使用数据支撑，导致新品市场接受度低；采购决策依赖历史经验，无法根据供应商交付数据动态调整配额；生产过程数据不透明，不能反映出真实情况。缺乏数据驱动的决策模式，已成为制造企业应对市场变化的主要障碍。​

数仓与数据治理的协同，形成了数据标准化-质量管控-价值挖掘的闭环体系。数通畅联的ESB、MDM、DAP产品在这一体系中分别承担数据集成、质量管控、价值挖掘的关键角色，共同推动制造企业数据资产向业务价值的转化，为降本增效提供系统性支撑。

1.基础支撑​

建设数仓为制造企业提供标准化数据资源，是数据治理分析的基础支撑。通过ESB实现ERP、MES、销售系统、财务系统、设备数据等多源数据的集成同步，构建面向企业业务主题的数仓模型，将分散在各业务系统的异构数据转化为统一标准的数据，为后续的数据分析提供数据支撑。​

2.数据治理​

通过对主数据和业务数据的治理，确保数据可用可靠，是数据治理协同的核心环节。利用MDM对物料、客户、供应商等主数据进行统一管理，制定数据标准与质量规则，消除数据不一致性。在数仓建设过程中对生产过程数据、销售交易数据等业务数据进行清洗、转换与校验，提升数据完整性与准确性。​

3.数据应用

基于治理后的数据构建数仓，能够促进数据深度应用，形成数据治理与业务增效的良性循环。基于数仓可以构建可视化分析页面，包括实时性较高的数据大屏、实用性较高的Web端（三级页面/检索/画像/表单）以及可以随时查看的移动端，指标阈值的消息可以推送至移动端，也可以触发业务服务。同时结合机器学习算法构建设备故障预测、需求预测等算法模型，将数据转化为可执行的业务决策。​并且可以将处理后的数据及算法对外部发布为数据服务，供其他系统调用。

降本增效的实施需要科学的规划、关键要素的保障与风险的有效管控。数通畅联的产品矩阵在各环节提供了成熟的解决方案，结合行业最佳实践，能够帮助制造企业以最小的实施成本实现数据价值的最大化释放，推动降本增效目标的落地。

1.实施规划​

分阶段、分业务推进数据应用建设，是确保降本增效落地的关键策略。对于制造企业来说第一阶段聚焦生产数据治理，通过设备数据采集和设备运行分析实现设备综合效率的提升与能耗优化；第二阶段拓展至供应链数据协同，通过打破系统间的数据孤岛来优化库存周转效率，通过采购预测来降低采购成本；第三阶段实现全业务链数据贯通，从研发到销售、库存环节，每一环节的数据都真实有效，从而支撑产品全生命周期管理。​

2.关键因素​

保障项目落地的要点包括组织架构调整、数据中台建设与人才体系建设。企业需要成立跨部门的数据治理委员会，负责数据标准制定与争议协调；建设数通一体化数据中台，根据实际业务情况可分业务分阶段进行推进；在建设数据中台的过程中，培养既懂业务又懂数据的复合型人才，以支撑数据中台后续的运维扩展。​

3.风险应对​

规避实施过程中的风险需要建立全流程管控机制。在数据采集阶段，通过 ESB的断点续传与容错机制，确保数据不丢失，并保障数据的时效性。在数据治理阶段，基于调研确定主数据管理标准等标准规范，并采用MDM的版本管理与日志审计，防止数据篡改。在应用阶段，通过DAP细腻度的权限管控确保数据可视化的不同组织机构展示，规避数据泄露与滥用风险。

数通一体化数据中台方案由 Portal、DAP、MDM 和 ESB 组成，可完成数据治理分析与集成联动，其交付模式为轻交付和培训，且企业需建立数据应用迭代机制以持续优化，从而实现降本增效。

1.方案架构

数通一体化数据中台方案是基于数通的Portal、DAP、MDM和ESB组成的全面、高效、安全的数据治理和分析解决方案。其中，DAP数据分析平台作为数据分析的核心，完成数仓建设、数据应用（可视化、指标预警通知、算法模型、数据服务、数据资产），同时基于指标阈值，我们还可以触发服务来实现与业务系统的反向集成联动，以此让数据流动起来，发挥出真正的价值。

ESB作为数据集成平台，在数仓建设时是作为ETL工具，基于元数据构建调度资源，实现源头系统到ODS以及ODS到DW数据抽取、加工、转换，完成数据汇聚的过程。而在主数据治理过程中，由于某些老旧系统没有接口或无法适配，这就需要在ESB进行服务的开发或封装，并进行全生命周期的管理。通过服务便可构建系统之间的集成流程，从而支撑起MDM主数据的同步和分发。

MDM基础数据平台则实现主数据全生命周期的管理。通过后端的零代码配置平台实现前端的功能配置，在前端实现数据清洗导入、维护审批及数据质量的管理。同时会为数仓提供基础数据支撑，构建数仓维表，确保数仓数据与业务系统数据保持一致，保障数据分析的质量。

而Portal门户平台主要是作为应用中心为各个系统提供统一的访问入口。在门户中还可汇聚MDM的待办审批、DAP的指标预警通知、ESB的服务/流程通知等内容。同时还可复用DAP的数据服务来构建数据门户，也可以根据不同用户来搭建不同的门户，比如客户门户、供应商门户等。

2.交付模式

我们的一体化数据中台专注于数据治理分析与集成联动。预置常用主数据模板及数据同步分发流程样例、业务主题分析等内容，简化配置与开发。基于丰富项目经验，提供标准规范和实施方法论指导。我们一般采用轻交付和培训模式，轻交付就是在建设过程中做2-3个业务主题分析，在过程提供专门培训课程和技术支持服务，提升客户IT人员的专业技能，增强其对数据中台的掌控力，促进自主运维能力的发展。而对于主数据项目来说，已经完全可以凭借培训伙伴或客户IT人员来完成主数据治理建设。

3.持续优化​

不断改进数据应用是实现持续降本增效的关键。企业需建立完善的数据应用迭代机制，定期通过多维度评估洞察数据应用的实际效果。基于评估结果，一方面持续优化算法模型，通过引入更先进的机器学习算法、调整参数配置等方式提升模型预测精度与响应速度，使其更精准地匹配业务需求；另一方面动态完善数据治理规则，针对数据采集、存储、处理及应用全流程中暴露的问题，及时修订数据标准与管控流程，同步丰富数据维度与标签体系，让数据应用在迭代中不断贴近业务场景，从而持续释放数据价值，驱动降本增效目标的深度落地。

1.方案价值​

数通畅联提供的一体化数据中台方案集成了Portal门户集成平台、DAP数据分析平台、MDM基础数据平台以及ESB企业服务总线，旨在为企业构建一个全面的数据管理和应用体系。以下是该方案的几个核心价值点：

1.统一数据管理：通过MDM主数据管理平台，可以实现对企业核心业务数据（物料、客商等）的统一管理，包括数据的初始化、同步和分发，确保数据的一致性和准确性。

2.高效数据处理：利用DAP数据分析平台，能够对数据进行抽取、加工、转换和汇聚，支持复杂的数据分析需求，如可视化展现、设备运行预测等，帮助企业从数据中获取洞察力，驱动决策过程。

3.灵活的应用集成：ESB数据总线作为连接不同应用系统的桥梁，使得各系统间的数据共享和业务流程整合更加顺畅，加快流程处理效率，提高了企业的响应速度和服务质量。

4.支持业务创新：一体化的数据中台架构为企业的数字化转型提供了强有力的支持，使得企业可以根据市场变化快速调整策略，开发新的业务模式和服务产品。

5.提升运营效率：通过对数据的深度挖掘和智能分析，企业可以优化资源配置，降低运营成本，提高整体运营效率。

6.强化风险管理：数据中台有助于建立完善的数据治理体系，从而加强数据安全和隐私保护，减少潜在的风险。

7. 促进跨部门协作：打破信息孤岛，让不同部门之间的沟通和协作变得更加紧密，有利于推动组织内部的知识分享和协同工作。

2.建设重点

数通数据中台的重点之一就是建设数仓，基于数仓构建数据中心，首先将企业内部各个部门的数据进行整合，并进行清洗、汇总处理，通过治理好的数据构建数仓。其次治理好的数据进行分析模型构建，根据业务需求，构建相应的分析模型，这些模型可以是统计模型、机器学习模型等，用于挖掘数据的价值，预测结果通过可视化图表进行展示。最后通过数据服务与业务系统进行数据联动，使标准、准确的数据可以流动起来，提供数据的应用性。​

3.说在最后

综上所述，数通畅联为制造企业提供的一体化数据中台方案，通过整合 Portal、DAP、MDM和ESB等核心产品，构建了从数据采集、治理到应用、优化的完整闭环体系。这一方案不仅能够解决企业生产、管理、决策等层面的数据痛点，实现数据的标准化与价值挖掘，还能通过科学的实施规划、关键要素保障和风险管控，确保降本增效目标的顺利落地。

在数字化转型的道路上，数据已成为制造企业的核心生产要素，而有效的数据治理与应用则是释放数据价值的关键。数通畅联将持续深耕制造行业，以先进的技术和专业的服务，助力更多企业实现数据驱动的业务创新与管理变革，在激烈的市场竞争中抢占先机，迈向高质量发展的新征程。企业只需紧跟这一方案的实施路径，积极拥抱数据变革，就能在数据价值转化与降本增效的道路上不断前行，开创属于自己的数字化未来。

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来源：数通畅联