工业4.0智能化工厂主数据之舞智能服务平台建成记
在工业4.0的浪潮中，装备制造业正经历着从传统制造模式向智能化、网络化、信息化转型的重大变革。数据作为新的生产要素和生产力，其潜在的数据资产价值已成为支撑企业数字化转型及满足业务发展需求的基石。然而，早期缺乏数据标准体系的顶层设计，使得各类业务零散分布于独立系统中，导致跨业务、跨系统、跨职能领域协同业务开展受阻。
主数据作为企业基准数据，其来源准确、权威、统一，是企业执行业务操作和决策分析的重要依据。鉴于主数据在企业数据管理中的基础性作用，并考虑装备制造业信息基础环境特殊性和现状，本文提出基于主数据建设原则和体系框架，并在某装备制造业企业开展平台级搭建与应用，以实现对装备制造业数字化协同业务中的基础规范管理与应用，全方位构建覆盖企业标准、高质量集成、高效运维、一致可视、一致共享的一体化智能服务能力。
1 主データ相关理念
1.1 主データ与數據標準
主資料是指具有高業務價值，可被企業內多個部門重用且具備單一性、高準確度與高權威性的數據，它們長期有效且具有高度共享性。在制定數據標準時，要明確該類別資料的定義、管理責任編碼原則屬性標準運維流程等要素。
1.2 主資料建設原則
(1) 制度保障 - 需要制度保障來支持對現有業務流程與系統間集成關係進行變革。
(2) 標準先行 - 數據標準是實現數據規范化管理並提升企業數據管理水平前提。
(3) 全員參與 - 需要全體員工參與以建立全面的專業團隊並形成文化氛圍。
(4) 持續運營 - 需要優化迭代以滿足核心業務深挖數據價值需要。
2 体系框架
本體系定位於數據管理與應用職能領域，涵蓋從采集到應用的完整生命週期，並為使用者提供完整閉環服務能力。其中，數據管理、共享以及應用是三大核心模組。
3 平台建設
3.1 標準制定
需通過協作完成由業務部門提供特定的資訊，以及信息技術部門配合創造合適於未來較長時間內預計容量要求、新規則、新結構、新屬性項以及新運維流程。此外還需注重動態更新，以便順應業務發展需求。
3.2 數據治理
治理過程包括現狀分析設計清洗監控評估四個階段，並根據結果進行持續改進優化。在某裝備製造業企業中，此過程涉及盤點目前存在問題將其轉換為機會，以及選擇合適工具進行清洗工作以提高質量并減少重複工作量。此外，這些步驟都需要透過持續監控評估來改進整體效率。
