智能制造的数据管理和利用问题详解-2026年3月4日-6日sps广州制造展

智能制造高度依赖数据驱动，但制造业数据存在高度异构性和复杂性，数据孤岛问题严重，导致数据难以整合和共享。企业需要建立有效的数据治理体系，实现数据的实时采集、分级分类治理和安全保障。

一、数据管理和利用的主要问题

1. 数据孤岛问题

表现：智能制造涉及多个环节，如研发、生产、物流、销售、售后等，这些环节往往使用不同的信息系统(如ERP、MES、PLM、CRM等)，导致数据分散在多个系统中，形成数据孤岛。例如，生产数据存储在MES系统中，销售数据存储在CRM系统中，两者之间无法直接共享数据。

影响：数据孤岛导致数据无法实时共享和整合，影响企业对生产过程的全面监控和优化。例如，生产部门无法及时获取销售部门的订单信息，导致生产计划与市场需求脱节。

2. 数据质量与一致性问题

表现：不同来源的数据质量参差不齐，数据格式、精度、更新频率等不一致。例如，生产设备采集的数据精度可能较高，但人工录入的数据可能存在误差;不同设备采集的数据格式可能不同，难以直接进行分析。

影响：数据质量与一致性问题导致数据分析结果的准确性受到影响，影响企业决策的科学性。例如，基于低质量数据的预测模型可能无法准确预测设备故障，导致生产中断。

3. 数据安全与隐私问题

表现：智能制造涉及大量敏感数据，如生产数据、客户信息、知识产权等。数据在采集、存储、传输和使用过程中存在被泄露、篡改和恶意利用的风险。例如，工业互联网平台上的数据可能被黑客攻击，导致企业机密信息泄露。

影响：数据安全与隐私问题不仅影响企业的正常运营，还可能导致企业面临法律风险和声誉损失。例如，客户信息泄露可能导致客户流失，企业面临高额赔偿。

4. 数据利用效率低

表现：虽然企业积累了大量数据，但缺乏有效的数据分析和应用能力，数据的价值未能充分发挥。例如，企业可能仅使用数据进行简单的统计分析，而未深入挖掘数据中的潜在价值，如优化生产流程、预测市场需求等。

影响：数据利用效率低导致企业无法充分利用数据驱动生产优化和业务创新，影响企业的竞争力。例如，企业无法通过数据分析提前预测设备故障，导致设备突发故障，影响生产进度。

5. 缺乏数据治理机制

表现：许多企业缺乏完善的数据治理机制，数据管理混乱，缺乏统一的数据标准和规范。例如，企业内部不同部门对数据的定义和使用方式不一致，导致数据难以整合和共享。

影响：缺乏数据治理机制导致数据管理效率低下，数据价值难以挖掘。例如，企业无法建立统一的数据视图，影响企业对整体运营状况的全面了解。

二、原因分析

1. 技术架构复杂

智能制造涉及多种技术(如物联网、大数据、人工智能等)，技术架构复杂，不同技术之间的兼容性和互操作性差，导致数据难以整合。

企业内部信息系统建设时间跨度长，不同系统的技术架构和数据标准不一致，难以实现数据的无缝对接。

2. 数据管理意识不足

企业管理层和员工对数据管理的重要性认识不足，缺乏数据治理意识，导致数据管理混乱。

企业缺乏数据管理的专业人才，数据管理能力不足，无法建立完善的数据治理体系。

3. 数据安全技术不足

企业缺乏先进的数据安全技术，如加密、访问控制、数据备份等，无法有效保障数据的安全性。

企业对数据安全的重视程度不足，缺乏完善的数据安全管理制度，导致数据安全风险高。

4. 数据分析能力不足

企业缺乏数据分析工具和平台，数据分析能力不足，无法充分利用数据驱动生产优化和业务创新。

企业缺乏数据分析人才，数据分析团队规模小，数据分析能力有限，无法满足企业对数据利用的需求。

5. 缺乏统一标准

智能制造领域缺乏统一的数据标准和规范，不同厂商的产品和系统难以兼容和互操作。

企业内部缺乏统一的数据标准和规范，数据管理混乱，数据价值难以挖掘。

三、解决方案与建议

1. 构建数据中台

定义：数据中台是企业级的数据管理和共享平台，通过数据中台可以实现数据的集中管理和共享，打破数据孤岛。

实施：企业应建立统一的数据中台，整合来自不同系统的数据，实现数据的标准化、清洗、转换和存储。例如，通过ETL工具(Extract, Transform, Load)将不同系统的数据抽取到数据中台，进行统一处理。

效果：通过数据中台的建设，企业可以实现数据的实时共享和整合，提升数据管理效率。例如，某汽车制造企业通过数据中台整合了生产、销售、售后等环节的数据，实现了数据的实时共享，生产计划与市场需求的匹配度提高了30%。

2. 加强数据治理

定义：数据治理是指通过制定和执行数据管理的政策、流程和规范，确保数据的质量、一致性和安全性。

实施：企业应建立完善的数据治理机制，制定统一的数据标准和规范，明确数据的定义、格式、精度等要求。例如，通过数据治理工具(如Informatica、Collibra等)对数据进行质量检查和优化。

效果：通过数据治理，企业可以提升数据质量，确保数据分析结果的准确性。例如，某电子制造企业通过数据治理，数据质量提升了40%，数据分析结果的准确性提高了30%。

3. 强化数据安全

定义：数据安全是指通过技术手段和管理措施，保障数据在采集、存储、传输和使用过程中的安全性。

实施：企业应建立健全的数据安全管理制度和技术防护体系，采用加密、访问控制、数据备份等技术手段，保障数据的安全性。例如，通过防火墙、入侵检测系统等技术手段防止数据被恶意攻击。

效果：通过强化数据安全，企业可以降低数据泄露和被恶意利用的风险，保障企业正常运营。例如，某机械制造企业通过强化数据安全，数据泄露事件减少了80%，企业运营风险显著降低。

4. 提升数据利用效率

定义：数据利用效率是指企业通过数据分析和应用，挖掘数据价值的能力。

实施：企业应引入先进的数据分析工具和平台，如大数据分析平台(如Hadoop、Spark等)、人工智能平台(如TensorFlow、PyTorch等)，提升数据分析能力。同时，企业应培养数据分析人才，提升数据分析团队的规模和能力。例如，通过数据分析平台，企业可以实现对生产数据的实时监控和分析，提前预测设备故障。

效果：通过提升数据利用效率，企业可以充分发挥数据价值，提升竞争力。例如，某化工企业通过数据分析优化生产流程，生产效率提高了20%，成本降低了15%。

5. 推动标准化建设

定义：标准化建设是指通过制定和推广统一的技术标准和规范，确保不同厂商的产品和系统之间的兼容性和互操作性。

实施：企业应积极参与国家和国际智能制造标准的制定和推广，推动技术标准的统一和规范化。例如，我国的智能制造标准体系框架已初步建立，企业应积极对接这些标准，确保技术应用的标准化。

效果：通过推动标准化建设，企业可以降低技术集成难度，提升数据管理效率。例如，某家电制造企业通过对接国家智能制造标准，实现了设备和系统的无缝对接，数据管理效率提升了30%。

四、案例分析

1. 某汽车制造企业

问题：该企业存在数据孤岛问题，生产、销售、售后等环节的数据无法共享，导致生产计划与市场需求脱节。

解决方案：企业通过构建数据中台，整合了各环节的数据，实现了数据的实时共享和整合。同时，企业加强数据治理，提升数据质量，确保数据分析结果的准确性。

效果：通过数据中台和数据治理，企业的生产计划与市场需求的匹配度提高了30%，生产效率提升了20%。

2. 某电子制造企业

问题：该企业数据质量参差不齐，数据分析结果的准确性受到影响，导致生产决策的科学性不足。

解决方案：企业通过数据治理工具对数据进行质量检查和优化，提升数据质量。同时，企业引入大数据分析平台，提升数据分析能力，挖掘数据中的潜在价值。

效果：通过数据治理和数据分析平台，企业的数据质量提升了40%，数据分析结果的准确性提高了30%，生产决策的科学性显著提升。

3. 某机械制造企业

问题：该企业数据安全风险高，数据在采集、存储、传输和使用过程中存在被泄露和恶意利用的风险。

解决方案：企业建立健全的数据安全管理制度和技术防护体系，采用加密、访问控制、数据备份等技术手段，保障数据的安全性。

效果：通过强化数据安全，企业的数据泄露事件减少了80%，企业运营风险显著降低。

文章来源：广州国际智能制造技术与装备展览会

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