為落實好黨中央、國務院關于數字中國建設和產業(yè)數字化轉型的重大決策部署，經報有關領導同志，從2024年開始，中國工業(yè)經濟聯合會在相關部委、高校、智庫和重點工業(yè)領域頭部企業(yè)的參與和支持下，在全國范圍內從征集范例、調查研究和宣傳培育三個維度開展中國工業(yè)數據治理“領跑者”企業(yè)工作，找出并宣傳推廣工業(yè)數據治理領域企業(yè)的優(yōu)秀成果、實踐經驗和典型案例，旨在發(fā)揮優(yōu)秀企業(yè)的榜樣帶動作用，強化協同效應，帶動更多企業(yè)增強數據治理能力，加快數字化轉型，搭建工業(yè)數據交流平臺和產業(yè)生態(tài)圈，挖掘數據要素作為新質生產力的價值，賦能工業(yè)高質量發(fā)展。

2024年9月11日，中國工業(yè)經濟聯合會主辦了第二屆中國工業(yè)高質量發(fā)展論壇，在論壇上發(fā)布了22家首屆中國工業(yè)數據治理“領跑者”企業(yè)名單等研究成果。根據工作計劃，中國工業(yè)經濟聯合會將持續(xù)做好中國工業(yè)數據治理“領跑者”企業(yè)工作，找出更多工業(yè)領域重點行業(yè)的“領跑者”企業(yè)和典型經驗，為工業(yè)企業(yè)的數據治理和數字化轉型搭建學習交流和產業(yè)合作的權威平臺。

三一重工股份有限公司（以下簡稱“三一”）成立于1989年，是全球工程機械行業(yè)的領軍企業(yè)，公司產品包括混凝土機械、挖掘機械、起重機械、樁工機械、路面機械等；其中，混凝土設備為全球第一品牌，挖掘機、大噸位起重機、旋挖鉆機、路面成套設備等主導產品已成為中國第一品牌。

從國內一流走向世界一流，三一的“數智化”進程正如火如荼地開展。公司將數智化建設融入制造、產品、運營等各個場景，積極促進產業(yè)高端化、智能化、綠色化。

智能制造方面，當前三一已有 33 座燈塔工廠建成達產，其中 “北京樁機工廠” 和“長沙泵送 18 號工廠”已通過世界經濟論壇權威認證，并在印尼成功設計建設了行業(yè)首座海外“燈塔工廠”，在全球重工行業(yè)達到領先水平，為全球制造業(yè)企業(yè)提供可借鑒的數智化發(fā)展路徑。

智能產品方面，今年，三一在第50000臺大型挖掘機產品成功下線的里程碑時刻發(fā)布智慧礦山解決方案3.0，滿足客戶更高效、更智能、更安全的礦山開采需求，此外，還實現了遠程遙控挖掘機在應急救援場景的首次應用，一鍵掛卸配重、可變跨距、智能一鍵伸縮臂等起重機智能應用驚艷客戶，首創(chuàng)塌落度智能檢測、AI智能卸料等技術，引領商砼行業(yè)智能化變革。

智能運營方面，三一的工業(yè)互聯網平臺已實現1.6萬臺設備、2.3萬個四表、4.6萬個攝像頭的實時在線接入，通過數據分析與算法模型，系統(tǒng)優(yōu)化降低成本及能耗。2023年，在作業(yè)過程中開展的節(jié)能降耗項目累計節(jié)約能源費用超過1億元。

圖1 2024中國工業(yè)數據治理“領跑者”企業(yè)

在數智化建設過程中，三一非常重視數據治理工作的開展，聚焦數據中臺建設、數據流程制度、數據資產管理、數據應用和數據合規(guī)等工作，至今已經形成了完善的數據治理體系。

三一數據治理工作可以分為4個階段：

“數據生產階段”（2005年-2019年）：在數字化轉型的初期，以滿足業(yè)務協同、財務管控為主，確保所有核心業(yè)務全面在線。

“數據資產沉淀階段”（2019年-2021年）：伴隨著數據相關平臺理論及技術的成熟，三一搭建起數據中臺和主數據平臺，并基于這兩個平臺，沉淀數據對象模型、指標庫、算法模型等資產，并形成了清晰的資產目錄。

“數據治理階段”（2021年-2023年）：全面開展數據治理體系建設，形成了一整套戰(zhàn)略、組織、標準、流程、制度、方法、工具和評價機制，形成了具有三一特色的數據治理實踐。

“數據驅動階段”（2023年-）：基于沉淀的數據資產，利用AI算法、大模型挖掘數據價值，落地了智能套料、工序級自動排程、智能體應用、智能數據分析等眾多場景，賦能業(yè)務、驅動轉型。

圖2 三一數據治理歷程

一、數據中臺建設

對三一范圍內的數據進行統(tǒng)一采集、計算、存儲、加工，同時統(tǒng)一標準和口徑，形成標準數據，進一步構建數據資產，為業(yè)務提供高效數據服務。數據中臺建設初期面臨業(yè)務系統(tǒng)繁雜，數據多源多態(tài)，數據質量不高等難題，通過投入大量的精力，梳理各類系統(tǒng)的數據源類型及涉及的核心業(yè)務對象，確認數據入湖范圍，同時逐步迭代改善采集功能，逐步攻破多源多態(tài)數據采集問題。

當前數據中臺共接入500+個業(yè)務系統(tǒng)，實現全量數據入湖；管理表資產2.4萬+，公共數據模型1300+個，數據指標2000+個。

二、數據流程制度建設

根據“數據全生命周期治理規(guī)范與方案”，并結合三一現狀，設計并發(fā)布了三一數據治理的流程與規(guī)范框架，包括：《三一數據管理總綱》《三一數據架構管理政策》《三一數據源管理政策》《三一數據質量管理政策》，作為三一數據管理的“憲法”，確立了三一數據管理總體綱領性原則，明確各業(yè)務領域數據Owner與數據管家相關角色及職責，為數據治理工作開展、數據管理相關流程制度規(guī)范建設與執(zhí)行提供依據。

基于數據管理總綱與政策，圍繞數據全生命周期管理，從數據平臺、數據資產、數據治理、數據應用四個層面發(fā)布了18個數據管理相關流程及制度規(guī)范，支撐數據管理、數據治理工作規(guī)范化開展。

圖3 數據管理流程制度

三、數據資產管理

三一數據資產分成6級，共有3個業(yè)務板塊、10個業(yè)務域、50+個主題域、200+個業(yè)務數據對象，管理2萬+個邏輯實體、82萬+個屬性。

L0級板塊：三一集團層面的最高級分類，定義了下轄的不同業(yè)務板塊，以及數據資產范疇，如裝備制造、金融保險等。

L1級業(yè)務域：為了強化企業(yè)內業(yè)務部門的數據管理責任，采用業(yè)務管理邊界方式劃分，如產品研發(fā)域、生產制造域、營銷服務域、財務管理域、人資管理域等。

L2級主題域：對應特定數據領域的、互不重疊的抽象概念，管轄一組與主題密切相關的業(yè)務對象，如工藝管理、計劃排程、現場管理、設備管理等。

L3級業(yè)務數據對象：業(yè)務領域重要的人、事、物，如工藝路線、生產計劃、生產訂單等；架構建設和治理主要圍繞業(yè)務數據對象開展。

L4級邏輯實體：描述一個業(yè)務數據對象在某方面特征的一組屬性集合；承載業(yè)務用途的表/視圖必須與邏輯實體一一對應。

L5級屬性：信息的最小顆粒，用于客觀描述業(yè)務對象在某方面的性質和特征。承載業(yè)務用途的字段必須與屬性一一對應。

三一數據資產按照保密程度被分成了S1-S6的6個密級，配合IT系統(tǒng)，創(chuàng)建數據資產權限申請流程。用戶如需使用數據資產，需要通過直屬領導、數據歸屬業(yè)務部門Owner、數據治理部確認使用途徑、方式后，才可以進行調用。每一次數據調用操作均會被記錄，如有數據泄露的風險可以及時溯源。

四、數據合規(guī)體系建設

在各項業(yè)務出海過程中，三一嚴格遵守國際規(guī)則和當地法律法規(guī)，通過建立健全的數據合規(guī)體系，采取嚴格管控措施和技術，保障數據合規(guī)性。

數據合規(guī)制度方面：建立矩陣性的數據合規(guī)組織，統(tǒng)籌規(guī)劃、制度流程、監(jiān)督檢查，推動數據合規(guī)工作。同時，制定嚴格數據合規(guī)管理紅線、指導手冊、重要業(yè)務場景合規(guī)指引，及配套數據合規(guī)點檢平臺，有效保障數據合規(guī)工作運行。

數據合規(guī)管控方面：嚴格遵守各國數據合規(guī)政策要求，基于全球數據法律法規(guī)、歐盟OTA認證、國家安全等驅動因素，形成數據全生命周期合規(guī)和業(yè)務過程合規(guī)“2條主線”，評估、采集、存儲、傳輸、應用等“7個控制域”，合規(guī)影響評估、存儲本地化、存儲最小化、超期刪除、加密存儲等“29項控制項”保障業(yè)務數據合規(guī)性。

數據合規(guī)落地措施：針對有本地化存儲特殊要求的國家，嚴格按照當地要求進行本地化部署，針對敏感個人數據不能跨境的國家，在采集方面杜絕采集該類數據（如人臉、指紋等）；同時，涉及軍政類客戶的設備數據，一律禁止采集。對于部署在海外的數智化系統(tǒng)合規(guī)性，建立由內部專業(yè)律師和外部當地律師雙向影響評估，確保滿足當地數據合規(guī)性要求；此外，持續(xù)關注全球合規(guī)政策變動，動態(tài)調整數據合規(guī)紅線要求及指引，滿足數據合規(guī)性。

五、數據治理策略

三一在開展數據治理工作從兩個方面入手，形象稱之為“陣地戰(zhàn)”與“殲滅戰(zhàn)”。

陣地戰(zhàn)：即數據治理部統(tǒng)籌推進，建設數據管理體系，包括制度、規(guī)范、流程以及數據標準，識別主價值鏈上的核心業(yè)務對象關鍵屬性，并納入清潔度工作，提升關鍵數據質量。

殲滅戰(zhàn)：即通過項目制組建團隊，解決既定范圍內的數據質量、數據管理等問題。

圖4 數據治理開展策略

六、利用數據降本增效

三一持續(xù)推進全量全要素數據采集，挖掘數據價值，提升精細化運營效率。公司的工業(yè)互聯網平臺廣泛連接各類設備與系統(tǒng)，集成采集、匯聚、分析海量數據，以建模實現數字孿生，推動企業(yè)提質、降本、增效。

（一）預測性維護與優(yōu)化運營

通過實時監(jiān)測和分析設備運行數據，三一能夠預測故障，提前安排維護，避免非計劃停機，減少維修成本，延長設備壽命。此外，數據分析幫助三一優(yōu)化工作流程，提升設備利用率和工作效率。如三一攪拌站預測性維護，全天候看護巡檢提供7x24小時故障診斷服務，可實現自動巡檢，讓客戶安心使用、放心生產。

故障早發(fā)現，定位更精準。實時監(jiān)控設備運行狀態(tài)，在設備故障早期就能發(fā)現潛在運行問題。精準定位異常故障點，提供針對性的保養(yǎng)提醒，避免小故障轉化為大故障。讓客戶錯峰檢修，避免臨時停機帶來的損失。

壽命可預知，備件更合理。根據設備實時運行狀態(tài)預測設備剩余使用壽命，智能提醒客戶進行備品備件儲存，大幅降低庫存成本，避免缺件等待。

（二）供應鏈透明化與協同

通過集成供應鏈數據，三一能夠更好地協調庫存、生產和運輸，減少過度庫存和供應短缺，降低物流成本，同時提高響應速度和客戶滿意度。公司以制造運營管理平臺（iMOM）為核心，結合車間物流管理系統(tǒng)（iWMS）、生產計劃系統(tǒng)（iAPS）、數字孿生等多套數字化系統(tǒng)，形成了工廠生產制造的“智能大腦”，實現了研發(fā)和生產管理的在線化、實時化、智能化，有助于實現資源的最優(yōu)配置與科學合理決策。

（三）智能制造與質量控制

通過海量數據、多維分析，三一結合企業(yè)生產場景，開創(chuàng)了全新的生產管理模式。不同角色的用戶可以從不同角度，運用大數據輔助自己的工作，既能清晰了解工廠的實際運轉情況，又能相互配合，實現對排產精細化管理。

借助數據分析，三一能夠實時調整生產線參數，減少原材料浪費，降低廢品率。此外，通過質量數據的分析，三一可以迅速識別質量問題，提高產品質量，降低返修和召回成本。

（四）銷售與市場預測

通過分析銷售數據、市場趨勢和客戶需求，三一能更準確地預測市場需求，優(yōu)化生產計劃，減少庫存成本，同時提高產品定位和營銷策略的有效性。

以配件需求預測為例，根據配件特征匹配需求預測模型，實現不同業(yè)務場景下的精準預測，海外本地庫存現貨滿足率提升到93%；同時也優(yōu)化庫存結構、改善庫存周轉，預防4000余萬庫存呆滯風險。

（五）智能服務與客戶支持

利用遠程監(jiān)控和診斷技術，三一能更快響應客戶問題，減少現場服務的必要性，降低服務成本，同時提升客戶體驗，增強客戶忠誠度。如依托車聯網、人工智能、大數據等先進技術，三一為吊裝行業(yè)提供整體解決方案，保障設備安全，滿足客戶線上化運營管理需求。起重機“智慧運營”項目獲評“工信部十佳大數據案例”。

（六）能效管理和環(huán)保合規(guī)

通過對能源消耗的監(jiān)測和分析，三一實施節(jié)能措施，降低能源成本，同時滿足環(huán)保法規(guī)要求，降低潛在的環(huán)保處罰風險。

以設備能源管理舉例，為解決設備用能異常風險高、能源運維質量差、能源成本管理難、雙碳節(jié)能壓力大的四個痛點，三一以“三步走”的策略實現能源管理從粗放到精益。

以物聯網數據應用為例，自研峰谷平智能調度應用，實現設備能源精確測量和精準分析，通過預測能源使用情況，評估節(jié)費空間，優(yōu)化用電模式，并在三一集團推廣，實現年降本1000萬元以上。

（七）決策支持與風險管理

通過構建統(tǒng)一的數據倉庫和分析平臺，三一實現了跨部門的數據整合和實時共享，極大提升了決策速度和團隊協作效率。

七、數據應用典型案例

（一）智慧存貨管理

制造企業(yè)的存貨管控涵蓋采購、生產、銷售、研發(fā)等環(huán)節(jié)，涉及公司運營全流程。三一集團涉足行業(yè)多、實施范圍廣（國內/國際所有事業(yè)部和法人主體），因在經營過程因缺乏有效的庫存計劃、統(tǒng)一的管控機制、統(tǒng)一的數據標準，加之管理系統(tǒng)分散、部門聯動困難和管控無方法等，導致效率低下、庫存短缺和積壓并存的問題。

智慧存貨管控平臺利用數據中臺，基于大數據與可視化技術，集成計劃、生產、銷售、庫存等業(yè)務數據，搭建存貨監(jiān)控大屏、指標預警、專題分析、行動管理、風險報告在內的綜合管控平臺。

三一借助智慧存貨管控平臺，通過流程優(yōu)化、資源整合、智能決策、風險預警、組織保障，開展存貨精細化分析、異常定位與預警，總結存貨特點，揭露存貨問題、剖析原因，樹立追本溯源、開放探索的深層次存貨管控方法與思路，推動各業(yè)務環(huán)節(jié)運行模式改進，實現管理價值提升和數據資產變現。

圖5 智慧存貨管理平臺

（二）設備能源管理

三一在整個OTD（訂單到交付）鏈條各個環(huán)節(jié)中，均實現了數據的豐富流動，配備相應系統(tǒng)進行管理。比如廠內的制造環(huán)節(jié)，從最開始的物料準備、物流配送，再經過鋼板裁剪、塑形、焊接增材、機加減材、涂裝亮化、裝配集成性能等過程，通過1.6萬臺設備實時在線、2.3萬個四表構建能源網絡、4.6萬個攝像頭對工廠透明化管理等實現“一切業(yè)務數字化”，有效地將生產資源全量全要素連接，積累了豐富數據資產，為數據應用與變現奠定基礎。

以設備的能源管理舉例，為解決設備用能異常風險高、能源運維質量差、能源成本管理難、雙碳節(jié)能壓力大的四個痛點，三一以“三步走”的策略實現能源管理從粗放到精益。

第一步：被動能效服務，設備等基礎設施改造，基于控制系統(tǒng)進行控制，實現設備數據的本地存儲；

第二步：數字化能效管理：可視化能源管理，能源統(tǒng)計在線化、數字化，設備數據、用能數據在線統(tǒng)計計算；

第三步：主動能效服務：建立生產用能模型，挖掘節(jié)能潛力，精細化用能管理。

主動能源管理的價值逐步顯現，對比2022年，2023年萬元產值能耗同比下降11%，碳排放同比下降13%，能源數據變現同比提升51%，在作業(yè)過程中開展的節(jié)能降耗項目累計節(jié)約能源費用超過1億元。

圖6 能源管理大屏

未來，三一將繼續(xù)圍繞“全球化、數智化、低碳化”戰(zhàn)略，繼續(xù)加大研發(fā)投入，強化技術創(chuàng)新，全力以赴加快推進研發(fā)、制造、營銷、服務的國際化，以及智能制造、智能產品和智能運營的深度融合，利用數據進行降本增效，致力于為全球客戶提供更加高效、智能、環(huán)保的產品和解決方案，共同推動全球工程機械行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

來源：中國工業(yè)經濟聯合會

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