科创中国

行业领域

高端装备制造产业

需求背景

1、数据治理是提高信息化标准管理水平的迫切需要。公司的信息化建设正在逐步展开，众多已建系统、在建系统、未来规划建设的系统之间使用着多种基础信息数据，如物料、组织机构、员工、客户、供应商等数据。这些数量众多的基础信息数据，缺乏统一的标准、数据规范、管理手段，导致各信息系统之间的数据不一致、不正确，不能集成应用。公司迫切需要通过数据标准化管理平台加强数据治理，有效缓解集团数据代码标准化管理工作的压力，切实提高公司的信息化标准管理能力。

2、信息孤岛和信息化重复建设是信息化工作中始终要解决的问题。数据治理有助于减少信息孤岛、避免信息化重复建设，具体主要体现在以下几点。

1）保证系统数据统一标准、统一管理。公司的信息系统呈“竖井式”，往往一个产生数据有多个源头，从而造成了数据不一致、数据不统一、数据不准确等现象。通过数据治理可以实现各类数据统一标准、统一管理。从数据创建、修改、应用等多个关键环节进行控制，可以确保数据“一数一源”及“一物一码”。

2）提升数据质量，为系统集成提供基础保障。公司将一致的、唯一的、标准的数据发送给各系统应用，确保异构的信息系统中的数据的正确性和标准性，以及各信息系统应用的数据标准一致，并在此基础上实现系统的集成工作。

3、提高数据的复用性，降低信息化建设成本，缩短建设工期。公司形成全集团的标准数据资源库，标准数据资源库中保存着各类标准的数据，当企业新建系统时，可以快速应用已有数据，无须重新收集、分类、整理数据，降低信息化建设的成本和缩短信息化建设的工期。

因此，公司于2022年开始启动数据标准化平台建设规划，进行数据治理。

需解决的主要技术难题

1、编码体系、产品结构、生产模式和服务过程复杂，业务多变性强。离散型装备制造业生产具有典型的多规格、多品种、小批量，甚至单件定制或按订单定制的特点，并且零部件品种及规格多，产品结构复杂，从而使得生产计划调度十分困难。

2、不同形态的生产车间数据管理需求不同。离散型装备制造业的每个生产车间的生产对象和加工工序都不同（如公司的装备制造板块的生产过程包括炼钢、模型、热处理、焊接、机加、装配、包装、运输等），因此具有以下特点：

● 生产过程经常处于边设计、边生产、边修改的状态；

● 对BOM数据的分段发布、并行管理和汇总能力的要求强；

● 生产过程难以达到稳定状态，需要较强的生产应变能力；

● 客户需求变化大，动态变更频繁，对响应速度的要求高；

● 工艺计划与生产过程密切关联，需要实时跟踪。

3、数据采集自动化程度低。公司各生产单位的自动化程度都不同，目前其大部分生产车间都还没有引入自动数据采集技术，只有部分数字化车间的数控机床联网系统可以直接从数控系统中获取生产信息和机床运行状态信息。

4、系统集成非常困难。公司自大规模启动信息系统项目建设以来，相继实施了设计、合同、生产、物流、财务、设备等多个信息系统建设。而贯穿于多个系统的基础数据入口没有固化。有的是在某一个系统中产生并维护部分属性后被传递到其他系统中使用，在使用过程中会扩展属性，甚至会改变原来已有的属性值，造成各系统数据不一致，以及系统集成困难。随着公司信息化进程的不断推进，信息化程度的不断深入，各业务信息系统的持续运行，产生了大量的数据。分散的业务数据让决策者无法总揽全局，传统的查询统计功能限制性又强，复杂的数据环境及数据不规范、不完整、不一致等造成了数据质量差。

期望实现的主要技术目标

具体要实现如下目标。

（1）建立数据标准化体系，制定主数据标准、数据标准化制度、流程等规范性文件。

（2）收集现有的数据信息，组织专家完成通用基础、财务、人员、内部单位、外部单位、物料、生产共7大类主数据的清洗工作，并形成标准代码库，提升数据质量。

（3）建设数据标准化管理平台，并完成相关业务系统的改造，实现数据标准化平台与各业务系统的集成，达到统一标准、统一编码、统一管理、统一运维的目标，以及实现集团统一管控主数据。

（4）组建数据标准化运维团队，建立数据标准化运维体系，规范数据新增、修改、审核、冻结、解冻、查询等管理流程，实现对主数据的全生命周期管理。

（5）规范各业务系统数据，打通从设计到制造的全流程，消除信息孤岛，为数据统计、分析及商业智能提供支撑。

处理进度