制造企業數字化轉型中的數據治理與智能應用體系構建研究

關鍵詞：制造企業；數字化轉型中；數據治理與智能應用體系

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.05.055

中圖分類號：TP311.13 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）05-0163-04

Abstract：With therapid development of information technology，data has become an important basis for enterprise decision-making.The construction of a data governance system can ensure the accuracy，security，and availabilityof data， while an intelligent applicationsystemcan promote the intellgenceof production and management through theintegrationof technologiessuchas theInternetofThings，bigdata，andartificial intelligence.Thearticle analyzes the strategies of enterprises in building data governance architecture，promoting the implementation of inteligent applications，enhancing data-driven decision-making capabilities，and promoting cross departmental collaboration.Through a systematic theoretical framework and practical case analysis，itreveals thechallnges and solutions faced by manufacturing enterprises in digital transformation，aiming to provide some useful references for manufacturing enterprises to smoothly achieve digital transformation.

Keywords： manufacturing enterprises; in the processof digital transformation; data governance and intellgent application system

近年來，隨著數字化技術的快速發展，制造企業面臨著前所未有的轉型壓力與機遇。數據治理與智能應用體系作為數字化轉型的核心組成部分，不僅為企業優化生產、提升效率、降低成本提供了可能，也為其在全球競爭中占據優勢地位提供了保障。數據治理能夠確保數據的準確性、完整性與安全性，是企業決策的基礎；智能應用體系則能夠通過大數據、人工智能、物聯網等技術的深度融合，推動生產、管理、銷售等環節的智能化與自動化。然而，制造企業數字化轉型中仍面臨諸多挑戰，如數據孤島、技術實施難度大及人才短缺等問題。因此，研究制造企業數據治理與智能應用體系構建的關鍵路徑，對推動其成功轉型具有重要的理論與實踐意義。

1 理論初探：制造企業數字化轉型中數據治理與智能應用體系

1.1制造企業數字化轉型中的數據治理

制造企業數字化轉型中的數據治理是確保制造企業數據的質量、合規性和可用性的關鍵環節。隨著信息技術的快速發展，數據成為制造企業提升競爭力、優化生產流程、降低成本和提高決策效率的重要資產。因此，數據治理在制造企業數字化轉型過程中起著至關重要的作用。數據治理的核心目標是確保企業數據的準確性、完整性和一致性。這包括數據的采集、存儲、處理及分析等環節，確保數據在整個生命周期內的高質量管理。

如表1所示，在制造業中，企業往往需要處理大量敏感的業務和生產數據，如何保障數據的安全性，防止數據泄露或丟失，是數據治理的重要內容。企業需要建立嚴格的數據訪問控制、加密存儲和備份機制，并符合相關法律法規，如GDPR（通用數據保護條例）等[1]。隨著企業之間的協作日益增多，如何確保數據能夠在不同部門、系統之間流動，并保持一致性和可追溯性，成為數字化轉型的關鍵。企業應制定數據共享和開放政策，確保各部門能夠有效利用數據，促進數據驅動的決策和創新。

1.2制造企業數字化轉型中的智能應用體系

制造企業的數字化轉型離不開智能應用體系的建設。智能應用體系主要依托先進的信息技術，如物聯網（IoT）、人工智能（AI）、大數據分析和云計算等，實現生產過程、供應鏈、質量管理等領域的智能化升級。制造企業在建設智能制造體系時，首先應通過物聯網設備對生產線、倉庫、設備等進行實時監控和數據采集，構建智能感知層。然后，再通過大數據平臺對海量數據進行存儲、分析和挖掘，揭示潛在的生產瓶頸、設備故障預警和優化機會，從而為決策提供數據支持。

如圖1所示，AI技術在此基礎上進一步發揮作用，通過機器學習算法實現產品質量檢測、工藝優化、預測性維護等應用，推動生產過程的自動化與智能化。通過云計算平臺，企業可以實現資源的彈性調度和信息的即時共享，提升整體業務運作效率。同時，智能應用體系還支持與供應鏈、客戶關系管理（CRM）、企業資源計劃（ERP）等系統的無縫對接，促進信息流、物流和資金流的協調，最終提升企業的生產效率、產品質量和市場響應速度，推動制造企業向數字化、智能化、柔性化方向轉型。

2 現狀剖析：制造企業數字化轉型中的數據治理與智能應用體系構建現狀

2.1數據要素市場快速發展

隨著云計算、人工智能、物聯網和車聯網等新興技術的迅速發展，企業生產流程的數字化和智能化使得數據生成速度大幅提升，數據量呈指數級增長[2]。國際數據公司（IDC）發布的《數據時代2025》白皮書顯示，全球數據量2016年為16ZB，預計2025年將增長至175ZB，增幅接近10倍。

如圖2所示，中國在全球數據市場中的地位也在持續上升。2018年我國新產生的數據量達到7.6ZB，超越美國成為全球最大的數字數據生產國，且我國數據量的年均增速比全球平均水平高出 3% 。預計到2025年，我國的數據總量將增至48.6ZB，占全球數據總量的比重也將從2018年的 23.4% 提升至 27.8% 。此外，我國企業級數據在整體數據中的比重也大幅增加，從2015年的 49% 提升至2025年的 69% 。這一趨勢標志著我國在全球數據產業中的競爭力不斷增強，企業數字化轉型和數據要素市場正在加速發展，推動經濟與社會各個層面的深刻變革。

2.2制造企業數字基礎設施完善

制造企業數字基礎設施的完善是數字化轉型的根基，需以系統化思維構建多層次技術支撐體系。首先，依托工業互聯網平臺與5G網絡，實現設備互聯與數據實時采集，消除信息孤島。其次，搭建混合云架構，整合公有云彈性資源與私有云安全管控，為海量數據存儲與處理提供算力保障。同時，部署數據中臺與數據湖技術，打通研發、生產、供應鏈等核心業務系統，形成統一數據資產目錄。在此基礎上，引入物聯網邊緣計算節點，優化實時數據處理效率，支撐智能排產、預測性維護等場景。標準化體系建設尤為關鍵，需建立涵蓋數據字典、接口規范、安全加密的治理框架，參考DCMM等成熟度模型分階段推進。例如沈鼓集團通過ESB總線構建數據高速公路，實現跨系統數據貫通，而國家工業互聯網大數據中心則通過數壩技術規范第三方數據接入流程，我國互聯網接入的普及程度不斷提高，尤其是在農村地區，互聯網基礎設施的覆蓋持續向下延伸。

在移動互聯網領域，接入流量的增長尤為顯著。2024年，全國的移動互聯網接入流量達到了2216億吉比特（GB），月均流量達到13.36億GB，相比2016年（0.76億GB）增長了17倍以上，創下歷史新高。這一增長不僅反映了我國移動互聯網用戶規模的擴大，也展示了人均流量使用的增加[3]。2021年年底，我國移動通信基站總數為996萬個，其中4G基站數量達590萬個，占比接近 60% 。這一基礎設施的快速擴展為4G和5G網絡的覆蓋提供了有力支持，進一步推動了數字化轉型和大數據應用的深入發展。

2.3數據治理與智能應用體系構建

制造企業數據治理與智能應用體系構建需以標準化、全生命周期管理為核心，打通數據價值鏈。首先，建立涵蓋數據分類分級、質量管控、安全合規的治理框架，參考DCMM成熟度模型分階段推進，實現主數據標準化與元數據統一管理。通過部署數據中臺整合多源異構數據，形成統一資產目錄，利用ETL工具清洗轉化數據，構建數據湖支撐實時分析與歷史追溯。其次，結合AI算法與機理模型，開發智能應用場景：基于設備實時數據的預測性維護可降低停機時間 25% ，供應鏈協同優化提升交付率 9% ，動態排產模型通過多因子分析實現產能均衡。同時，構建動態數據質量閉環，采用區塊鏈技術確保數據可追溯，嵌入數據血緣分析工具提升可信度。例如，徐工集團通過物聯網數據資產化實現1.2億元估值，沈鼓集團依托數據中臺縮短研發周期 30% 。最終形成“治理-分析-應用”閉環，以數據驅動決策優化，推動制造模式向智能化、服務化轉型。

智能應用體系則是在數據治理基礎上，通過大數據分析、人工智能和機器學習等技術，對企業的生產、研發、銷售等環節進行智能化升級。例如，通過物聯網和傳感器技術實時監控生產設備狀態，借助數據分析預測設備故障，減少停機時間；在供應鏈管理中，利用大數據優化庫存管理，提升物流效率；通過人工智能算法優化產品設計，縮短研發周期，提高市場響應速度。

路徑深入：制造企業數字化轉型中的數據治理與智能應用體系發展策略

3.1建立統一的數據治理架構

數據治理是數字化轉型的基石，只有構建科學合理的治理體系，才能確保數據的準確性、完整性和安全性。制造企業需要構建統一的數據治理架構，明確數據的采集、存儲、處理和使用的標準和流程。這要求企業整合各業務部門的數據資源，消除信息孤島，實現數據的互聯互通，并建立完善的數據質量管理體系，采用數據清洗、數據標準化、數據校驗等手段，確保數據的高質量和高一致性。最終，還需要對數據治理架構的構建進行持續的評估和優化，應保證隨著技術進步和業務需求變化，數據治理體系能夠持續適應并支持企業的數字化轉型。

3.2推動智能應用的深度融合與落地

制造企業應將物聯網、大數據分析、人工智能（AI）等先進技術進行深度融合，推動智能應用的落地。企業可以通過物聯網技術將生產設備、工具和產品等元素進行聯網，實現實時數據的采集與傳輸[4]。這些數據經過大數據平臺分析后，可以幫助企業識別生產瓶頸、優化工藝流程、預測設備故障等，從而提高生產效率和設備利用率。人工智能技術的應用可以進一步推動制造環節的智能化。智能化的質量檢測系統可以通過圖像識別技術快速識別產品缺陷，減少人工干預，提高檢測效率和準確性。智能應用的成功落地不僅需要強大的技術支持，還需要企業培養具有數據分析能力的技術團隊，推動全員參與智能化轉型。

3.3提升數據驅動決策能力

企業應通過建立數據分析平臺，提升高效決策的能力，優化資源配置和管理流程。數據分析平臺應能夠集成來自各個環節的數據，涵蓋生產、供應鏈、銷售、財務等各方面信息。利用數據分析工具，企業管理層可以快速了解生產狀況、庫存情況、市場需求變化等關鍵因素，從而及時做出戰略決策。在供應鏈管理方面，通過數據分析和預測，企業能夠更好地掌握供應商的交貨能力和市場變化，調整采購計劃和生產計劃，從而減少庫存壓力，提高運營效率。加強數據驅動的決策能力，不僅有助于提升管理層的決策效率，也能加快企業響應市場變化的速度。

3.4推動跨部門協作與文化建設

數據治理和智能應用的成功實施不僅僅依賴于技術和工具的引入，更需要企業內部文化的變革和跨部門的緊密協作。傳統的制造企業往往各部門間存在信息壁壘和溝通障礙，這嚴重影響了數據共享和智能應用的效果。因此，推動跨部門協作是數字化轉型中的一項重要任務。企業需要打破部門之間的界限，建立跨部門的數據共享機制，確保各類數據能夠充分流動和利用。此外，企業應加強數字化文化的建設，提升員工對數字化轉型的認同感和參與感。組織內部應倡導數據驅動思維，鼓勵員工利用數據分析工具解決實際問題，同時加強數字技能的培訓，提升全員的數字化素養[5]。企業還可以通過設立專門的數字化轉型團隊，統一規劃和實施數據治理與智能應用戰略，確保數字化轉型過程中各部門目標一致、步調統一。

4 結束語

通過對制造企業數字化轉型中數據治理與智能應用體系構建的研究，我們可以看出，數字化轉型不僅僅是技術層面的升級，更是管理模式、決策機制與企業文化的深刻變革。數據治理為智能應用的成功實施提供了保障，確保了數據的高質量和安全性，而智能應用則通過技術的深度融合，推動了生產效率、管理水平的提升。目前，企業在轉型過程中仍面臨諸如技術整合難度、數據安全問題和人才短缺等挑戰，制造企業需要從戰略層面著手，綜合考慮技術、流程和人員的協同發展，逐步完善數據治理架構和智能應用體系，真正實現轉型目標，提升企業的競爭力和市場應變能力。

參考文獻

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