離散型裝備制造企業(yè)數(shù)據(jù)中心的構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)

馮賢鳳

(貴州黎陽航空動(dòng)力有限公司，貴州 貴陽 550000)

近年來，以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化為本質(zhì)特征的第四次工業(yè)革命正在興起,通過對人、機(jī)、物、環(huán)境的全面互聯(lián)，構(gòu)建起全要素、全業(yè)務(wù)和全流程連接的新型生產(chǎn)制造和服務(wù)體系，是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)現(xiàn)途徑，是實(shí)現(xiàn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵力量[1]。目前，大多數(shù)離散型裝備制造企業(yè)已經(jīng)建立了各類業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)，如PDM、ERP和MES 等，具有一定數(shù)據(jù)資源管理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和可視化展示能力，然而各大系統(tǒng)積累了大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，分散獨(dú)立存儲(chǔ)，需要做數(shù)據(jù)分析要嚴(yán)重依賴業(yè)務(wù)系統(tǒng)，導(dǎo)致集成的壓力越來越大，無統(tǒng)一系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)集中管控，使得數(shù)據(jù)分析難以有效開展，取數(shù)據(jù)難，用數(shù)據(jù)難，很多需要各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)綜合利用的場景難以實(shí)現(xiàn)[2]。總結(jié)下來，離散型裝備制造企業(yè)的困難和痛點(diǎn)如下：

(1)集成壓力大，集成和運(yùn)維的難度大

受制于歷史原因，各部門各自購買、開發(fā)適合自己的系統(tǒng)是十分普遍的現(xiàn)象，企業(yè)已經(jīng)建設(shè)了以PLM、ERP、MES、HR和OA等為主的多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了全方位的信息化管理。但仍存在：數(shù)據(jù)分散且不統(tǒng)一(整合難)、數(shù)據(jù)雜亂且質(zhì)量差(治理難)、數(shù)據(jù)應(yīng)用能力不足(價(jià)值低)等問題。在使用數(shù)據(jù)時(shí)仍需要大量人工進(jìn)行編制和維護(hù)，導(dǎo)致企業(yè)在應(yīng)用系統(tǒng)集成上非常困難，難以實(shí)現(xiàn)各系統(tǒng)的統(tǒng)一運(yùn)維。

(2)應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析困難

基于企業(yè)需求驅(qū)動(dòng)的模式，迫使各應(yīng)用系統(tǒng)一方面承擔(dān)著支撐業(yè)務(wù)的日常運(yùn)行，處理各類聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(on-line transaction processing，OLTP)需求；另一方面還要承擔(dān)聯(lián)機(jī)分析處理(on-line analytical processing，OLAP)的需求，導(dǎo)致在單個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)上不斷的基于各類業(yè)務(wù)需求進(jìn)行大量的二次開發(fā)，日積月累應(yīng)用系統(tǒng)負(fù)荷越來越大，這種讀寫不分離，事務(wù)與分析處理不分離的模式造成應(yīng)用系統(tǒng)的不穩(wěn)定，影響系統(tǒng)的運(yùn)行效率。

(3)業(yè)務(wù)系統(tǒng)里面的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題制約

由于各業(yè)務(wù)系統(tǒng)是不同供應(yīng)商承建的，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)存在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，存在諸如數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)不一致、數(shù)據(jù)不唯一、數(shù)據(jù)有效性差和數(shù)據(jù)時(shí)效性低等數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。當(dāng)出現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題時(shí)，數(shù)據(jù)無法溯源，找不到原因，出現(xiàn)數(shù)據(jù)問題沒有認(rèn)責(zé)和追責(zé)。缺乏統(tǒng)一數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，難以以問題數(shù)據(jù)為切入點(diǎn)，形成數(shù)據(jù)質(zhì)量持續(xù)提升的閉環(huán)。

(4)難以滿足多維度，快速分析需求

各業(yè)務(wù)系統(tǒng)各自建設(shè)各自為陣，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)難以打通，形成嚴(yán)重的數(shù)據(jù)“孤島”；沉淀了大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)難以處理復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)。所以基于單個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)在面向企業(yè)經(jīng)營分析、管理決策和多業(yè)務(wù)域多維度等數(shù)據(jù)綜合分析需求時(shí)，難以快速響應(yīng)[3]。

要解決企業(yè)以上4類信息化系統(tǒng)和數(shù)據(jù)的困境，就要打通不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)并建設(shè)一個(gè)統(tǒng)一開放的數(shù)據(jù)中心平臺(tái)，能夠達(dá)到技術(shù)降本、應(yīng)用提效和業(yè)務(wù)賦能的升級(jí)目標(biāo)。

1 數(shù)據(jù)中心規(guī)劃

數(shù)字化轉(zhuǎn)型要堅(jiān)持業(yè)務(wù)和技術(shù)的雙輪驅(qū)動(dòng)，而連接雙輪的“軸”就是數(shù)據(jù)。只有建立起統(tǒng)一、清潔和智能的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，才能支撐公司不斷發(fā)展的新業(yè)務(wù)需求，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)可視化、業(yè)務(wù)自動(dòng)化，實(shí)現(xiàn)真正的智能制造[4]。

圍繞業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、資產(chǎn)價(jià)值化目標(biāo)，立足公司數(shù)據(jù)現(xiàn)狀和業(yè)務(wù)發(fā)展需求，以業(yè)務(wù)為鏈條，數(shù)據(jù)為核心，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理為依托，頂層規(guī)劃主要從數(shù)據(jù)管理成熟度評(píng)估、數(shù)據(jù)治理體系以及數(shù)據(jù)資源3個(gè)層面進(jìn)行規(guī)劃。

1.1 數(shù)據(jù)管理成熟度評(píng)估

參考《成熟度評(píng)估等級(jí)GB/T 36073-2018》，制定數(shù)據(jù)管理成熟度評(píng)估模型，包含4個(gè)數(shù)據(jù)管理能力域，每個(gè)能力域包含數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的若干能力項(xiàng)，如表1所示。

能力項(xiàng)分為初始級(jí)、受管理級(jí)、穩(wěn)健級(jí)、量化管理級(jí)和優(yōu)化級(jí)5個(gè)能力等級(jí)，各能力等級(jí)的綜合特征如圖1所示。

通過對標(biāo)能力項(xiàng)及各能力項(xiàng)等級(jí)，根據(jù)現(xiàn)狀分析結(jié)果開展定性或定量對標(biāo)并給出評(píng)價(jià)等級(jí)，同時(shí)會(huì)根據(jù)當(dāng)前能力項(xiàng)分析結(jié)論提供優(yōu)化建議。

1.2 數(shù)據(jù)治理體系規(guī)劃

數(shù)據(jù)治理以統(tǒng)一規(guī)劃、標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)為原則，以先進(jìn)的信息技術(shù)發(fā)展為引領(lǐng)，根據(jù)企業(yè)業(yè)務(wù)特點(diǎn)，建立健全數(shù)據(jù)治理體系，提升企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和應(yīng)用水平[5]，具體措施如下：

(1)完善數(shù)據(jù)治理組織，包括組織架構(gòu)、崗位設(shè)置、團(tuán)隊(duì)建設(shè)和數(shù)據(jù)職責(zé)等內(nèi)容，為各項(xiàng)數(shù)據(jù)職能工作開展提供組織基礎(chǔ)；對組織在數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)應(yīng)用中行使的職責(zé)進(jìn)行規(guī)劃和控制，指導(dǎo)各項(xiàng)數(shù)據(jù)職能的執(zhí)行，以確保組織能有效落實(shí)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略目標(biāo)。

(2)建設(shè)完整的數(shù)據(jù)制度，保障數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)應(yīng)用各項(xiàng)職能的規(guī)范化運(yùn)行，明確行動(dòng)準(zhǔn)則、工作方式，確保數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)應(yīng)用各項(xiàng)工作有序開展。

(3)建設(shè)全套數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，統(tǒng)一定義各類數(shù)據(jù)，明確數(shù)據(jù)管理流程和數(shù)據(jù)權(quán)責(zé)關(guān)系，規(guī)范企業(yè)各業(yè)務(wù)、各應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。

(4)構(gòu)建數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范各類數(shù)據(jù)采集、集成工具的使用，統(tǒng)一集成的技術(shù)，降低集成運(yùn)維風(fēng)險(xiǎn)，減少集成改造成本。

(5)制定數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，在數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)，量化評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制效果，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的全面監(jiān)控和持續(xù)提升。

1.3 數(shù)據(jù)資源規(guī)劃

通過數(shù)據(jù)資源規(guī)劃，盤點(diǎn)企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的有序管理奠定基礎(chǔ)，具體內(nèi)容如下：

(1)識(shí)別企業(yè)科研項(xiàng)目、研發(fā)與工藝、供應(yīng)鏈、生產(chǎn)制造和售后服務(wù)等主價(jià)值鏈業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)實(shí)體，盤點(diǎn)核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

(2)梳理數(shù)據(jù)實(shí)體作用域分布，明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)在業(yè)務(wù)執(zhí)行過程中的作用，規(guī)劃數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的流轉(zhuǎn)關(guān)系。

1.3.1 業(yè)務(wù)域劃分

通過對大多數(shù)離散型制造企業(yè)主價(jià)值鏈業(yè)務(wù)的分析與歸納，業(yè)務(wù)域主要分為支撐層、運(yùn)營層和戰(zhàn)略層，其中支撐層反映產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)和企業(yè)管理所需的服務(wù)，包括人力資源管理、財(cái)務(wù)管理、供應(yīng)鏈管理、質(zhì)量管理和知識(shí)管理等業(yè)務(wù)，是戰(zhàn)略實(shí)現(xiàn)和產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)的支撐業(yè)務(wù)；運(yùn)營層反映產(chǎn)品的實(shí)現(xiàn)過程，包括科研項(xiàng)目管理、市場營銷管理、經(jīng)營管理、科研與工藝技術(shù)管理、生產(chǎn)制造和售后服務(wù)等業(yè)務(wù)，是公司的主價(jià)值鏈業(yè)務(wù)；戰(zhàn)略層反映公司的宏觀戰(zhàn)略[6]。

按照企業(yè)業(yè)務(wù)分層模式，分為一級(jí)、二級(jí)業(yè)務(wù)域，其中一級(jí)業(yè)務(wù)域24個(gè)，二級(jí)業(yè)務(wù)域56個(gè)，分別如圖2、圖3所示。

1.3.2 數(shù)據(jù)實(shí)體劃分

數(shù)據(jù)實(shí)體是對企業(yè)業(yè)務(wù)執(zhí)行過程中的核心數(shù)據(jù)資料的歸納與抽象，結(jié)合企業(yè)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，識(shí)別出數(shù)據(jù)實(shí)體498個(gè)，如表2所示(限于篇幅，只展示部分樣例)。

表2 部分?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)體樣例表

1.3.3數(shù)據(jù)流圖

數(shù)據(jù)流圖以數(shù)據(jù)流的方式，呈現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)體在業(yè)務(wù)域間的輸入、輸出關(guān)系。通過對各業(yè)務(wù)域的業(yè)務(wù)內(nèi)容、業(yè)務(wù)流程的梳理，識(shí)別出業(yè)務(wù)域內(nèi)部的數(shù)據(jù)流向以及業(yè)務(wù)域外部的數(shù)據(jù)流向。以市場營銷與客戶關(guān)系管理業(yè)務(wù)域內(nèi)外部數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)流向關(guān)系為例描述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流圖(如圖4所示)。

市場營銷與客戶關(guān)系管理業(yè)務(wù)域內(nèi)部數(shù)據(jù)流向關(guān)系說明如表3所示。

表3 市場營銷與客戶關(guān)系管理業(yè)務(wù)域內(nèi)部數(shù)據(jù)流圖說明

2 數(shù)據(jù)中心平臺(tái)建設(shè)

2.1 數(shù)據(jù)架構(gòu)

數(shù)據(jù)架構(gòu)主要面向元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和主題分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系展開描述[7]。其中元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，具體為各類數(shù)據(jù)的屬性定義以及各屬性的約束。包含元數(shù)據(jù)元素和元數(shù)據(jù)屬性，元數(shù)據(jù)元素是元數(shù)據(jù)的基本組成單元，是表征數(shù)據(jù)實(shí)體的字段名；主數(shù)據(jù)是指在業(yè)務(wù)活動(dòng)中相對靜止不變的、在企業(yè)范圍內(nèi)有必要共享的數(shù)據(jù)，是核心業(yè)務(wù)實(shí)體的描述。例如客戶、供應(yīng)商、設(shè)備、刀具和產(chǎn)品等；業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)處理過程中或事務(wù)處理所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，是面向應(yīng)用的操作型數(shù)據(jù)，有很高響應(yīng)及時(shí)性要求。例如：生產(chǎn)計(jì)劃、設(shè)計(jì)BOM等；主題分析數(shù)據(jù)是指通過對各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、轉(zhuǎn)換及加載處理，根據(jù)分析需求統(tǒng)一定義和組織的相關(guān)數(shù)據(jù)。從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中按照分析需要抽取出來，并分主題存儲(chǔ)。如工藝主題中的工藝文件完備情況、供應(yīng)鏈主題中的庫存結(jié)構(gòu)分析等。數(shù)據(jù)中心建設(shè)架構(gòu)圖如圖5所示。

2.2 數(shù)據(jù)中心平臺(tái)分析

數(shù)據(jù)中心平臺(tái)主要提供數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、加工、計(jì)算及大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用等能力建設(shè)，包含6大應(yīng)用：數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)監(jiān)控應(yīng)用、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用、數(shù)據(jù)管理應(yīng)用、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)應(yīng)用和數(shù)據(jù)采集應(yīng)用[8]。

其中數(shù)據(jù)服務(wù)是指數(shù)據(jù)的上傳、下載、瀏覽和搜索等服務(wù)的統(tǒng)稱，包含數(shù)據(jù)訂閱、數(shù)據(jù)下載、數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)分析和知識(shí)推送功能；數(shù)據(jù)監(jiān)控是指對數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)狀態(tài)、接口狀態(tài)、環(huán)境和數(shù)據(jù)備份等情況進(jìn)行運(yùn)維監(jiān)控，包含數(shù)據(jù)存儲(chǔ)監(jiān)控、數(shù)據(jù)采集監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)控和數(shù)據(jù)備份監(jiān)控等功能；數(shù)據(jù)分析是指使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法(如聚類分析、相關(guān)性分析等)對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從中提取有用信息和形成結(jié)論，并加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程，包含數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)計(jì)算、可視化分析及成果共享功能；數(shù)據(jù)管理是規(guī)劃、管控和提供數(shù)據(jù)及信息資產(chǎn)的一組業(yè)務(wù)職能，是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、編碼、存儲(chǔ)、檢索和維護(hù)，從而管控、保護(hù)、交付和提高數(shù)據(jù)和信息資產(chǎn)的價(jià)值，包含模型管理、編碼管理、數(shù)據(jù)維護(hù)、流程管理、質(zhì)量管理及集成管理功能；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是采用大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與關(guān)系型存儲(chǔ)共同組成的混合存儲(chǔ)(存儲(chǔ)模式如圖6所示)，關(guān)系型存儲(chǔ)面向主數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和主題分析數(shù)據(jù)，分為主數(shù)據(jù)管理庫(master data management， MDM)、操作性數(shù)據(jù)庫(operational data store,ODS)、數(shù)據(jù)倉庫(data warehouse,DW)和數(shù)據(jù)挖掘庫DM(data mining,DM)，其中MDM庫存儲(chǔ)企業(yè)內(nèi)主數(shù)據(jù)，ODS庫存儲(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，DW存儲(chǔ)歷史細(xì)節(jié)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及輕度匯總業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，DM庫存儲(chǔ)分析結(jié)果數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)面向大批量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(視頻、文檔等)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，其主要包括行式數(shù)據(jù)庫、列式數(shù)據(jù)庫和分布式文件系統(tǒng)；數(shù)據(jù)采集是利用采集工具或者接口，從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部，包含數(shù)據(jù)庫、接口、錄入/導(dǎo)入和文件傳輸采集方式。

2.3 數(shù)據(jù)資源庫構(gòu)建

數(shù)據(jù)資源庫構(gòu)建是對企業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行分類、建模的過程。企業(yè)數(shù)據(jù)資源一般分為主數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和主題分析數(shù)據(jù)。資源庫的構(gòu)建如圖7所示。

其中主數(shù)據(jù)建庫規(guī)則為：

(1)依據(jù)主數(shù)據(jù)對象進(jìn)行主數(shù)據(jù)庫搭建。

(2)父實(shí)體包含的屬性，不需要在子實(shí)體中添加，子實(shí)體會(huì)繼承父實(shí)體的屬性和關(guān)系，子實(shí)體可以擁有自己特有的屬性。

(3)表設(shè)計(jì)應(yīng)符合第三范式。

(4)對于枚舉型的屬性，采用建模的方式，與關(guān)聯(lián)實(shí)體構(gòu)造滿足第三范式的一對多的關(guān)系，真實(shí)反映業(yè)務(wù)關(guān)系和規(guī)則。

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)處理過程中或事務(wù)處理所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，是面向應(yīng)用的操作型數(shù)據(jù)，有很高響應(yīng)及時(shí)性要求。例如：銷售訂單、派工單、采購合同等。建庫規(guī)則為：

(1)依據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行分類構(gòu)建，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表建立在相應(yīng)的系統(tǒng)分類下。

(2)依據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)搭建業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表，與業(yè)務(wù)系統(tǒng)表保持一致性。

(3)建立與業(yè)務(wù)系統(tǒng)相同的數(shù)據(jù)字典表，保持同步性。

(4)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表主鍵字段不為空，其余字段均可為空。

主題分析數(shù)據(jù)是指通過對各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、轉(zhuǎn)換、加載處理，根據(jù)分析需求統(tǒng)一定義和組織的相關(guān)數(shù)據(jù)。它從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中按照分析需要抽取出來，并分主題存儲(chǔ)。如產(chǎn)品生產(chǎn)能力、主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等主題數(shù)據(jù)。建庫規(guī)則為：

(1)采用維度建模方式構(gòu)建星型模型。

(2)父實(shí)體包含的屬性，不需要在子實(shí)體中添加，子實(shí)體會(huì)繼承父實(shí)體的屬性和關(guān)系。子實(shí)體可以擁有自己特有的屬性。

(3)實(shí)體所代表的邏輯概念在業(yè)務(wù)場景中經(jīng)常被用到或與其他實(shí)體有多個(gè)關(guān)聯(lián)關(guān)系，為了使得這個(gè)實(shí)體的數(shù)據(jù)不被冗余、模型具有更大的靈活性，模型設(shè)計(jì)應(yīng)符合第三范式[9]。

3 數(shù)據(jù)中心平臺(tái)的運(yùn)行與實(shí)效

數(shù)據(jù)中心平臺(tái)建設(shè)覆蓋企業(yè)生產(chǎn)、質(zhì)量、供應(yīng)鏈、財(cái)務(wù)、安全和人事等多類業(yè)務(wù)主題，以“誰關(guān)心什么，誰使用什么，誰觀看什么”為業(yè)務(wù)場景構(gòu)建理念，為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)和各業(yè)務(wù)領(lǐng)域主管領(lǐng)導(dǎo)分場景進(jìn)行展示各類看板，實(shí)現(xiàn)管理層對企業(yè)經(jīng)營情況進(jìn)行透明化管理，為管理層在科研生產(chǎn)指揮和調(diào)度決策提供支撐。

其中企業(yè)級(jí)管控看板主要關(guān)注企業(yè)總體運(yùn)營情況的數(shù)據(jù)，包括生產(chǎn)層面的信息：生產(chǎn)計(jì)劃完成情況(展示每月計(jì)劃的按期完成數(shù)、延期完成數(shù)和超期未完成數(shù)等)、配套齊備情況(展現(xiàn)各類產(chǎn)品的材料配套情況、零件配套情況、工裝配套情況)、各車間零件交付數(shù)量(多個(gè)維度展現(xiàn)各車間零件交付數(shù)量)和生產(chǎn)準(zhǔn)時(shí)情況(從準(zhǔn)時(shí)配套率和準(zhǔn)時(shí)完成率兩個(gè)角度展現(xiàn)生產(chǎn)按計(jì)劃執(zhí)行的準(zhǔn)時(shí)情況)等；質(zhì)量層面的信息：從一次交驗(yàn)合格率、綜合廢品率、審理情況等多方面展示產(chǎn)品質(zhì)量情況；財(cái)務(wù)層面的信息：從材料的費(fèi)用、人員的工時(shí)和水風(fēng)電氣的費(fèi)用等多維度展示；另外展示黨建、精益改善、問題和人員先進(jìn)排行等各類信息[10]，如圖8所示。

車間級(jí)看板聚焦車間生產(chǎn)全資源(匯總展示車間最關(guān)注的生產(chǎn)資源齊備率、計(jì)劃完成率等指標(biāo))、S安全(展示設(shè)備點(diǎn)檢率、設(shè)備使用率、5S點(diǎn)檢情況等安全指標(biāo))、Q質(zhì)量(展示一次交驗(yàn)合格率、廢品損失等質(zhì)量指標(biāo))、C成本(展示刀具等物資消耗費(fèi)用、各類人工成本等指標(biāo))、D交付(展示月/周/日計(jì)劃完成率，以及各類完成情況明細(xì))和P人員(展示人員綜合情況分析，以及從產(chǎn)量、技能、質(zhì)量和成本多個(gè)維度對人員能力進(jìn)行排序)等核心板塊的關(guān)鍵指標(biāo)，并可以對部分指標(biāo)按照一定維度構(gòu)建多級(jí)鉆取分析，形成多級(jí)看板，其中車間計(jì)劃完成情況看板(月/周/日)如圖9所示，安全看板S如圖10所示。

通過平臺(tái)的運(yùn)行，對各類數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、篩選、關(guān)聯(lián)、融合、索引、挖掘，構(gòu)建應(yīng)用分析模式，實(shí)現(xiàn)由數(shù)據(jù)到信息知識(shí)的有效轉(zhuǎn)化，對采集和匯聚的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、生產(chǎn)進(jìn)度數(shù)據(jù)、質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)和物料配送數(shù)據(jù)等各類數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析和反饋并在生產(chǎn)流程、質(zhì)量管理、供應(yīng)鏈、設(shè)備維護(hù)和能耗管理等具體場景應(yīng)用，對各項(xiàng)業(yè)務(wù)過程進(jìn)行評(píng)估、預(yù)測和調(diào)整，并對發(fā)現(xiàn)的問題提供解決方案，實(shí)現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同優(yōu)化，完成數(shù)據(jù)由信息到價(jià)值的轉(zhuǎn)變。

4 結(jié)語

隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和數(shù)字孿生等新技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化給企業(yè)帶來更多的精彩和無限可能，在這樣的時(shí)代背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在改變企業(yè)和許許多多行業(yè)的運(yùn)作模式。數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)的重要資產(chǎn)，是企業(yè)未來向智能工廠發(fā)展的重要財(cái)富，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、提高生產(chǎn)過程精準(zhǔn)管控能力的模式可以不斷向橫向與縱向推廣應(yīng)用，直至覆蓋企業(yè)經(jīng)營管理、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、供應(yīng)商管理和服務(wù)保障等各個(gè)業(yè)務(wù)域[11]。

本文通過構(gòu)建覆蓋企業(yè)全流程、全業(yè)務(wù)和全要素的數(shù)據(jù)中心管理平臺(tái)，打通跨領(lǐng)域的信息斷點(diǎn)，建立“端到端”的數(shù)字化管理體系，管理方式從定性走向定量，從“語文”走向“數(shù)學(xué)”，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)高效運(yùn)作，加速推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。