摘要：这几天，一直在忙于对刚建成的系统进行测试，被搞得焦头烂额。通过仔细思考，发现现在最大的问题是数据治理的问题。
这几天，一直在忙于对刚建成的系统进行测试，被搞得焦头烂额。通过仔细思考，发现现在最大的问题是数据治理的问题。
当前数据上存在以下几个问题：一是数据填写随意，特别是一些数据明明不正确他们还是照填不误，格式不统一，五花八门。二是数据填写不完整，很多工艺或者参数缺失，甚至有些工艺就只有一工序，却能进行生产，真不知道这样的工艺是如何写出来的。三是数据孤岛与整合失效，部门间数据壁垒导致信息割裂。供应链协同数据脱节（原材料库存与生产计划数据无法实时同步。四是工艺参数记录滞后及能源消耗数据颗粒度粗放。五是数据质量标准缺失。物料批次追溯信息断层。
解决上述问题的思路：采用“制度+技术+流程”三位一体的治理框架。
一、数据质量治理
1. 标准化数据录入体系
约束机制：开发带值域校验的电子表单。
双人复核制：在质量追溯环节（如物料批次登记）启用录入人与审核人分离机制，系统自动记录操作轨迹
自动化采集替代：对轧制温度、拉伸速率等工艺参数，部署工业物联网传感器替代人工补录，实现秒级数据采集
2. 数据完整性治理
工艺参数完整性矩阵：建立工序级数据关联模型，缺失任一参数自动触发工单暂停
数据质量看板：开发实时数据完整率仪表盘（如字段缺失率、异常值占比），设置部门级KPI考核（目标值≤2%）
二、数据整合与协同
3. 消除数据孤岛
跨系统主数据管理：建立统一物料编码体系（如铜材牌号+供应商代码+熔炼批次的三段式编码），通过数据中台实现ERP/MES/SCM系统数据双向同步
供应链协同平台：部署API网关实现库存数据实时共享（如原材料库存量每15分钟更新至生产计划系统）
4. 实时数据采集升级
边缘计算节点：在关键工序部署边缘服务器，实现振动频率、表面温度等工艺参数的毫秒级采集与本地预处理
能源计量精细化：按产线/设备安装智能电表，建立单位能耗模型。
三、质量追溯与标准建设
5. 物料全生命周期追溯
批次穿透式管理：采用区块链技术记录铜材熔炼→轧制→成品的全流程数据，实现任意成品30秒内反查原料供应商
缺陷关联分析：建立SPC控制图关联工艺参数波动与质量缺陷（如表面波纹度超标自动关联轧辊间隙数据）
6. 标准体系构建
四级数据标准：制定企业级数据字典（基础标准）、部门级业务规范（应用标准）、岗位级操作手册（执行标准）、系统级校验规则（技术标准）
动态优化机制：每季度组织业务部门评审数据标准，更新率不低于15%
四、长效治理机制
7. 组织与文化变革
三层治理架构：决策层（数据治理委员会）、管理层（数据管家）、执行层（业务数据专员）
数据认责机制：建立CU矩阵明确200+核心数据的创建者（C）、使用者（U）权责
能力提升计划：开展数据素养专项培训（覆盖率达90%），举办数据分析应用竞赛
五、实施计划
阶段式推进：
紧急止血期（1-2月）：优先部署工艺参数强制校验、关键物料批次追溯
体系构建期（3-6月）：完成数据标准制定、治理平台上线、组织架构调整
持续优化期（7-12月）：建立数据质量月度评估机制，开展数据应用场景拓展
来源：做个梦给你1128
