數據驅動的智慧企業管理新模式探索

王學勇 費廷偉 史旭升 王文琦

（北京京航計算通訊研究所，北京 100074）

1 數據驅動的智慧企業內涵

數據驅動環境下的智慧企業將數據作為新的生產要素，緊密結合CPS、物聯網、大數據等應用技術的發展，并將其深度融入并驅動企業的產品研發、生產制造、經營管控、戰略決策等業務活動過程，實現整體業務過程的循環自適應迭代，從而使企業的管理進入數據驅動的自動巡航狀態，以持續推進企業實現自動化生產、數據化運營、網絡化協同和智能化業務運作。數據驅動的智慧企業總體思路如圖1所示。

2 數據驅動的智慧企業模式

《國家智能制造標準體系建設指南》將企業信息化系統層級分為設備層、控制層、車間層、企業層和協同層，下文重點圍繞企業協同層、企業管理層、生產制造層等3個層級進行論述。

2.1 數據驅動的企業協同

數據驅動的企業協同層本著互利共贏的理念，強化“全社會一盤棋”及“不求所有、但求所用”的資源共享觀念，為中國航天科工集團有限公司（以下簡稱“集團公司”）或聯盟中各企業搭建一個集業務協同、資源協同、服務協同等功能于一體的服務平臺，幫助企業快速建立合作關系，完成需求和資源的對接，推動產品和服務由線下轉為線上，促進“平臺資源共享、供需能力匹配、整體效益提升”這一協同目標的實現。

集團公司以基于云服務的模式，內部以資源共享、能力協同為目的，建立專有云平臺，通過多項目管理系統、集團主數據管理系統等，打通集團公司各企業之間的數據鏈道，有效支撐企業協同。具體方式如下。

2.1.1 基于WBS的多級科研生產項目協同

以項目管理為核心，串聯各協同單位產品研制的全過程，面向不同管理層次實行多級計劃的分級管理，實現對項目成本的全生命周期管理，串接產品質量數據包，實現質量過程管控；共享產品零部件數據信息和知識信息，實現企業間的協同研制。通過推行覆蓋集團公司、院、部廠所三級管控模式的多項目管理應用系統，實現企業間項目計劃、進度、質量、資源、成本、風險等多要素數據信息的傳輸、組織管理和應用。

2.1.2 集團公司內外供應鏈網絡化協同

通過物資采購、客戶管理，打通集團公司內部與外部產業鏈客戶之間的數據協同鏈路，把集團公司內部及上下游合作伙伴——供應商及客戶間的業務看做一個整體功能過程，形成集成化供應鏈管理體系，達到全局動態最優的目標，以適應市場對生產和管理過程提出的高質量、高柔性和低成本的要求，協同合作，實現戰略共贏。

全面獲取、傳輸、管理、集成外部經營環境數據，包括競爭對手數據、行業數據、市場數據、政策法規數據等，通過有效的數據組織管理，實現集團公司內部業務數據、外部產業鏈客戶數據、外部經營環境數據等的有效融合，從而構建一個以集團公司業務數據為核心，服務于集團公司業務發展的數據資源池，為建立數據驅動的新型合作關系提供依據和支撐。

2.1.3 建立集團公司級主數據規范體系，強化企業數據資源協同

以集團公司級統一數據管理需求為牽引，加快推進數據中心建設，基于通用的企業數據資源規劃方法，建立健全涵蓋業務運營數據、基礎數據、主題數據的數據管理體系。加強主數據標準制定，在集團公司主數據范圍基礎上，各級次單位根據業務需求擴展主數據內容及其使用方式。緊密結合集團公司智慧企業建設目標，逐步完善集團公司級和各單位主題數據庫，為指標監控預警提供一致且完整的數據源。

企業協同層的下層是企業管理層，企業管理層可以通過標準接口（基于語義的服務網絡）動態快速接入企業協同層，獲取、共享并傳遞任務與資源，動態獲取和敏捷響應任務、服務保障請求。

圖1 數據驅動的智慧企業總體思路

2.2 數據驅動的精益企業

數據驅動的企業層從企業協同層獲取資源和任務等信息，在企業內部通過全生命周期管理系統（PLM）、企業資源計劃系統（ERP）等信息化手段，實現業務集成、信息集成，高效應用資源，快速響應任務需求。主要體現在以下幾個方面。

2.2.1 構建基于模型驅動的產品全周期管理平臺（PLM）

應用基于模型的系統工程（MBSE）方法，基于虛擬樣機開展戰術技術指標可行性論證，通過建立全武器系統虛擬樣機，開展體系仿真驗證、系統仿真驗證、多學科協同仿真及產品虛擬驗證，推動產品設計從傳統的經驗設計向預測設計和仿真設計轉變；基于功能樣機和性能樣機，開展基于模型的系統工程應用，建立總體與分系統并行協同研制模式。深化試驗數據的應用，進行實物試驗與虛擬驗證的對比分析，提高仿真置信度，提升虛擬驗證能力，支撐產品在虛擬世界中設計驗證迭代。以PLM為載體，構建設計制造一體化協同工作環境，包括全三維設計環境、三維工藝設計、三維工藝仿真等功能，支撐基于模型的設計制造一體化協同。

2.2.2 建立以ERP為主干道的業財一體化平臺

通過應用企業資源管理系統（ERP），對企業物流、資金流和信息流進行全面一體化管理，實現采購到付款、銷售到收款、項目到成本、項目管理到項目會計等4個一體化目標。其中，以采購合同和采購訂單為線索，打通集團公司內部跨單位之間物資數據的協同共享、傳遞和管理，實現對整個采購執行過程的全面管控；以銷售訂單為驅動，打通產品設計、工藝、生產、采購、服務、財務的整個業務鏈條的數據協同，實現銷售與各業務部門間的數據協同。

2.2.3 建立覆蓋全局的企業指標體系

將集團公司的戰略目標逐級分解到部門、人員、職位、業務環節，形成可量化、可考核的具體指標，實現對全業務范圍的數字化監控預警；對業務領域進行多維建模，構建覆蓋全業務領域、全集團公司層面、全視角的多維指標體系，實現指標多維度靈活統計和指標穿透鉆取，建立業務數據庫和主題數據庫，構建數據立方體存儲模型，支撐智能制造的目標。同時，通過趨勢預測、管理駕駛艙、儀表盤、行業對標、監控預警等模塊實現戰略管控指標體系的可視化，預測企業的關鍵績效指標，提前進行風險識別，及時做出調整決策，優化信息、資源、能力配置，實現有效的風險控制。

企業管理層的下層是生產執行層，生產執行層中設備和系統通過改造后加入CPS網絡，與企業管理層實時聯通，獲取模型、主生產計劃和相關需求計劃信息，同時反饋執行狀態和設備、物料、質量等信息。

2.3 數據驅動的車間生產管理

生產執行層圍繞產品制造活動完成生產系統運行管理及制造數據處理，實現信息流、物流在生產系統中的集成與融合。生產執行層基于企業管理層的主生產計劃、產品制造工藝，通過MES系統或MOM平臺建立生產系統的作業計劃、資源使用規劃，形成生產系統運行的調度模型、資源模型、驅動數據，分配實物制造過程的執行指令；通過質量管理系統和電子履歷系統，實現對產品生產和質量等信息的智能監測和控制，強化對企業生產過程的管控。

2.3.1 開展生產制造執行管理系統建設

生產制造執行管理系統（MES）承接上游的研發設計和虛擬驗證體系，同時，關聯下游生產制造執行過程，主要作用是對產品制造過程進行綜合管控。在業務功能上，包含制造數據管理、計劃排程管理、生產調度管理、庫存管理、工作中心/設備管理、工具工裝管理、生產過程質量管理等業務模塊。生產制造執行管理系統通過與底層數據集成分析，以及與上層數據集成分解，為企業打造一個扎實、可靠、全面、可行的制造協同管理平臺。

2.3.2 構建質量管理系統

堅持質量至上，秉承預防為主、閉環管理的航天系統工程思想，遵循集團公司“四個兩”2.0中的規劃，實現質量管理系統對型號產品研制過程中系統、分系統及零部件質量數據進行采集、匯總、統計和分析的要求。質量管理系統要適應集團公司智能制造、協同制造和云制造的新生態環境，以數字化、網絡化和智能化為著力點，在質量數據信息采集、組織、傳遞、匯總的基礎上，完善和細化質量數據內容，優化質量管理檢測過程及統計、分析方法。通過質量管理系統建設，對產品全過程質量數據進行有效歸集與整合，達到對型號全生命周期數據的可追溯和查詢，并力爭把事情一次做好，實現“零缺陷”的終極目標，持續推進集團公司科研生產質量管理轉型升級和模式創新。

生產執行層的上層是企業管理層，生產執行層從企業管理層獲取產品模型、主生產計劃和物料計劃信息，向企業管理層反饋質量信息、物料需求信息和成本消耗信息等；生產執行層的下層是設備控制層，生產執行層向設備控制層下達作業計劃、資源調度指令/作業指令、執行程序等，以驅動生產設備或物流系統高效運行。

圖2 研究所數據驅動的智慧企業框架圖

3 未來展望

數據驅動的智慧企業在流程、方法、技術基礎上，把數據作為一個主要生產要素，重點圍繞基于指標體系的決策分析，基于數據全周期管理、流程全周期管理、產品生命周期管理（PLM）的數字化研制流程改造，基于企業資源計劃（ERP）、多項目管理（MPM）、質量管理等信息系統的協同應用，以及以制造執行系統（MES）為核心的車間信息全集成，開展相關建設。研究所數據驅動的智慧企業框架如圖2所示。

圖2是研究所對智能制造的實踐，是在參與集成信息化架構論證、智慧企業總體框架論證，以及PLM、ERP、MPM、MOM等信息系統的實踐過程中總結和提煉出的。圖2是既有理論支撐，又有實踐依據的數據驅動的智慧企業框架藍圖。

隨著信息化建設的逐漸完善，知識作為新的動力，以及附加了知識信息的數據，可以讓企業在智能制造過程中發現不足并進行自我改進，從而使企業生產越來越精益，企業越來越有競爭力。