智能制造的十大关键技术正如主数据平台的智慧之城支撑着产业升级的宏伟梦想
智能制造的十大关键技术：构建主数据智慧城堡，支撑数字化转型
在智能制造的征程中，数据已成为新的生产要素和生产力。企业积累了大量业务数据，但由于缺乏统一标准，这些数据散落各处，质量不一致、不准确、不完整。因此，我们提出了基于主数据的智能服务平台建设，以实现对装备制造业数字化协同业务中的基础数据规范化管理与应用。
主数据相关理念
1.1 主数据与数据标准
主数据是企业基准 数据，其来源准确、权威、统一，是执行业务操作和决策分析的重要依据。我们应明确主 数据定义、管理职责、编码原则及属性标准，以及运维流程等要素，为信息系统间集成提供强有力的支持。
1.2 主データ建设原则
制度保障：建立完备的主 数据管理制度和流程。
标准先行：制定详尽的主 数据标准体系作为系统建设前提。
全员参与：构建涵盖全类别专业团队，形成全员参与文化氛围。
持续运营：优化迭代，以持续提升企业核心业务深挖价值。
体系框架
我们的体系框架包含三个核心模块：
2.1 数据管理
通过构建契合企业战略目标和业务发展现状的数据库标 准体系，对前端输入进行可靠控制，为用户提供唯一的人口申请功能。
2.2 数据共享
打通各个信息系统接口，消除孤岛效应；减少重复录入；规范交互降低成本，为实施“互联双驱动”提供支持。
2.3 数据应用
借助工具，将存储于应用系统中的核心业务数 据进行汇聚加工，并将其转变为知识资产，以赋能精细管控项目资金供应商风险计划执行客户信用风险等领域。
平台建设及经验
3．3．1 目标清晰性
在某装备制造业企业开展基于主 的平台级搭建与应用时，我们遵循以下几个步骤:
首先确定编码原则和结构考虑未来较长时间内该类 的容量以及软件实现可行性.
其次确定属性项及运维流程主要考虑4个方面: ①高效合理;②软件可行;③安全要求;④综合考量.
4．监控评估
监控评估过程中需要综合考虑质量评估及应用效果评估因素，对治理体系制度架构模型进行反馈迭代优化.
5．总结
基于上述内容，我们提出了一套用于装备制造业企业数字化转型所需的大规模、高效率、高质量地处理各种类型繁多且分布广泛的一体化智能服务能力解决方案，该方案旨在通过建立一个能够跨越不同部门之间有效共享并整合所有相关信息资源以达到更高效率更好的决策支持平台来促进整个行业向更加高科技、高自动水平发展。这对于提升整个行业竞争力至关重要，并且可以帮助公司更好地适应不断变化市场环境，同时也为未来的创新创造良好的条件。
