企业深陷数据内耗？本文揭示AI大数据时代三大痛点：数据治理混乱、知识孤岛丛生、决策效率低下，并提出三角突围方案。

中国电子商会数据要素发展工作委员会理事长李丽在理事会上强调数据要素重要性，承诺推动数据要素市场发展，促进数字化转型，加强数据资源整合与应用，以助力数字经济健康可持续发展。工委会将汇聚政产学研用力量，共建数字经济发展生态，加速行业创新与发展。

企业数据分析正在经历一场革命性升级

中国电子商会数据要素发展工委会第一届二次理事会成功召开，彭李辉秘书长致辞强调数据要素市场化配置的重要性，并感谢工信部支持。中国电子商会致力于推动数字经济领域合作，打造国家级数字经济平台，发起全球数字经济联盟D50，加强国际合作与交流。期望工委会未来更多参与国际事务，为会员企业创造发展机遇。

随着数字技术5G、大数据、边缘计算、云计算、人工智能、物联网等技术快速发展，以及工业4.0、中国制造2025、数字中国建设规划的深度推进，打造“数字化工厂”成为了很多企业的重要战略目标。 什么是“”数字化工厂”？面对数字化转型带来的机遇与挑战，传统制造企业该如何跟上时代的步伐打造数字化工厂？数字化工厂建设对传统PLM、ERP、MES、WMS等业务系统带来哪些挑战和变化？ 1.什么是数字化工厂？ 数字化工厂DF（Digital Factory，DF）是运用数字技术、大数据、人工智能、物联网等先进技术，将生产线和生产设备连接起来，实现高效、自动化、智能化、自适应的一种先进的制造模式。 这种制造模式以数字化工厂为核心，在设计、生产、质量、物流、环保等领域，实现数据的实时感知、存储、分析、决策和控制，提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量、提升客户满意度和创造核心价值。、智能化工厂是智能制造的核心，是未来工业生产的一种新趋势和新模式。 数字化工厂提供了全面的制造过程管理，在实际产品生产前，在计算机模拟的环境中完成虚拟生产全部过程，生成经过“数字化工厂”验证过的、实际生产所需的各种工艺数据和文档。 从应用层面看，数字化工厂核心，即是PLM、ERP、MOM、WMS、DCS五大系统的全面集成、打通和融合，并以MOM/MES（制造运营系统）为中枢核心，形成智能制造创新平台。 1、PLM系统 PLM系统（Product Lifecycle Management）是一种用于整个产品生命周期管理的软件系统。PLM系统包括设计、开发、制造、销售和维护等各个阶段，用于协调和管理整个生命周期的所有过程。 2、ERP系统 ERP系统是一个企业资源计划系统（Enterprise Resource Planning），是一种综合性的企业管理软件，旨在协调和整合企业各个方面的业务流程。ERP系统可以集成销售、采购、生产、物流、财务等多个业务领域，使各个部门之间的信息流和业务流更加协调和高效。 3、MOM系统 MOM系统（Manufacturing Operations Management）是一种用于制造业的管理系统，旨在协调和管理整个生产过程。MOM系统主要包括五个部分：生产管理、过程控制、设备管理、人机交互和数据分析。 4、WMS系统 WMS系统（Warehouse Management System）是一种仓库管理系统，旨在帮助企业有效地管理仓库，实现对供应链的优化。WMS系统可以管理仓库中的货物流动，跟踪每一件货物的位置、状态和数量，支持物流管理中的各个环节，包括收货、质检、入库、存储、拣选、装运等。 5、DCS系统 SCADA+PLC的生产现场控制系统。DCS系统（Distributed Control System）是一种分布式控制系统，主要用于工业自动化和过程控制。DCS系统通过分布在系统各个节点的控制器和传感器等装置，实现对生产过程的实时监控和控制。 2.智能制造本质的理解 智能制造本质应用最新工业工程及数字网络技术（移动互联网、边缘计算、大数据、人工智能、物联网等），重新审视企业现有流程与生产组织方式，实现企业在供应、营销、设计及制造等领域的经营创新，全面推动企业向生产智能、管理智能化、运营智能方向转型，以满足客户敏捷 、个性、服务化需求。 企业的数字化和智能化改造大体分为4个阶段：自动化产线与生产设备，设备互联与数据采集，数据的打通与直接应用、数据智能决策与控制执行。这4个阶段并不是严格按顺序进行的，各阶段不是孤立且可能跨越多个阶段。 数字化工厂的主要环节包括：设计、生产、物流、售后等环节。关键技术包括：人工智能、大数据、物联网、边缘计算、智能制造系统等。其中，数字化建模、虚拟仿真、虚拟现实/加强现实（VR/AR）等技术包含其中。 产品设计环节 在产品研发设计环节利用数字化建模技术为产品构建三维模型，利用数值仿真、虚拟现实等技术，对产品在各种条件下的性能进行模拟和测试。产品设计环节可以大大缩短设计周期、提高设计质量、快速响应市场需求和定制化生产。 生产规划环节 利用虚拟仿真技术对生产执行进行预规划和验证是数字化工厂生产流程中的一个重要环节。通过数字化建模和仿真技术，对生产环节进行虚拟仿真，既可以提前预测生产执行过程中可能出现的问题，也可以优化和验证生产方案的可行性。 生产执行环节 数字化工厂的生产执行环节是指公司采用数字化技术和工具实现生产计划和任务的执行过程，帮助企业实现生产计划与实际情况的一致性，实时监测生产设备和生产过程中的参数和指标，并提供实时反馈，帮助企业及时调整、优化生产过程。 仓储物流环节 数字化工厂仓储环节是指利用数字化技术和设备，对仓储管理进行优化升级的过程。通过数字化技术，仓储环节可以实现更精准的库存管理、更高效的物流运输和更快速的订单处理，同时可以有效降低仓储成本和提高工作效率。 数字化智能化车间的三维结构模型 将数字化建模、数字化控制、数字化管理等技术应用于车间规划与改善、生产运行、工艺执行、库存物流、质量控制、设施维护等六大主要业务活动。 结合5M2E（人员Man，设备Machine，物料Material，方法Method，测量Measurement，能源Energy和环保Environment）对生产过程中这六个元素进行监控和管理，提高生产效率和产品品质，并降低生产成本和资源浪费。 工厂数字化、智能化到一定程度，就能通过智能决策来做执行控制和自适应。自适应则指的是系统或设备能够根据外部环境的变化、自动调整参数以及工作模式的能力。 就像人体就是天然的自组织，手指破了皮肤会自动修复，运动疲劳了身体会自动恢复，长跑久了在没有大脑指令的情况下双脚也能维持和谐的跑姿，走路遇到水沟大脑还没反应过来双腿不由自主地跨越过去了。 3.数字化工厂驱使PLM、ERP、MES、WMS等系统解构和重构 通常认为，数字化工厂就是将PLM、ERP、MES、WMS业务系统组合并实现数据集成，然后结合物联网（IoT）、大数据、人工智能等技术，以及基于云计算、边缘计算等构建的数字化生产平台，实现生产过程的自动化、数字化和智能化。 但实际情况是否真的如此？在大规模批量生产的流程制造也许问题还不明显，但对于小批量、需要较高柔性和可定制性，以及对市场需求反应快的离散型制造就会有较大的问题。 传统的PLM、ERP、MES、WMS等系统，主要还是基于流程和管理的业务驱动模式。过去工厂缺少很多一线生产环节数据，或信息传递较原始，效率较低，而且ERP、CRM、MES等各种信息系统互相独立，存在很多数据孤岛。这些产品通常流程重且死板，适用性差，改造难；系统间多套主数据运营，仅面向企业内部经营管理，无外部资源整合的能力。 现在开始有一些公司通过新型的管理软件，对工厂的数据进行整合打通，并在此基础上提供更高效的信息传递、生产管理和协同，用以适应C2M和OTD。 以C2M场景为例，如果用户在下单及提出定制化需求后，在这之后取消订单、修改订单、追加订单，或者修改了产品的属性。这些改变除了在产品数量有变化之外，还会涉及BOM、工艺、设备的变化，然后引起采购需求、生产主计划、生产计划、库存、成本、工序等一系列的变化。这些变化会首先从PLM系统引发跟ERP、MES、WMS等系统交互，然后再是各系统的交互和协同，整个协同链路长，甚至存在链路有断点、信息孤岛和数据不一致的问题。 由于企业自身情况以及厂家各自擅长产品和领域的不同，PLM、ERP、MES、WMS等业务系统往往是在企业发展不同阶段，由不同厂家实施和搭建的，然后通过流程和管理来打通和协同，导致各系统间的关系是串行关系。但实际上业务运行的实质是牵一发而动全身，他们之间是互为网状关系，但由于信息化时代数字技术还没发展起来，还不具备运行网状关系的条件和基础。当数字技术充分发展后，这个网状协同关系是可以很好地运作起来，并可事先通过数字孪生、仿真的技术手段在数字世界模拟和验证。比如无论是PLM系统，还是ERP、MES、WMS系统，它们中某一个环节发生了变化，作为出发点均需要同时跟其它几个系统协同和交互。 就像在小水沟里丢一块石头后，石头激起的波纹会延着水沟的某个方向延伸，可以看成是串联的波动。水沟里的水基本上往一个方向波动，波动结束后水才会整体回流，只是力道减弱了。 如果往水塘中间丢一块石头，那么激起的波浪就会向四面八方扩散和迭代。池塘里的水在荡漾出去后，这个波动自触发以后就是连续的，看起来向外扩散又像是向内回流，已经分不清哪里是开始哪里是结束。水塘这种波浪扩散、延伸和迭代的模式和效果，类似端到端的实时计算和响应，才是数字化工厂和智能制造真正需要的。 以C2M为例，可能一开始用户需求的变化从PLM开始触发后，系统就开始不间断地运行。但当运行到某个环节，这个环境可能是PLM、也可能是ERP、MES、WMS甚至是DCS发现异常，然后从异常点开始往四面八方扩散和延伸。这个时候已经说不清谁是开始谁是结束，因为互为因果关系。 也就是说，当数字化、智能化工厂开始运行后，业务和数据角度看，已经不清楚谁来影响谁，因为它们是你中有我，我中有你，无始无终。就像平时谈论到底是先有鸡还是先有蛋，永远都说不清楚，其实也已经不重要了，因为任何事物开始的时候可能就是以终为始，然后结束的时候就是以终为始。 因此，对于C2M和柔性制造的数字化工厂，还需要对PLM、ERP、MES、WMS等系统进行解构和重构。 要解决数据孤岛、协同链路长、以及依赖串行流程控制这些问题，就需要这些业务系统的数据都要采集、存储到同一个统一的数据平台里（数据中台）。然后在此基础上解构原有的PLM、ERP、MES、WMS等业务，将共性、关联性和协同性很强的部分融合，原有独立性较强的核心的模块继续保留，同时也会增加一些新数字孪生、仿真验证等应用场景。从纵横向两个维度对原有的业务系统进行解构和重构，然后在低代码平台进行承载和落地（类似技术中台+业务中台）。 解构和重构等PLM、ERP、MES、WMS系统后，可以实现端到端的数据源统一，实现一体化敏捷运营、智能决策，精确排产、自适应生产管理，全域透明、智慧拉动式生产物流，进而提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量、提升客户满意度。 这种直接在数据中台上架构和实现业务系统功能的做法，可以看成是数据中台智能的延伸，类似直营店和加盟店的关系。“直营店”的数据直接通过低代码平台将数据存储到数据中台，“加盟店”是先将业务系统数据存储到自己的数据库，然后再将数据库的数据汇聚到数据中台。 也许数据中台的终极目的地就是所有的业务系统是直接架挂在数据中台之上，但那个时候也许已经不叫数据中台了，但是不管它叫什么其实不重要，它出现的时机和使命决定了它的任务和价值所在。 将PLM、ERP、MES、WMS系统解构和重构实施起来会有不小的难度，首先要充分考虑好架构，然后考虑到ERP的功能模块多且很复杂。但有难度并不代表不可行，比如可以用代码平台减少开发工作量，使用具备丰富ERP产品设计团队参与和主导。 4.结语 未来，随着数字化、智能化工厂的规划和实现，将会个人就业、企业定位以及产业的布局都会带来较大的冲击和影响。 比如未来有实力的制造型企业可以建设数字化、智能化工厂，没有实力建设数字化、智能化工厂的企业，可能需要将企业核心竞争力聚焦在品牌打造、市场营销和渠道关系维系等方面，产品设计、制造和物流方面就需要外包出去，逐渐形成营销型企业、产品型企业、生产型企业、物流型企业等。 建设数字化、智能化工厂也会对行业和产业带来冲击，并最终会驱动产业的分化、融合和重组，形成以“数字产业+基础资源产业“的新产业体系。 来源（公众号）：三界逆熵实验室

引言：破解政务数据治理的 “三元悖论” 政务数据治理长期面临质量、安全、效能的 “三元悖论”。在传统技术架构下，若要提升数据质量，就需要增加人工审核成本；强化安全机制，则会降低数据流通效率；而追求高效能，又可能牺牲治理精度。2023 年，全国一体化政务大数据平台市场规模达 64.5 亿元，同比增长 22.7%。然而，跨部门数据调用平均耗时仍高达 6.8 天，AI 应用大多局限于简单的 OCR 识别。大模型技术的突破，为重构治理范式提供了新路径。本方案提出构建 “数智中枢政务大脑”，通过 “架构跃迁 - 能力进化 - 生态激活” 三阶段演进，打造具备自主优化能力的政务操作系统。该系统已在深圳、杭州等地试点中验证了核心能力，实现跨部门协同效率提升 300%，市民办事材料精简 75%。 一、架构重构：从数据孤岛到数智神经网络的跃迁 1.1 传统架构痛点与重构必要性以某副省级城市为例（2023 年审计数据）： •孤岛化严重：78 个委办局中仅 32% 完成系统对接，跨部门数据调用需 6.8 天。 •智能水平低：90% 数据分析依赖人工处理，AI 应用仅限基础 OCR。 •扩展成本高：新增业务模块需 3 - 6 个月开发，单个 API 对接成本超 50 万元。 1.2 四层一体架构升级路径 1.2.1 基础设施层升级策略 •算力重构：采用 “2+1” 混合云架构，新建国产 AI 算力集群（如昇腾 910）占比 60%，利旧 x86 服务器通过容器化改造接入，算力利用率从 35% 提升至 72%。 •存储优化：◦结构化数据迁移至分布式 TiDB 集群，支持横向扩展。 ◦非结构化数据采用分级存储，热点数据保留全闪存阵列，冷数据转存蓝光库。 •网络升级：部署 SRv6 协议实现智能选路，量子密钥分发（QKD）技术保障跨域传输安全。 1.2.2 数据治理层动态化改造•智能数据管道： ◦语义校验：大模型识别表格逻辑矛盾（如年龄 18 岁但婚姻状态 “已婚”），准确率较规则引擎提升 40%。 ◦多模态转换：PDF / 图片 / 语音数据自动解析为结构化表格，错误率≤0.5%。 •血缘追溯系统：基于 Neo4j 构建全链路数据图谱，可追溯任意字段的采集设备、处理人员与流转路径。 1.2.3 大模型平台层能力进化•领域模型蒸馏三阶段： a.基座选择：国产模型（如 ChatGLM-6B），也可以现在deepseek模型。 b.知识注入：加载 50 万份政策文件、10 万小时政务录音。 c.对齐训练：使用 RLHF 技术确保输出符合《党政机关公文格式》。 •评估矩阵：包含政策合规性（如《数据安全法》第 21 条）、事实准确性（基于白皮书验证）、逻辑一致性三维指标 二、关键技术突破与创新实践 2.1 大模型驱动的治理闭环•智能决策三阶进化： ◦规则驱动：在早期的政务业务处理中，主要依据预设的规则进行决策。例如在行政审批中，若申请材料不全，系统会根据预设条件自动驳回申请，这种方式简单直接，但缺乏灵活性。 ◦数据驱动：随着数据的积累，开始利用历史数据分析进行决策。在预测基建项目风险等级时，通过分析以往类似项目的成本、进度、质量等数据，结合当前项目的特点，评估项目的风险程度，为决策提供更科学的依据。 ◦认知驱动：借助大模型的多模态推理能力，实现更高级的决策。如在评估灾情时，结合卫星影像、舆情数据等多源信息，全面了解灾情的严重程度和影响范围，从而制定更有效的救援方案。 •预测性治理：基于时序分析预测交通拥堵，通过对历史交通流量数据、时间、天气等因素的分析，建立预测模型。准确率达 89%，响应速度提升至 5 分钟。当预测到某路段即将出现拥堵时，交通管理部门可以提前采取疏导措施，缓解交通压力。 2.2 可信数据流通 “双链” 机制 •技术链：“区块链 + 隐私计算” 实现 6 部门医疗数据安全共享。区块链的不可篡改和可追溯特性，保证了数据的真实性和完整性。隐私计算则在保护数据隐私的前提下，实现数据的价值挖掘。通过这一技术链，6 部门的医疗数据得以安全共享，模型效果提升 30%。例如在疾病研究中，多部门医疗数据的共享可以为研究人员提供更全面的数据支持，提高研究的准确性和可靠性。 •制度链：数据使用 “负面清单” 通过智能合约自动执行，禁止人口数据用于商业营销。智能合约确保了制度的严格执行，一旦有人违反规定，系统会自动触发相应的惩罚机制，有效保护了公民的数据隐私。 2.3 数据清洗效能对比 指标 传统规则引擎 大模型增强 提升幅度 缺失修复率 62% 89% +43% 矛盾识别率 31% 78% +152% 人工复核量 35 人天 / 月 8 人天 / 月 -77% 三、实施路径：从试点验证到全域赋能 3.1 试点选择与敏捷开发 •场景筛选标准： ◦复杂性：涉及≥3 部门、数据格式≥5 类（如 “城市更新审批” 含 PDF 报告、GIS 地图等）。城市更新审批需要规划、住建、土地、环保等多个部门协同工作，且涉及多种数据格式，能够充分考验数智中枢的性能和兼容性。 ◦价值密度：ROI 模型计算预期效益，如缩短审批时长提升企业满意度 20%。通过量化评估，选择那些能够带来显著效益的场景进行试点，确保项目的投资回报率。 3.2 生态共建策略 •伙伴分级管理： 级别 合作内容 权益 战略级 核心模块研发（如华为） 知识产权共享 认证级 标准接口接入 流量扶持 + 合规审查 ◦战略级伙伴：与华为等行业巨头合作，共同研发核心模块。华为在通信、芯片等领域具有强大的技术实力，双方合作能够充分发挥各自优势，提升数智中枢的核心竞争力。同时，战略级伙伴享有知识产权共享权益，激励其积极投入研发。 ◦认证级伙伴：对于标准接口接入的伙伴，给予流量扶持和合规审查等权益。流量扶持可以帮助伙伴提高业务量，合规审查则确保其接入的安全性和规范性。 •开发者激励：设立 500 万元创新基金，鼓励开发者基于数智中枢开发更多应用。API 调用量 Top10 开发者获收益分成，进一步激发开发者的积极性和创造力，丰富应用生态。 3.3 长期演进路径 •算力网络优化：建设跨区域调度平台，通过算力券平衡资源供需。 •人才梯队培养：开设 “政务 AI” 课程，要求技术人员取得 HCIA-AI 认证。 四、风险防控与伦理保障 4.1 安全防护双闭环体系 •三防体系：数据加密（TLS 1.3）、访问控制（RBAC）、行为审计（区块链日志）。 4.2 伦理审查制度化•三阶审查机制： a.技术可行性（错误率≤0.5%）。 b.社会公平性（群体审批差异≤3%）。 c.公众接受度（试点支持率≥80%）。 五、预期成效与社会价值 •效率革命：政务服务响应速度提升 50%，人工干预减少 70%。例如在企业开办审批中，原本需要数周的时间，通过数智中枢，几天内即可完成审批，大大提高了企业的办事效率。 •成本优化：运维成本降低 30%，释放人力资源至创新岗位。传统架构下，大量人力用于系统运维和数据处理，如今通过自动化和智能化技术，减少了运维成本，将更多人力资源投入到创新工作中。 •治理升级：实现 “事后处置” 到 “事前预防” 转型，市民满意度达 90%。在城市管理中，通过实时监测和数据分析，提前发现并解决问题，提升市民的生活质量和满意度。 构建数字时代的政务 “安卓系统”政务大脑通过 “数据内核 + AI 中间件 + 生态应用” 的三重解耦，正在重塑政府治理的底层逻辑。如同 Android 催生移动互联网革命，这一开放、智能的平台将激发 “长尾创新”。既有头部企业在核心技术研发和关键模块构建上的引领作用，也有小微开发者基于平台开发各种 “微应用”，满足多样化的政务服务需求。当大模型成为政务系统的 “集体智慧”，我们迎来的不仅是效率的大幅提升，更是一个全民共治、数智共生的新纪元，政府与民众能够更加紧密地合作，共同推动社会的发展和进步。 来源（公众号）：AI数据推进器

本文深入探讨数据驱动的营销策略如何助力企业精准定位目标市场，提升营销效果。通过分析用户数据、市场趋势和竞争态势，制定个性化营销方案，实现销售增长和品牌提升。了解数据驱动的营销策略，助您把握市场先机，赢得竞争优势。

传统的治理手段已经难以应对企业的需求。Data+AI的结合不仅为数据治理带来了全新的效率提升，还赋予了治理过程更多的智能和前瞻性。从数据标准化、质量管理，到隐私保护和实时洞察，AI让数据治理不再是一项繁琐的任务，而是企业创新和发展的核心动力。

文章分析了我国数字政务建设中面临的区域性失衡、标准化程度低、安全保障体系不健全等挑战，并提出整体性治理路径。强调以用户需求为导向，提高数字政务效能，加强政策传导与落实，统一建设标准，夯实基层治理，保障数据安全，以支持国家治理体系和治理能力现代化。

现在整个行业都在谈论AI的下一个风口在哪里。 在我看来，AI数据治理就是最大的机会。 随着监管政策的收紧，那些重视数据治理的AI公司将获得巨大优势。而那些忽视数据治理的公司，随时可能因为数据安全问题被淘汰。