工业4.0智能化工厂主数据驱动的智慧服务平台建设

数据作为新时代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坚实基础。装备制造业企业在设计、工艺、生产、试验及综合管理等领域积累了大量类型繁多且价值巨大的业务数据。但由于早期缺乏统一的数据标准体系，各类数据零散分布于独立的业务系统中，导致跨业务、跨系统、跨职能领域协同经营受阻。

主数据作为企业基准数据，其来源准确、高效、可靠，是企业执行业务操作和决策分析的关键依据。鉴于主数据在企业信息化建设中的核心作用，并考虑到装备制造业特有的信息基础环境和现有管理状况，本文提出基于主数据构建的一站式智能服务平台，并在某装备制造业领先企业成功实施该平台，以实现对数字化协同经营中的基础资料规范化管理与应用，全方位提升整体智能服务能力。

主データ相关理念

1.1 主データ与數據標準

主資料是指具有高商業價值且可以重复使用於企業內部不同業務單位的數據，是唯一、準確與權威性的數據來源。具備全局唯一性、高度共享性等特點。數據標準制定是實現主資料有效管理與集成應用的基礎。在此背景下，我們應該明確每個類別主資料的定義及其相關管理職責，以及編碼原則、屬性標準以及運維流程等要素。

1.2 主データ建设原则

建立并维护高质量、高效率的大规模数据库需要遵循严格制度保障、大规模标准先行全员参与持续运营四大原则。

(1) 制度保障：为保证项目顺利进行，必须制定详细计划书，并将其上报给公司领导层审批。此外，还需建立一个强大的监控机制来监督项目进展情况。

(2) 标准先行：数码时代下的任何项目都不能不考虑到标准问题。一旦确定了这些标准，就应该严格遵守它们，不允许随意更改或忽视。

(3) 全员参与：为了确保项目能够顺利完成，每个团队成员都需要紧密合作并贡献自己的力量。这意味着工程师们不仅要负责编写代码，还要参与测试以确保软件质量。

(4) 持续运营：随着时间推移，这些技术将会不断进步，因此我们需要不断更新我们的工具和技能，以保持竞争力。

2 体系框架

图示展示了基于主 数据 的 数字 管理 与 共享 服务 系统 架构，该架构覆盖从数码采集到数码挖掘再到可视化应用所有阶段，为用户提供完整闭环解决方案，其中包括但不限于数码开发与应用支持模块，以及专业知识库模块。这个架构既适用于小型公司，也适用于大型公司，它为所有用户提供了一种灵活而高效地处理他们日常工作任务的手段。

3 平台建设

3.1 标准制定

首先，我们需要定义一些基本概念，如“什么是正确”的定义，以及“如何确定某个变量是否属于这一类别”。然后，我们还需要设立一套规则来决定哪些变量应该被归入哪一类别。这套规则应基于以下几个因素：

未来的预测需求，即未来几年内这组变量可能增长多少？

商业规则要求，即这些变量是否符合当前商业流程？

软件实现可能性，即我们是否拥有必要工具来处理这些变量？

3.2 数据治理

为了确保所创建数据库能够长期运行并保持其性能，必须实施一个称作“初级”、“中级”以及“高级”的三层次清洗过程。在这个过程中，我们首先清除掉那些无关紧要或者重复出现的问题，然后逐步深入直至找到根源。如果发现某些字段无法通过自动程序清洗，那么就手动介入以修正错误。此外，在整个过程中，我们还应当监控收集到的每条记录，看看它们是否符合预定的格式要求。如果有任何偏差，则立即采取措施纠正之。在整个治理周期结束后，对结果进行评估，如果发现仍然存在问题，则重新回到初始阶段继续调整直至达标。

3．3 平台搭建经验分享

针对以上提出的挑战，可以通过以下措施加以克服：

在规划阶段，将各种风险因素纳入考量，并准备相应解决方案；

在实施阶段，加强沟通与协调，确保各部门之间信息流畅传递；

在运行维护阶段，不断优化算法，使之更加精细化，以提高整体效率；同时，要注意安全防范措施，以防止内部或外部攻击影响系统稳定运行；最后，要根据实际效果进行反馈调整，用最少资源达到最佳效果。

总结来说，由于装备制造行业独有的特点，比如产品复杂程度较高，大规模设备交叉使用频繁，这使得传统意义上的IT解决方案难以为继。而采用基于主 数据 的 智能服务平台可以帮助解决这些痛点，从而促进行业向前发展，同时也为其他行业树立榜样，让更多人认识到数字技术对于提升工业水平至关重要的地位。