回顧過去40年，中國制造業經歷了四次重要躍遷：

工業化早期（1978-1995）靠資源、勞動力與外向加工；工業化中期（1995-2010）規模化制造崛起，成為全球制造中心；信息化階段（2010-2015）精益生產與ERP/MES普及；數字化轉型期（2015-2020）數據成為關鍵資源；智能制造時代（2020至今）AI、大模型、數字孿生進入制造現場。

用一句話總結演進路徑：

制造業從“以產量為核心”走向“以數據為核心”。

那么，制造業的數據究竟從何而來，又是如何流動的？

縱觀制造企業的實踐，數據來源雖豐，但大抵可分為兩類。第一類是企業內部信息化系統產生的數據，它們如同企業的“神經網絡”，記錄著每一個業務動作、工藝參數與設備運行，構成了最龐大、最連續、最結構化的數據資源池。第二類則來自企業內外協同過程，包括內部從研發到生產、從計劃到倉儲的端到端數據流轉，也包括外部與供應商、客戶在訂單、交付、物流等方面的數字化協同。

盡管數據的重要性已成為共識，制造業在數據化道路上仍面臨5大共性“卡點”：數據異構融合困難，不同系統、協議、格式導致數據難以打通；數據孤島化嚴重，工廠、部門、系統間各自為政；數據質量參差不齊，缺失、錯誤與口徑不一直接影響成本與決策精度；數據安全風險突出，導致生產中斷、知識產權損失、合規風險上升；數據流程機制不暢，導致數據責任不清、共享困難、價值鏈條斷裂，難以形成有效的數據運營閉環。

從“數據資源”到“數據動能”的三步走

如何突破這些瓶頸，實現從“數據資源”向“數據動能”的轉變？億信華辰認為，企業可以分三步走：

第一步：夯實底座（數據資源化）

第二步：打通鏈路（數據資產化）

第三步：形成閉環（數據動能化）

以上三步構成了制造業數據動能化的核心路徑——從“存量積累”到“價值流動”，再到“生態共生”。具體來看：

第一步是夯實底座，構建制造業數據資源體系，形成數據資源。

這一步是打好基礎，通過“湖倉一體化”構建數據存儲底座，再以“開發治理一體化”提升數據質量與安全，最后借“資源目錄體系”實現數據的歸集與管理，讓數據真正“找得到、用得上、可信賴”。

第二步是打通鏈路，構建數據資源流通機制，形成數據資產。

這一步是讓數據流動起來。在企業內部，要打破部門與系統壁壘，實現全流程互聯；在產業層面，要推動上下游之間的數據共享，實現“數據共贏”。同時，需建立數據確權、分級分類與安全審計機制，為數據的市場化運營奠定基礎。

第三步是形成閉環，構建數據驅動的智能制造場景。

從研發、生產、供應鏈到銷售與服務，在每個環節中嵌入由數據與算法驅動的智能應用。這意味著數據必須與算法、技術緊密結合，否則即便擁有海量數據，也可能陷入“看得見，用不上”或“算得動，算不準”的困境，甚至出現“數據空轉”——為智能而智能，卻無實際價值。

關鍵在于實現“場景與能力的平衡”。企業不能盲目追求高難度、全覆蓋，而應基于自身的信息化水平，選擇合適場景，圍繞高成本、高敏感、可量化ROI的環節優先攻堅，并堅持“試點驗證—價值復用—逐步推廣”的路徑。智能應用并非越多越好、越新越好，真正的價值來自于：場景選對、數據打好、算法用準、持續運營。

構建可持續的數據動能體系：四層并進

而要實現這一目標，絕不能僅靠技術單點突破或某個部門獨自推動。制造業要構建可持續的數據動能體系，必須依靠 “戰略、技術、業務、管理”四層并進的系統工程。

第一，戰略層：定方向、劃邊界、立機制。

企業要從戰略上明確：數據是資源，更是生產要素，是未來增長的核心動力。這意味著需要：制定企業級的數據戰略與總體路線圖，明確數據在研發、生產、供應鏈、服務中的戰略定位，組建 CDO 或數據委員會，形成跨部門統一協調機制，將數據價值納入企業 KPI 與業務考核中。許多領先的制造企業，如寧德時代、美的、三一重工，都是從“戰略牽引”開始做數據動能的。

第二，技術層：搭底座、強治理、建能力。

技術層是整個數據動能體系的地基，沒有這層能力，所有場景都無法真正落地。包括三個關鍵能力：

1）搭建數據治理體系，包括主數據、元數據、數據質量、數據分級分類等，這是國家政策正在強力推進的核心要求。

2）搭建數據中臺與數據湖倉體系，實現跨部門、跨工廠的數據匯聚、加工、共享，從“系統煙囪”走向“數據共享服務”。

3）建立AI算法與智能平臺能力，包括質量預測、排產優化、預測性維護、數字孿生、工藝優化等能力。因為沒有算法，就沒有“動能”。

第三，業務層：抓場景、出價值、建閉環。

業務層是數據動能體系真正釋放價值的地方，必須做到“價值驅動，而不是技術驅動”。我們通常建議從五大關鍵價值鏈切入：

研發：仿真優化、工藝知識庫、參數推薦

生產：預測性維護、能耗優化、良率提升

供應鏈：智能排產、智能補貨、運輸優化

銷售：需求預測、渠道優化

服務：遠程運維、備件預測、設備健康評分

每個場景都遵循“閉環原則”：業務問題 → 數據 → 模型 → 決策 → 執行 → 反饋。只有真正帶來 ROI 的場景，才值得擴展。

第四，管理層：保安全、強制度、育人才。

這一層是保障體系，也是很多企業智能化轉型中最容易忽略的部分。管理層需要做的包括：建立數據安全與隱私保護的全鏈路機制，完成數據所有權、使用權、責任權三權分離，將數據治理納入制度、流程和審計體系；同時要建立數據人才體系，提升業務人員數據素養，讓他們會提需求、會用數據。

戰略層決定往哪走，技術層決定能不能干，業務層決定值不值，管理層決定走多遠。這四層協同，正是國家在《制造業數字化轉型行動方案》與《數字中國建設總體布局規劃》中反復強調的推進邏輯：數字化轉型需要頂層設計、技術支撐、業務牽引和制度保障的協同推進。

全棧能力：從數據采集到智能應用

歸根結底，制造業需要的不是某一個工具或一類技術，而是一套覆蓋“數據采集→治理→匯聚→分析→智能→應用”的完整能力鏈條。只有基礎與應用相匹配、場景與能力相平衡，制造企業才能跨越從“資源”到“動能”的價值鴻溝，真正讓數據成為高質量發展的核心引擎。

在這方面，億信華辰的產品體系是全棧式、覆蓋式的，能夠助力企業從數據資源階段，一路走到數據動能階段。

第一，用 Petabase 構建企業的湖倉一體化數據底座。湖倉一體化是現在業內最主流的數據體系架構，它既能支持結構化數據，又能支持半結構化、時序數據、圖數據等全類型數據。通過 Petabase，幫助客戶實現：全域數據匯聚、批流一體處理、多引擎協同、萬級并發、海量存儲、高性能分析與建模、一句話，就是幫助企業把“散亂的數據資源”沉淀成“規范化的數據底座”。

第二，用睿治智能數據中臺，實現“開發+治理一體化”。數據多，并不等于數據能用。要讓數據成為資產，需要治理體系。這是從“數據資源”走向“數據資產”的關鍵一步。

第三，用ABI一站式分析平臺，讓數據真正服務業務決策。ABI 不只是一個報表工具，而是一個企業級經營分析平臺。讓數據進入會議室，讓數據進入管理層，讓數據進入每一次決策。

第四，通過“智問”智能體平臺，與企業共同探索智能化應用場景。幫助企業真正邁向“智能決策”“智能協同”“智能運營”的階段。

我們正迎來一個數據驅動制造的新時代——這條路沒有終點，只有不斷優化的循環。讓數據流動起來，讓制造智能起來，是中國制造邁向高質量未來的必然選擇。

END