智能装备就是像小精灵一样帮助我们解决问题提高效率
智能装备，正如精灵般助力我们的生活与工作。它们不仅提升效率，还解决了我们面临的问题。然而，企业在设计、工艺、生产以及综合管理等方面积累的业务数据，如同散落的宝石，每一颗都蕴含着价值。但由于缺乏统一的数据标准体系，这些宝石被分散在各个独立系统中，质量参差不齐，不准确也不完整。
主数据，如同基准尺度，是企业信息系统之间传递信任和准确性的桥梁。它是企业执行日常操作和决策分析所必需的基础。在考虑到装备制造业独有的信息环境和现存数据管理情况下，我们提出了基于主数据的智能服务平台建设框架，并将其应用于某家装备制造业公司。这项平台旨在通过规范化管理和应用，全方位构建一个覆盖标准化、质量保证、集成处理、分析能力及挖掘功能的一体化智能服务系统。
主数据理念
1.1 数据与标准
主数据是指具有高价值且可跨部门重用的数据，它们是单一、准确、高权威且稳定的来源。它们具备全局唯一性、高稳定性、高有效性、高密集值以及高度共享特征。在制定这些标准时，我们应明确定义、职责划分编码原则属性规则运维流程等要素。
1.2 建设原则
我们的建设过程遵循制度保障先行参与持续运营四大原则。
(1) 制度保障：需要企业高层重视每个部门参与制定完善制度建立监督检查机制以保证工作顺利进行。
(2) 标准先行：必须首先确定合适的技术方案并根据这套方案来选择最合适的人才团队。
(3) 全员参与：所有人都应该对这个项目感兴趣并投入力量使其成功完成。
(4) 持续运营：这个项目不只是短期内的一个目标，而是一个长期持续不断地需要改进优化的事务。
体系框架
基于主数据平台如图所示，它包括从采集到展示再到挖掘整个生命周期，以及提供完整闭环服务给用户。此外，从中心角度看，有三个核心模块：管理开发应用。
平台建设
3.1 标准制定：
业务部门提供定义与职责要求供参考；同时，由此生成编码结构属性填写规范流程等内容进行协作确定；
编码结构主要考虑容量未来需求软件实现可行性；
属性项流程考虑审批效能合理软件实现安全要求;
数据库更新动态调整以配合业务发展，并结合总体架构图进行迭代优化，以促进“用管促优”的理念实施落地。
3.2 数据治理：
通过现状分析设计清洗监控评估四个阶段：
现状分析为后续步骤奠定基础发现风险问题盘点资产范围价值质量;
架构设计明确目标任务设计体系制度为清洗做准备;
清洗实行动手收集导入实际操作机制途径效果评估反馈迭代优化;
最后监控评估综合评价质量效果反馈迭代优化继续完善提升整体治理水平满足需求提高效率降低成本增强竞争力更好地支持企业战略决策执行过程中的各种关键活动及相关决策依据产生，更好地支撑着“以用促管”这一战略思想，使得该行业更加注重利用现代IT技术创新推动自身转型升级，为客户创造更多附加值产品或服务，同时也激励员工更好地发挥潜能增加个人职业技能，对组织内部文化氛围有着积极影响。而对于其他类似行业来说，其本质上也是如此，即可以通过有效利用IT资源提升生产效率降低成本增强市场竞争力，从而达到整体商业模式上的转变。
