从数据治理到数据应用，制造业企业如何突破数字化转型困境丨行业方案

我国制造业拥有 31 个大类、179 个中类和 609 个小类，是全球产业门类最齐全、产业体系最完整的制造业。作为世界工厂，中国制造业在拉动本国经济增长、促进本国就业等方面贡献卓越，更是我国民生消费的底层基础。同时，中国从原来的原料出口国，逐步转为工业品中间品、中间品等普通技术密集型产品的国家，为其他国家消费品的满足提供坚实支撑。

随着数字化浪潮汹涌而至，制造业紧随金融、信息通讯行业，正加速进入数字化转型的深水区。

制造业数字化转型

价值制造业数字化转型的价值体现在：

• 应用数字技术可以降低企业的成本

去年国际供应链大会上世界经济论坛发布的《第四次工业革命对供应链的影响》白皮书指出，79.9% 的制造业企业和 85.5% 的物流企业认为，在不考虑金融影响的前提下，数字化转型将产生积极影响，数字化变革将使制造业企业成本降低 17.6%、营收增加 22.6%，使物流服务业成本降低 34.2%、营收增加 33.6%，使零售业成本降低 7.8%、营收增加 33.3%。

・应用数字技术可以提升企业的效率

互联网集中了大量数字技术资源和服务，通过大幅提高应用效率而产生经济价值。根据研究显示，以 “数据驱动型决策” 模式运营的企业，通过形成自动化数据链，推动生产制造各环节高效协同，大大降低了智能制造系统的复杂性和不确定性，其生产力普遍可以提高 5%—10%。

制造业数字化转型是横跨数据全生命周期的，包括数字化研发、数字化制造、数字化营销、数字化体验和数字化中台。

制造业解决方案，从数据到应用

制造业数字化转型过程中，会面临着数据规模、数据复杂度的问题，数据规模体现在结构化、非结构、半结构数据量暴增，计算难度几何式递增；复杂度体现在数据复杂、数据类型复杂等。如何解决数据质量问题、数据标准问题、口径不一致问题，以及如何在治理过程中把分析和机理结合起来？

制造业数字化转型的核心在于数据，所以数据的链接、汇聚和治理是制造业企业数字化转型的第一步。

制造企业需聚焦一个成本、两个中心展开，覆盖制造企业的设计、生产、管理、销售及服务各个环节，并能基于各个环节产生的数据分析与挖掘进行控制、监测、检测、预测等生产经营活动，在缩短研发周期、增加采购实时性、提高生产效率与产品质量、降低能耗、及时响应客户需求等方面赋能。

袋鼠云为制造企业提供一整套的数据治理方法论和平台工具，围绕业务流、技术流、价值流三方面，从顶层规划、到数据资产体系建设，再到数据应用与服务，构建起完整的数据治理体系。此外，基于袋鼠云自主研发的一站式大数据开发与治理平台 —— 数栈 DTinsight，制造企业能够更快落地数据治理体系，实现数据从储存计算、开发治理到应用的全生命周期管理。

 

制造业成功案例

以某芯片企业为例，为解决集团统一数据管理和数据服务要求，需要打破数据壁垒，提供集团统一的数据服务标准和数据流程；需要通过数据采集、汇聚、加工和服务，建设统一数据资产平台进行数据管理，形成面向用户、面向管理、面向领导的全面数据管理视角。袋鼠云助力企业链接生产、研发和经营，构建集团数据资产平台提供统一服务。

以某合资车企为例，为更好应对数字化变革所带来的挑战 ，该企业现有的竖井架构的数据体系难以满足越来越多、越来越快的系统和数据交互、敏捷创新应用、数据共享、新业务拓展的需求。

袋鼠云助力该企业建设数据中台，实现数字化经营管理，全面了解用户的需求变化，也为营销、生产、服务等各个环节提供支撑，进一步提升企业的经营效率。