制造企业数字化转型已经进入“深水区”，数据作为新型生产要素，数据治理能力成为影响企业智能制造成熟度的重要变量。当前多数制造企业虽然完成了设备联网，但普遍存在数据孤岛林立、质量参差、标准缺失等问题，导致生产执行系统（manufacturing execution system, MES）、企业资源规划（enterprise resource planning, ERP）系统、产品生命周期管理（product lifecycle management, PLM）系统间语义异构，决策层难以获取统一运营视图，导致数据治理严重滞后，进而引发“重采集轻治理、重存储轻萃取、重报表轻洞察”现象，元数据无目录、主数据无主责、时序数据无版本控制，导致预测性维护误报率提升、工艺参数优化失效、供应链协同失准。因此，本文对制造企业数字化转型中的数据治理路径进行研究，以期实现从经验驱动向模型驱动发展、从流程自动化向认知智能化发展，夯实新型工业化数据基础。

1 制造企业数字化转型中数据治理的重要性

1.1 支撑制造企业数字化转型

数据作为新型生产要素，其质量直接决定制造企业实施智能制造、工业互联网、柔性生产等转型路径的效果。缺乏治理的数据通常存在字段缺失、口径不一、时序错乱等问题，容易导致MES误判设备状态、高级计划与排程系统输出无效方案、质量追溯链条断裂等，让管理层基于错误洞察做出资源配置决策，进一步加剧运营风险。而数据治理主要通过建立主数据标准、元数据管理体系、质量监控规则，为ERP、PLM、供应链管理等系统提供可信数据输入，确保业务流程在数字化环境中稳定运行。

1.2 推动制造企业实现决策智能化与运营精细化

数字化转型目标为实现数据驱动的智能决策，而决策质量依赖于输入数据的完整性。目前，制造企业常面临数据丰富但洞察贫瘠的问题，主要原因是未建立数据价值萃取机制。数据治理通过构建指标体系、维度建模、追踪数据血缘，进一步提高订单交付周期、设备综合效率、物料齐套率等指标的可解释性。管理层可穿透数据表象，定位异常环节，明确异常原因，如发现某产线设备综合效率下降是因为换模时间异常，而不是设备故障，从而精准解决异常问题。在运营层面，数据治理支撑实时监控，通过科学设定数据质量阈值和异常波动预警规则，自动识别生产参数漂移、库存水位异常、物流延迟等风险，触发预设应对措施。

1.3 保障制造企业合规性与风险控制能力

制造企业数据涉及大量敏感数据，包括工艺参数、客户定制信息、员工操作记录、供应商成本等，正面临日益严格的行业数据安全规范。数据治理通过分级管理机制，识别不同层级的数据，实施字段级加密、访问审计、脱敏输出等控制措施，构建纵深防御体系。若数据未得到治理，则容易在应用程序编程接口（application programming interface, API）调用、报表导出、第三方共享等环节发生非授权泄露，从而引发法律诉讼。在质量追溯场景中，数据治理确保全链路数据不可篡改。当出现产品召回事件时，企业需要在72h内定位缺陷批次、关联生产参数、锁定责任工位，这主要依赖于完整数据血缘和时间戳记录。通过数据治理，可自动生成符合标准的审计报告，降低合规成本。

1.4 促进制造企业跨组织协同与生态价值创造

现代制造已经从单体工厂竞争转向供应链生态协同，数据成为连接上下游的重要纽带。若数据缺乏治理，则很难实现跨企业系统对接，如主机厂与零部件供应商由于物料清单（bill of material, BOM）结构编码不一致导致交付延迟，物流平台、仓储系统因状态字段定义不同造成库存虚高。数据治理通过制定行业兼容的数据标准，打通产业链上下游的数据流，从而支撑供应商管理库存、准时制生产、协同计划、预测与补货等先进模式的落地。

在工业互联网平台场景下，数据治理有助于企业安全开放非敏感数据，吸引生态伙伴共建应用。例如，设备制造商向运维服务商开放运行参数，支撑预测性维护服务变现；整车厂向金融租赁公司共享车辆使用数据，优化残值评估模型。数据治理框架融合数据沙箱、联邦学习等技术，在原始数据不出域的前提下实现联合建模，平衡价值共享与资产保护。数据治理还能满足碳足迹追踪、绿色供应链认证等需求，通过统一计量口径与验证机制，提高企业可持续发展报告可信度。数据治理从企业内控工具转变为生态协同基础设施，推动制造企业从产品供应商向数据服务商转型。

2 制造企业数据治理路径

2.1 编制数据资产报表

在数据治理中，制造企业需编制动态化、可视化、可追溯的数据资产报表，将其作为数据价值量化评估的主要工具。该报表以客户数据域（订单行为、服务记录、定制偏好）和企业运营数据域（设备综合效率、工艺参数、质量缺陷、库存周转）为主线，按照报表应用成熟度划分为高价值（直接驱动决策）、中价值（支持分析建模）、低价值（归档备查）3级标签，结合时间维度统计期末存量、年初基线、月度增量，形成多维数据增长热力图。报表集成数据血缘追踪引擎，自动映射字段级来源、转换路径、消费终端，支持穿透式溯源。报表同步嵌入数据健康度指标，如完整性、一致性、时效性、唯一性，并利用红黄绿灯预警异常波动。通过商业智能看板实现资产全景监控，管理层可实时掌握数据活跃度、复用率、投资回报率贡献度，驱动资源向高价值场景倾斜，使数据资产从静态目录升级为动态创新引擎，推动柔性制造、精准排产、客户生命周期管理等目标实现。

2.2 编制数据资产目录

数据资产目录是制造企业实现数据可发现、可理解、可复用的治理载体，要以元数据为骨架、业务语义为脉络，构建可视化的企业级数据地图。在目录编制过程中，制造企业要围绕战略发展（产品创新、市场拓展）、业务运营（生产调度、质量控制、设备运维）、管理支持（成本核算、绩效评估）领域，对每一个数据实体标注技术属性、业务属性、管理属性。通过图数据库技术，实现数据关系脉络化呈现，支持实体间关联查询。采用交互式可视化看板，以拓扑图、热力矩阵、标签云等形式抽象展示数据分布、热度、质量状态，便于非技术人员直观理解数据资产结构。此外，将目录与数据中台进行深度融合，实现元数据自动采集、变更联动更新、权限动态控制，推动数据管理从“人工台账”向“智能导航”发展，提高数据驱动制造的协同效率。

2.3 建立数据治理绩效考核体系

制造企业数据治理绩效体系中，须构建业务价值导向、技术能力支撑的量化评估模型，通过关键绩效指标（key performance indicator, KPI）、目标与关键成果融合机制进一步细化治理责任。业务维度注重数据对运营效率和决策质量的贡献度，设置“主数据准确率高于99.5%”“关键报表交付时效达标率达到100%”“数据驱动场景覆盖率年增幅达30%”等结果性指标；技术维度侧重治理过程能力，制定“元数据完整率”“数据血缘覆盖率”“异常数据闭环修复周期小于48h”等过程性指标。而考核周期则按照月度跟踪、季度复盘、年度总评执行，配套自动化采集工具从数据中台、数据质量探针、工单系统抓取原始数据，避免出现人工填报偏差。对于指标权重实行动态调整机制，随企业数字化转型进程优化配比，确保绩效体系与战略目标的一致性。

数据治理绩效结果直接与部门预算分配、项目优先级排序、个人绩效奖金挂钩，设立“数据质量标兵”“数据治理创新奖”等专项激励，增强跨部门协作意愿，同步建立“红黄牌”问责机制，对连续两个季度未达标的部门启动治理审计。通过数据治理成熟度雷达图可视化呈现各生产单元能力短板，引导资源精准投入。数据治理绩效体系将抽象治理要求转化为可测量、可比较、可激励的行为准则，推动数据治理责任从技术部门独担转向全员共建共治，在组织文化层面固化“数据即资产、质量即生命”的核心理念，为智能制造的持续优化提供制度支持。

2.4 建立数据分级管理和授权应用机制

制造企业应建立数据分级管理和授权应用机制。根据数据敏感度、业务影响度、合规风险度将数据分为4层，分别为L1公开数据（产品目录、产能公告），L2内部运营数据（设备综合效率、排产计划），L3核心商业数据（BOM成本、客户定制参数），L4受控合规数据（员工薪酬、工艺专利、质量追溯原始记录），每层设置差异化的访问控制策略、加密强度、审计粒度，依托基于角色的访问控制和基于属性的访问控制混合模型，实现“最小权限，动态授权，操作留痕”。在关键数据管理中，制造企业实施字段级脱敏、水印追踪等措施，确保在数据发生泄露的情况下可以溯源定责，归口管理部门则按照数据所有者原则划分，工艺数据管理责任由工程中心承担，质量数据管理责任归属质量管理部门，杜绝出现权限泛化问题。

授权应用机制嵌入企业统一身份认证平台和数据服务网关，执行“申请-审批-授权-监控-回收”5步闭环流程。用户调用数据的API或下载报表前，须通过多因子认证并签署数据使用协议，在这个过程中，访问时间、操作类型、数据范围、终端指纹等均被记录，生成不可篡改的审计日志。针对跨部门共享场景，应用数据沙箱技术，允许在隔离环境中进行联合建模，原始数据不出域。通过授权应用机制，在保障数据主权与合规底线前提下，促进研发、生产、物流供应等环节高效协同。该机制既规避因数据封锁导致的决策滞后，又防止“无序开放”引发数据泄露，保障安全和效率，推动制造企业向数据驱动型组织稳定发展。

2.5 设立跨职能数据治理委员会

在制造企业中设立跨职能数据治理委员会，由首席数据官牵头，成员涵盖信息技术、生产、质量管理、物流供应、财务等部门负责人，负责制定数据决策、审批治理流程、处理数据争议。委员会下设数据治理办公室，配置专职数据管家，按照业务域划分“责任田”。例如，生产数据管家隶属制造中心，主要负责工艺参数标准维护；客户数据管家归属营销体系，管控订单主数据一致性与服务标签体系。建立“数据所有者、数据管家、数据用户”责任链，数据所有者承担业务语义定义责任，数据管家执行日常监控，数据用户遵守使用规范并反馈改进需求，形成权责对等的治理闭环。

为有效发挥跨职能数据治理委员会的作用，应构建协同机制。将数据治理平台嵌入业务流程，在PLM系统中新增BOM数据发布前强制校验字段完整性，在MES工单创建时自动关联设备编码有效性检查，在ERP采购订单审批流中嵌入供应商主数据状态校验，并通过流程再造将治理规则转化为强制约束条件。同时，开展月度会议，由各业务域管家汇报关键指标达成率、排名前3的质量问题根本原因、改进计划，委员会现场决议资源调配。

2.6 构建数据质量闭环体系与持续改进机制

制造企业要构建覆盖数据全生命周期的质量闭环体系，将质量控制嵌入数据产生、流转、消费各环节。在产生环节，通过设备传感器校准、MES工位机防错、BOM校验等手段，确保数据“一次录入、全程可信”；在流转环节，布设数据质量探针，实时监测数据完整性、一致性、时效性，自动标记异常数据，触发修复工单；在消费环节，结合业务场景设定数据可信阈值。

构建持续改进机制，依托数据质量规则引擎与自动化工作流，实现“监测-告警-根因分析-修复-验证”5步闭环。每月生成数据质量健康报告，关联业务影响指标（因物料主数据错误造成的停工时长），要求责任部门优先整改影响较大的问题。同时，将数据质量KPI纳入精益生产改善项目，与六西格玛改进模式融合，形成“数据问题即生产缺陷”的管理共识，推动数据治理从满足合规性要求朝驱动运营效率提升的方向发展。

3 结语

数据治理作为制造企业数字化转型中不可缺少的环节，亟须突破传统数据治理在规模、异构性、实时性维度上的局限。本文分析了制造企业数字化转型中数据治理的重要性，提出了制造企业数据治理路径，通过这些路径，推动制造企业提高数据治理能力，提高数据可用性，为智能化排产、预测性维护等目标的实现提供高质量数据支撑。

在未来研究中，应聚焦人工智能驱动的自动化数据质量修复机制、跨企业数据空间互操作协议，以及数据资产估值机制，推动数据治理从企业内闭环向产业级协同发展。同时，探索数据治理与工业知识图谱、数字孪生的深度融合路径，构建具备自学习、自优化能力的智能治理体系，加快制造企业数字化转型进程。

作者：中国航发贵州红林航空动力控制科技有限公司 凌娟