在当今这个被数字化浪潮席卷的时代，数据的重要性不言而喻，它已经稳稳地占据了企业核心资产的一席之地。随着信息技术的迅猛发展，我们生活的各个方面都被数据所渗透，从日常的消费行为到企业的运营管理，数据如同一种无形的力量，改变着我们的生活和商业模式。对于工业企业来说，这一变革尤为深刻。工业，作为国民经济的重要支柱，在传统模式下主要依赖人力、物力等资源进行生产和运营。然而，随着市场竞争的加剧以及科技发展的推动，仅仅依靠传统资源已经难以满足企业发展的需求。在这样的大背景下，数据的价值开始凸显。
在当今数字化时代，数据已成为企业的核心资产之一。企业的每一个决策、每一次创新、每一个业务流程的优化，都离不开数据的支持。对于工业企业而言，其业务流程复杂，涉及生产、销售、研发、供应链等多个环节，每个环节都会产生大量的数据。如何有效利用这些海量的数据来驱动业务价值的提升，就成了摆在工业企业面前的重要课题。数字中台的搭建为工业企业提供了一种整合数据资源、挖掘数据价值的有效途径。它像是一座桥梁，连接着企业各个部门、各个业务流程中的数据孤岛，将原本分散、无序的数据整合起来，转化为有价值的信息资源。本文将深入分析工业企业数字中台的搭建，探讨如何加速数据驱动价值的实现。这不仅有助于工业企业提高自身的竞争力，适应数字化时代的发展要求，更是在全球工业转型的大趋势下，实现可持续发展的关键所在。
1.数据孤岛现象严重
在工业企业的运营体系中，不同部门往往依据自身的业务需求，建立和使用各自独立的系统。例如生产部门，为了高效地管理生产流程、监控设备运行、安排生产计划等，建立了生产管理系统。这个系统专注于生产环节的数据收集和处理，如生产线上设备的运行参数、生产效率、产品合格率等数据。销售部门则为了管理客户关系、跟进销售订单、分析市场需求等，构建了销售管理系统，其中包含客户信息、销售渠道、销售业绩等相关数据。研发部门为了推动产品创新、进行技术研发、测试新产品等工作，拥有自己的研发管理系统，涉及到研发项目进展、新技术应用、产品设计参数等数据。
这些系统在各自的部门内部发挥着重要作用，但它们之间缺乏有效的数据交互。这就如同一个个孤立的岛屿，数据分散在各个孤立的系统中。据调查显示，超过60%的工业企业存在数据孤岛问题。这种情况使得企业难以全面、准确地掌握业务全貌。企业高层在做决策时，往往需要综合各个部门的信息，但由于数据无法有效整合，他们只能获取到各个部门单独的、碎片化的信息，无法进行有效的数据分析和决策制定。例如，生产部门可能发现某一产品的生产效率下降，但由于无法获取销售部门的市场反馈数据，无法判断是生产流程问题还是市场需求变化导致的。同样，销售部门在制定销售策略时，若不能获取生产部门的产品供应能力和库存数据，可能会制定出不切实际的销售目标，导致企业资源的浪费或客户满意度的下降。
2.数据质量参差不齐
工业企业的数据来源广泛，这其中既包括自动化设备采集的数据，也包括人工录入的数据。由于不同来源的数据在采集标准、格式等方面存在差异，工业企业的数据质量难以保证。例如，生产设备采集的数据可能存在精度不一致、数据缺失等问题。生产设备种类繁多，不同型号、不同厂家的设备在数据采集时可能采用不同的精度标准。有些设备可能由于传感器老化或故障，导致采集的数据存在偏差或者部分数据丢失。而人工录入的数据可能存在错误输入的情况。人工录入数据往往受到录入人员的专业知识、工作态度等因素的影响。比如，销售部门的员工在录入客户订单信息时，可能由于疏忽将产品数量或者客户联系方式录入错误。
数据质量差会导致数据分析结果的偏差，影响企业对生产、销售等环节的正确判断，进而影响企业的效益。在生产环节，如果基于错误的设备运行数据进行分析，可能会得出错误的设备维护计划，导致设备过早或过晚维修，影响生产效率和设备使用寿命。在销售环节，不准确的市场销售数据可能会使企业对市场需求产生误判，制定出不合理的价格策略或者产品推广计划，从而失去市场竞争力，减少企业的利润空间。
3.数据处理效率低下
随着工业企业规模的不断扩大和自动化程度的提高，数据量呈现出爆炸式的增长。工业生产过程中产生大量的实时数据，如传感器采集的设备运行数据等。在一个大型的工业生产车间，可能有成百上千个传感器同时在工作，每秒钟都会产生大量的数据点。这些数据包含了设备的温度、压力、转速等各种运行参数。如果不能及时处理和分析，就无法及时发现设备故障隐患或优化生产流程。
在一些大型工业企业中，由于数据处理能力不足，导致数据的时效性大打折扣，数据价值难以得到充分挖掘。传统的数据处理方式通常是基于集中式的数据库系统，当数据量较小时，这种方式还能勉强应对。但随着数据量的急剧增加，集中式数据库在处理速度、存储容量等方面都面临着巨大的挑战。例如，在对实时设备运行数据进行分析时，如果采用传统的处理方式，可能会出现数据处理滞后的情况。当发现设备出现异常数据时，可能设备已经发生故障，无法及时采取措施进行修复或者预防，从而给企业带来生产损失。
1.概念
数字中台是一种将企业内部的数据采集、存储、处理、分析和应用等功能集成在一起的数据管理架构。它的出现是企业数字化转型过程中的一个重要创新。在企业的数字化发展进程中，随着业务的不断拓展和数据量的不断增加，原有的数据管理模式逐渐暴露出各种问题，如数据分散、处理效率低下等。数字中台应运而生，它类似于企业数据的“中枢神经系统”，通过统一的数据接口和数据服务，将企业内各个业务系统的数据进行整合，形成一个统一的数据资源池。
这个数据资源池就像是一个数据的“大仓库”，企业内各个部门、各个业务流程产生的数据都可以存储在这里。例如，生产部门的设备运行数据、销售部门的客户订单数据、研发部门的项目进展数据等，都可以按照一定的规则存储到这个数据资源池中。同时，数字中台通过数据接口与各个业务系统相连，就像神经系统中的神经纤维一样，能够实现数据的双向传输。它既可以从业务系统中采集数据，也可以将处理后的结果数据反馈给业务系统，从而实现数据在企业内部的有效流通。
2.价值
提升数据整合能力
数字中台能够打破数据孤岛，将分散在各个部门和系统的数据整合到一起。在工业企业中，不同部门的数据就像散落在各处的珍珠，而数字中台则是那根将珍珠串起来的线。例如，通过中台的数据集成功能，可以将生产数据、销售数据、库存数据等进行汇总。生产数据包含了设备的运行状态、生产效率、产品质量等信息；销售数据涵盖了客户需求、市场趋势、销售业绩等内容；库存数据则包括原材料库存、在制品库存和成品库存等情况。将这些数据整合后，企业能够从全局角度进行数据分析。这有助于企业发现不同业务环节之间的关联和潜在问题。比如，通过分析生产数据和销售数据的关联，企业可以了解到产品产量与市场需求之间的关系，从而合理安排生产计划，避免库存积压或者缺货现象的发生。这为企业的战略决策提供全面的数据支持，使企业高层在制定发展战略、规划业务布局时能够基于准确、全面的数据信息，提高决策的科学性和准确性。
提高数据质量
在数字中台架构下，可以建立统一的数据标准和数据治理体系。对于工业企业来说，这意味着可以规范数据的采集、存储和处理流程。在数据采集阶段，对于生产设备数据的采集可以设定统一的精度标准。例如，对于测量温度的传感器，规定其采集精度为±0.1℃，这样可以保证不同设备采集到的数据具有可比性。对人工录入数据可以进行格式和逻辑校验。比如，在销售订单录入时，规定日期格式必须为“年-月-日”，并且订单金额必须与产品单价和数量的乘积相等。通过这些措施，可以有效提高数据的准确性、完整性和一致性，从而提高数据分析结果的可靠性。当企业进行数据分析时，基于高质量的数据能够得出更准确的结论。例如，在进行成本分析时，如果数据质量可靠，企业可以精确地计算出每个产品的生产成本，从而制定出合理的价格策略，提高企业的盈利能力。
加速数据处理与分析
数字中台采用先进的大数据处理技术，如分布式计算、内存计算等，可以快速处理海量的工业数据。在当今工业环境下，数据量的增长速度非常快，传统的数据处理技术已经难以满足企业的需求。分布式计算技术可以将大规模的数据分割成多个小部分，分配到多个计算节点上进行并行处理，大大提高了数据处理的速度。内存计算则是将数据直接存储在内存中进行处理，避免了传统磁盘I/O操作的瓶颈，进一步提高了数据处理效率。同时，中台提供的数据分析工具和算法库，可以方便企业进行数据挖掘和机器学习等高级分析。例如，在预测性维护方面，中台可以快速处理设备运行数据，利用机器学习算法预测设备故障。通过对设备历史运行数据的分析，建立设备故障预测模型。当设备运行数据出现异常时，模型可以及时发出预警，从而提前采取维护措施，减少设备停机时间，提高生产效率。这对于工业企业来说至关重要，设备的正常运行直接关系到企业的生产进度和经济效益。
（一）需求分析与规划
1.业务需求调研
深入了解工业企业的各个业务流程，是搭建数字中台的首要任务。工业企业的业务流程复杂且多样，涵盖生产、销售、供应链、研发等多个环节，每个环节都有其独特的业务需求。例如在生产环节，生产部门的主要任务是将原材料转化为成品，这一过程涉及到设备的运行管理、生产计划的安排、产品质量的控制等多个方面的业务需求。
生产部门可能需要通过数据中台实时监控设备运行状态，以便及时发现设备故障隐患，提高设备的利用率。例如，在一个汽车制造企业的生产车间，通过在生产设备上安装传感器，可以实时采集设备的运行数据，如发动机的转速、温度等。这些数据传输到数据中台后，生产部门的管理人员可以通过中台提供的监控界面，随时查看设备的运行状态。如果发现设备的某个参数出现异常，就可以及时通知维修人员进行检查和维修，避免设备故障导致的生产中断。
生产部门还可能需要优化生产计划。在市场需求波动较大的情况下，生产部门需要根据销售部门提供的市场需求预测数据，结合自身的生产能力和原材料供应情况，制定合理的生产计划。例如，在手机制造行业，市场对手机的需求具有明显的季节性和潮流性。生产部门需要根据销售部门的市场调研数据，提前安排生产计划，确保在销售旺季能够满足市场需求，同时避免在淡季生产过多库存积压产品。
销售部门的业务需求则主要集中在分析市场需求、预测销售趋势等方面。销售部门需要了解客户的需求特点、购买偏好以及市场竞争态势等信息，以便制定有效的销售策略。例如，一家服装销售企业的销售部门，需要通过分析不同季节、不同地区的客户购买数据，以及竞争对手的产品销售情况，来预测下一季度的销售趋势。他们可能会关注哪些款式的服装最受欢迎、不同颜色和尺码的销售比例等信息，然后根据这些信息制定采购计划和促销策略。
通过与各部门的沟通和调研，梳理出详细的业务需求清单。这个清单就像是搭建数字中台的蓝图，明确了各个部门对数据中台的功能期望和数据需求，为后续的数据中台建设提供了明确的方向。
2.数据需求分析
根据业务需求，确定需要采集、存储和分析的数据类型。对于工业企业来说，这可能包括设备运行数据、生产工艺数据、产品质量数据、市场销售数据等多种类型的数据。设备运行数据是反映生产设备状态的关键数据，如设备的温度、压力、振动频率等参数。这些数据对于设备的维护、生产效率的提升以及故障预测具有重要意义。例如，在石油化工企业中，炼油设备的温度和压力数据是判断设备是否正常运行的重要依据。如果设备的温度过高或者压力异常，可能会导致设备损坏甚至引发安全事故。
生产工艺数据包含了产品生产过程中的各种工艺参数，如原材料的配比、加工温度、加工时间等。这些数据直接影响产品的质量和生产效率。例如，在陶瓷生产企业中，不同的原料配比和烧制温度会生产出不同品质的陶瓷产品。准确掌握生产工艺数据，可以优化生产工艺，提高产品质量。
产品质量数据是衡量产品是否符合标准的重要依据，包括产品的尺寸精度、物理性能、化学成分等指标。市场销售数据则反映了市场对产品的接受程度和需求情况，如销售量、销售额、市场份额等。同时，要分析数据的来源、数据量、数据更新频率等特性。例如，设备运行数据可能是实时产生的海量数据，因为设备在运行过程中会持续不断地产生数据。而市场销售数据可能是按日或按周更新的结构化数据，因为销售数据的统计通常是按照一定的周期进行的。
3.制定中台战略规划
基于业务需求和数据需求，制定工业企业数字中台的战略规划。规划应包括中台的建设目标、建设阶段、预期效益等内容。例如，在建设目标方面，可以设定在第一阶段实现数据的初步整合和基本的数据分析功能。在这个阶段，主要是将各个部门的核心数据采集到数据中台，并进行简单的清洗、分类和统计分析。例如，将生产部门的设备运行数据、销售部门的销售业绩数据等进行初步整合，然后可以分析出设备的平均运行效率、销售的月度趋势等基本信息。
在第二阶段实现基于数据驱动的生产优化和销售预测等高级功能。这一阶段需要在第一阶段的基础上，进一步深入挖掘数据的价值。例如，通过对生产设备运行数据和产品质量数据的深度分析，建立生产优化模型，实现生产流程的自动化调整，提高产品质量和生产效率。同时，利用市场销售数据和市场趋势分析数据，构建销售预测模型，提高销售预测的准确性，从而制定更有效的销售策略。
作者：云朵匠 | 数商云(微信ID：shushangyun_com)
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