徐工重型：数字化战略行动主线—— 构建全生命周期数字化业务能力

“十四五”以来，国家十分重视数据作为企业数字化核心要素的重要作用。工信部多次发文强调企业数据资产的安全。而在数字化转型的过程中，数据已经被视为一种核心资产，成为企业运营的生命线，有效管理和利用数据能带动企业的整体效率和效益的提升。其采集、存储、治理和应用不但是企业数字化的核心步骤，也是企业全生生命周期数字管理的重要环节。而全生命周期数字管理不仅能使企业在操作流程中实现精准高效，还能提供一种机制，监控、调整和优化整个生产过程。

Gartner企业数据和分析能力成熟度模型将企业数据和分析能力分为五个阶段：基础级、机会级、系统级、区分级和变革级。徐工重型信息化总监李忠福介绍道，徐工重型处于此模型中的系统级阶段，即企业已经提出了明确的数据战略，并与企业的愿景形成了紧密的结合。同时，企业内部也在积极推动员工成为数据分析专家，努力使全员参与到数据的应用过程中。

从1991年引进CAD、CAM起步的徐工重型信息化建设历程经历了“信息化、数字化及智能化”的阶段。在这个过程中。徐工重型部署了CAD、CAM、KMCAPP、CRM、ERP、PDM、MES等一系列用于支持企业研发设计、生产营销等领域提质增效的业务系统，同时通过实施移动CRM、移动办公、物联网系统、5G等，积极拥抱“云大物移智边”、5G等新数字技术，实现了由单项应用、整体提升、深度融合向智能制造以及数智创新的稳步推进。

在这个过程中，如何能让业务系统积累的海量数据发挥业务发展及创新的引擎作用，成为徐工重型数字化战略的重要方向，企业在提出“打造基于数据驱动的智慧企业”战略的同时，确立了“数据资产化、资产服务化、服务价值化”的数字化战略，并结合以往信息化建设成果进行积极的布局，即通过建设企业“工业大脑”，利用数据驱动各个环节的业务发展及创新。这其中分为四个核心部分及主要功能：

感知：利用广泛的设备接入能力、丰富的网络连接能力以及边缘技术实现边缘智能;

神经：以新型时序数据库为基础，利用数字孪生及物联网技术实现智能增强的工业机理;

血液：构建数据湖，通过数据建模、大数据技术实现高级数据分析;

大脑：通过智能感知、AR/VR以及AI技术的深度应用，实现智能规划与智能决策。

与此同时，徐工重型结合“让数据成为生产力，打造数字化战斗力”的数字化战略核心理念。制订了相应的行动主线，即“围绕企业业务全价值链和全要素，构建全生命周期数字化业务能力”其中包括：

链接客户的能力，如全链路营销，OMO交易(客户体验平台);

链接员工的能力，如智能协同、智能运营、智能管控(信息系统平台);

链接伙伴的能力，如产业链主平台、产业集群平台(生态系统平台);

链接物的能力，如链接材料、链接设备、链接产品(物联网平台);

数据驱动的能力，如洞察、预测、风控(数据分析平台)。

徐工重型数据管理体系及架构

人们常说“理想很丰满，现实很骨感”，但在企业数据分析工作中却是“理念很简单、落地很麻烦”。概念中的数据分析无外乎三步：数据提取，模型建立，深度学习、人工智能。但李忠福总结的颇有代表性的实践经验却更加曲折丰富，从需求讨论到提取数据、数据清洗、数据整合，到缺失值处理、特征工程、模型评估……，每一个阶段都会被分成若干个小节，其复杂性及难度可见一斑。没有完善的管理体系及强有力的执行力，很难实现预期的目标。

参考数据成熟度模型中定义的“数据帮助业务运作、数据用来管理业务、数据成为战略资产、数据促进创新、数据成为企业脱颖而出的竞争要素”五个级别，徐工重型处于“数据管理业务”的第二阶梯，为了真正实现数据驱动，徐工重型以“数据是企业的战略资产”为主旨，建立了完善的数据管理体系。其中以“公司数据管理总纲”及所属的“数据架构管理、数据质量管理、数据源管理”为政策指引，IT为基础、组织及流程作支撑，通过数据架构管理和数据质量管理，实现基于业务流的信息价值链综合治理：纵横打通+数据清洁。

在数据技术架构方面，通过部署、完善“数据采据、数据交换、数据存储计算、数据应用、数据管控”层面的技术及系统应用，实现了“采、存、用、管”的数据管理功能。

徐工重型数据管理技术架构

在数据治理方面，构建涵盖“组织架构、评价与考核、管控流程、管控平台”四个域的数据治理体系。其中“数据治理组织与数据文化、数据治理与标准规范、数据治理工具与数据服务”的数据治理政策作用于数据架构、数据质量、数据存储、数据集成各项工作，明确了改进方向:

战略层面：明确数据治理愿景，统一集团和所属企业对数据治理的认识;

战术角度：建立数据治理体系、例行运作;制定数据标准规范框架;赋予业务部门的数据治理权责;打破信息孤岛，实现数据驱动;

运作层面：组织数据治理团队、加强数据治理文化宣贯、建立统一数据底座及数据治理工具，同时引导用户消费数据，倒逼数据改进，形成良性互动。

在数据分析方面，徐工重型制订了“三纵六横“的数据分析体系规划，以“区域级、体系级、公司级”为纵轴，以“研发、制造、供应链、营销、服务、运营 ”等为横轴，进行多维度的分析。

徐工重型”数据驱动业务”典型应用场景

SCADA设备两率分析

车间数据采集与分析SCADA系统，集成DNC、MDC技术实现NC程序管理及程序远程调用，实时采集、分析关键设备生产过程数据，分析设备OEE利用率，并通过提高采集数据质量保证过程一致性、提高设备生产效率及利用率。

基于X-GSS的产销运营管控分析

徐工全球数字化运营管控平台，有效监控产品下线、发运等经营管理数据，对企业管理决策提供强大支撑。

能源管理大数据应用

水、电、蒸汽、天燃气及压缩空气的三级计量接入及数据在线采集分析，实现全厂区各类能源实时监控、能耗数据对标分析、能源费用预测管理、能源平衡分析、节能管理及能源设备健康管理等功能，建成智慧型、精细型、可靠型、一体化能源数字管理平台。

基于物联网的服务资源可视化布局——服务资源深度分析

基于物联网系统产品质保期全国分布和服务人员布局情况，通过物联网大数据与高德地图大数据融合，实现平均覆盖半径、平均到达客户时间、人均台次等各维度数字化分析，实现服务资源布局深度挖掘和分析，保障服务资源布局的合理性。

基于考勤数据的工时有效性分析

通过考勤系统采集每天出勤时长，通过MES系统采集每天工时，利用大数据分析工时的有效性。

企业中央集控中心建设

突破珠峰登顶的数字化难题，建立中央集控指挥中心，以智能化、信息化技术为基础，实时获取企业生产管理、质量管理、销售管理、客户服务、产品研发、海外开拓等业务运营过程关键指标，综合运用企业大数据，实时快速响应，跨领域高效协同，实现智能办公、作战指挥，打造企业智能运营体系。

“智能产品、智能服务、智能工厂、智能研发、智能管理、智能物流与供应链、智能决策”，这一系列智慧企业所能实现的场景与效能，正是未来企业实现数据驱动的主战场和价值使然，同时也是中国制造企业数据管理体系持续完善、数据管理步伐不断加速的动力所在。