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■ 贺明玲
工业数据是制造企业的重要生产要素，但其价值尚未得到充分发挥。不少企业投入大量资源搭建数据平台，汇集了海量生产数据，却未能将其转化为质量提升、设备运维与生产优化层面的实际成效。问题的症结不在于数据存量不足或技术能力欠缺，而在于治理过程中标准、部门、应用三者之间缺乏有效协同，数据在采集、流转、应用各环节存在衔接断层。本文从协同逻辑入手，分析工业数据治理中的协同阻滞问题，探究工业数据价值释放机制的构建路径。
数据价值的协同逻辑。工业数据价值的实现，离不开标准、部门与应用三者的联动：统一标准为数据流通奠定基础，部门协同破除壁垒保障数据流转，应用落地推动数据进入决策环节、转化为实际价值。三者相互支撑：标准支撑数据共享，数据共享支撑应用落地，应用又能通过反馈推动标准迭代完善，任何一个环节缺失都会造成价值链条的断裂。
数据标准衔接不畅。制造企业通常配备不同厂家、不同年代投产的生产设备，设备编码规则、指标定义口径、数据传输格式等均存在差异。产线设备使用一套编码体系，质检设备采用另一套编码体系，能源计量系统的数据格式也无法与生产执行系统直接对接。标准不统一导致数据即便完成汇聚仍无法复用，同一物理量在不同系统中名称、单位、采样频率各不相同，需要人工完成映射转换，既增加了处理成本，也容易引发语义冲突。
部门数据流动受阻。生产、质量、设备、工艺等相关部门在信息化建设过程中，往往各自独立开发业务系统，这些系统仅围绕本部门需求设计，未充分考虑跨部门数据共享需求，由此形成了数据壁垒。生产部门掌握实时工况数据，质量部门留存检验检测数据，设备部门拥有运行维护数据，但各类数据分散存储在不同系统中，跨部门调用需要层层审批。数据壁垒的成因在于权责划分不清、共享规则缺失：业务部门担心数据共享后承担额外质量责任，技术部门缺乏推动共享的动力，管理部门也未形成明确的数据资产归属及使用规范。
治理应用联系松散。部分制造企业存在“重平台建设、轻业务落地”的现象，把主要精力放在数据中台建设、数据清洗、可视化展示上，治理成果以平台功能、数据报表的形式呈现出来，没有真正地进入业务决策当中。质量追溯所需求的批次关联数据、预测性维护所需求的设备特征数据、生产排程所需求的产能约束数据，在治理过程中未得到有针对性的采集。治理与应用之间缺少反馈闭环，治理团队依照技术标准推进治理，对业务场景真正需要哪些数据并不了解；业务部门在应用中遇到的数据质量问题、指标定义偏差，也没有途径反馈给治理环节加以修正。治理成果与业务需求错位，造成平台汇聚的数据与实际应用所需数据存在差距，数据的价值停留在展示层面，未能进入决策层面。
数据价值的释放机制。统一标准体系建设。标准统一是数据价值释放的前提条件，需要从企业层面建立包含主数据、指标口径、数据模型等在内的统一标准体系。主数据管理要确定物料、设备、产品等核心实体的唯一编码规则，保证同一个对象在各个系统中具有一致的标识。指标口径统一要依靠业务部门的深度参与，生产、质量、设备等各相关部门共同确定关键指标的计算方法、统计周期和数据来源，防止技术部门单方面定义造成业务脱节。数据模型标准要确定字段结构、数据类型以及质量准则，为不同系统间的数据融合提供统一的模板。
跨部门权责机制完善。打破部门数据壁垒要从组织机制层面确定权责关系，建立业务部门负责数据定义、技术部门负责平台支撑、管理部门负责协调监督的协同治理架构。业务部门是数据的生产者和使用者，要对数据标准的定义、数据质量的维护以及应用需求的提出负有责任，保证数据符合业务的实际需求。技术部门负责数据平台建设、数据集成开发和技术工具支撑，为数据共享提供技术保障，但是不代替业务部门进行数据定义。管理部门是由企业高层发起的治理战略制定者、跨部门争议协调人、共享执行监督者。在权责分明的基础上，根据企业级数据目录确定数据资产清单及归属关系，制定分级分类权限管理规则，在保证数据安全的前提下实现合规共享，将数据由部门资源转化为企业资产。
业务应用闭环构建。数据价值的最终实现要以高价值业务场景为引领，建立“治理-应用-反馈-优化”的良性循环。企业应该从质量追溯、预测性维护、生产排程等数据驱动特征明显、业务价值可量化的场景入手，根据场景需求倒推数据治理任务，确定每个场景需要哪些数据、质量达到什么标准、由哪个部门负责提供。在应用推进过程中，建立数据问题反馈机制，业务部门在使用数据时发现的质量缺陷、口径偏差、缺失字段等，通过标准化渠道反馈给治理团队，成为下一阶段治理任务的一部分。治理团队根据反馈持续改进数据标准和质量，应用团队依托更为完备的数据深化业务分析，二者形成正向循环。应用闭环将数据治理从孤立的技术工程转化为融入业务流程的价值创造活动，数据价值在持续更新中逐步显现。
（作者单位：重庆财经学院）
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