國務院《十四五智能制造發展規劃》明確將數據要素列為智能制造的核心生產資料，提出 “加快構建覆蓋產品全生命周期的數據治理體系，推動數據從資源向資產轉化，支撐AI大模型、數字孿生等新技術應用”。某裝備制造企業（以下簡稱H公司）攜手億信華辰，開啟了一場以數據中臺為核心，全生命周期數據治理為路徑，支撐智能制造大模型應用的實踐。

制造企業的數據困境與破局需求
H公司專注于高端裝備的研發與生產，同時為離散制造業提供全生命周期數字化工廠解決方案。然而，在數字化轉型的深水區，這家老牌制造企業遇到了典型的數據痛點：

ERP、PLM、MES、SAC 等30+業務系統的數據分散成信息孤島，采購、生產、財務數據無法聯動；
訂單、庫存等結構化數據與合同、發票、標書等非結構化數據缺乏統一存儲，難以支撐AI大模型等新興應用；
現有分析工具無法快速生成決策級報表，管理層難以實時掌握經營狀況。
當數據從輔助工具變成核心資產，H公司亟需一套從數據治理到價值變現的全鏈路解決方案—— 這正是與億信華辰合作的起點。

核心目標：構建四位一體的數據資產體系
項目的核心目標是解決數據在哪里、數據準不準、數據怎么用三大問題，最終實現數據業務化→數據資產化→資產服務化的閉環。具體拆解為四大方向：

建體系：通過DCMM數據管理能力成熟度評估認證，建立覆蓋元數據、標準、質量的全流程管理制度；
搭平臺：構建大數據存儲平臺，統一管理結構化與非結構化數據，支撐AI大模型；
做治理：通過元數據血緣分析、數據標準落地、質量校驗，將散點數據轉化為可信資產；
促應用：搭建報表分析平臺，聚焦經營績效、財務健康、應收賬款等財務域場景，讓數據直接服務決策。
實施路徑：從治數據到用數據的全流程落地
H公司的數據管理平臺并非單純的技術平臺，而是 “治理 - 存儲 - 服務” 一體的資產運營樞紐 ：

向上承接大模型、報表分析等應用的數據需求；
向下整合ERP、PLM、MES等系統的數據供給；
中間通過元數據管理、標準落地、質量校驗等全生命周期治理將散點數據轉化為可信資產。

1. 數據管理體系：用 DCMM 夯實制度地基
H公司的第一個動作，是以DCMM3級（穩健級）為目標，建立數據管理的規則引擎。項目團隊梳理了8大能力域的管理制度，如《元數據管理辦法》《數據標準管理規范》，覆蓋數據戰略、架構、生命周期等全環節。最終，H公司順利通過DCMM3級認證，成為當地制造企業數據管理的標桿。


2. 大數據平臺：打通結構化 + 非結構化的數據存儲
制造企業的數據富礦不僅有ERP的訂單、MES的生產數據，還有合同、發票、標書等非結構化數據 —— 這些正是AI大模型的燃料。項目團隊構建了雙引擎存儲架構：

結構化數據：匯聚ERP、PLM、MES、SAC、WMS、電子簽章、資金、費控等30個系統的結構化數據（超5T），通過HDFS分布式存儲實現高效查詢；
非結構化數據：搭建MINIO對象存儲系統，存儲標書、合同、發票等文件（超5.2T），支持S3協議，為AI大模型提供可訓練的基礎數據。

例如，H公司的項目合同等非結構化數據，通過MINIO集中存儲后，可直接對接大模型進行合同條款抽取、風險預警，大幅提升合同管理效率。

3. 數據治理平臺：讓數據從可用到可信
數據治理的核心是給數據貼標簽、立規矩。項目團隊通過億信睿治數據治理平臺，實現了四大能力：

元數據管理：采集27個系統的83229張表元數據，繪制數據血緣圖（如應收賬款來自ERP的客戶訂單→MES 的生產入庫→財務系統的發票），解決數據從哪來、到哪去的問題；
數據標準落地：將3966項財務標準嵌入系統，比如從貨幣單位、匯率類型等字段，強制要求各系統按標準輸出；
數據質量校驗：通過112條規則自動檢測數據，比如應收賬款逾期超過90天需標記，并生成質量報告，推動業務部門整改；
數據資產化：建立財務域數據資產目錄，將應收票據臺賬、銷售憑證等數據封裝為可申請、可調用的資產，比如匯率資產可通過API接口供各系統調用。

4. 報表分析應用：讓數據開口說話
數據治理的終極目標是用數據決策。項目團隊聚焦財務域核心場景，搭建了三大分析應用：

經營績效分析：整合銷售、成本、利潤數據，實時展示國內銷售、直接出口、出口總包等維度的績效，幫助管理層快速調整業務策略；
財務健康與效率分析：通過銷售毛利、存貨周轉等指標，預警庫存積壓、毛利率下滑等風險；
應收賬款分析：按0-90天、90-180天、1 年以上等賬齡段，展示應收賬款分布，結合周轉率指標，推動財務部門優化催收策略。

例如，通過應收賬款分析應用，H公司發現 “1 年以上逾期賬款” 占比偏高，于是針對性加強了客戶信用評級和合同條款約束，3個月內逾期賬款減少了15%。

走出制造行業數據治理的差異化路徑

H公司的實踐證明：數據治理不是技術擺設，而是支撐智能制造的數字發動機。它一邊通過全生命周期治理將數據散點轉化為可信資產，一邊為大模型、智能應用提供精準燃料，最終實現數據 - 資產 - 價值的閉環。

1.DCMM與業務深度融合
H公司不是為了認證而做DCMM，而是將DCMM的8大能力域轉化為可執行的制度，比如《元數據管理辦法》直接指導IT部門的數據采集規范；

2.制造行業框架復用
項目構建了自頂向下設計（戰略驅動）+ 自下向上實施（平臺落地）的制造企業數據治理框架，覆蓋 “數據 - 資產 - 應用” 全鏈路；

3.技術積累賦能未來
通過微服務架構、K8S 部署、非結構化數據匯聚等技術，為后續AI大模型、數字孿生等應用奠定了基礎。

結語：當數據不再是躺在系統里的數字，而是能支撐決策、能驅動創新的資產，制造企業的數字化轉型才能真正落地生根—— 這正是H公司數據治理實踐的最大價值。對于更多制造企業而言，H公司案例提供了一個可復制的模板：從痛點出發，以價值為導向，用治理 - 存儲 - 應用的全鏈路方案，將數據轉化為真正的核心資產。