一、离散制造主数据治理解决方案

在离散制造行业，数据治理与主数据管理至关重要。亿信华辰离散制造业主数据管理解决方案通过主数据管理（MDM）实现企业核心数据（如物料、BOM、工艺路线、设备、供应商等）的全生命周期管控，确保数据一致、准确和可追溯，提升生产协同效率与决策质量。

行业痛点

• 数据对象复杂：涵盖10+主数据类型（BOM/物料/设备/工艺路线等），形成多维网状数据关系。
• 多源异构数据整合难：横跨PLM/ERP/MES等6+核心系统，涉及研发、生产等8大业务域数据孤岛。
• 数据质量黑洞：BOM数据误差导致产线停摆率达15%，物料冗余造成库存周转天数增加20%。

方案架构

本方案构建一体化的主数据管理平台，旨在前端无缝整合各来源系统的数据资源，实现集团层面数据创建的统一化；而在后端，则通过集中分发机制，确保数据的唯一出口，从根本上维护数据的权威性与准确性。

建设内容

主数据标准体系

通过规范主数据的标准设计保障主数据业务含义的统一和数据结构的一致性。同时，设计唯一性、可扩展性强的编码规则，避免数据重复或冲突。

主数据管理体系

通过规范主数据的责任主体、管理目标、运营流程及操作标准，确保主数据治理要求的有效落地。

二、白酒制造主数据治理解决方案

亿信华辰结合白酒行业近年发展趋势，以物料、商品、客户主数据管理为切入点，解决生产、营销、供应链等多个业务场景的痛点问题。

行业痛点

• 缺乏跨部门的数据整合：生产、采购和质量管理等部门的数据孤岛现象严重，缺乏有效的主数据整合，造成生产流程中的数据传递延迟和错误。
• 商品信息不一致：由于商品主数据在不同销售渠道、营销平台和门店中没有统一管理，导致商品描述、规格、定价等信息不一致，从而影响市场推广效果和品牌形象。
• 客户数据分散：客户信息分布在不同的系统中，未实现统一管理，导致营销活动缺乏针对性，无法有效利用客户历史数据进行精准营销，影响了客户忠诚度和市场反应速度。

方案架构

以白酒厂生产运营数据为基础，以主数据治理为切入点，以生产监控、销售优化和供应链管理为建设目标，构建满足战略层、管理层和运营层的管理需求，并兼顾“数据驱动”和“业务融合”的主数据管理平台，实现白酒生产（酿造、包装、质量检测等）、销售、供应链、财务等数据汇聚，为运营管理、决策赋能，提升生产效率、优化市场响应和加强供应链协同服务。

建设重点

• 明确组织架构：确保主数据管理职责和流程清晰。
• 依据分类与编码：制定统一的数据标准规范。
• 设计符合业务需求的主数据模型：确保数据结构规范化。
• 重点进行历史数据清洗：确保数据质量和准确性。

根据企业现状建立专责团队，明确各部门职责，确保主数据管理的执行与监督流程清晰，提升跨部门协作与沟通效率。

三、离散制造数据治理及应用解决方案

亿信华辰离散制造数据治理及应用整体解决方案旨在整合、治理及应用生产经营过程中产生的大量数据，帮助企业打通数据堵点，建立统一数据标准，实现数据共享，挖掘数据内在价值。

行业痛点

• 数据孤岛严重：制造业企业具备ERP、MES、PLM、OA等管理系统，但这些系统彼此孤立，存在系统墙，导致数据孤岛严重。
• 数据标准不统一：制造业业务系统之间存在着数据标准不统一的情况，导致订单、生产、仓储等数据无法融合。
• 数据质量差：各业务之间差别很大，业务环节对数据质量监管不足，导致数据质量低下，直接影响数据分析的准确性。
• 数据服务弱：缺乏制造业数据资产建设，且在数据资产基础上数据服务能力差，数据要素价值体现亟待加强。

方案架构

本方案核心理念为“业务驱动”，围绕这一理念展开数据治理与数据应用。通过对企业经营管理、战略运营、生产过程管控等场景化建设，从不同维度加强企业经营管理的辅助决策、过程分析、风险管控，加速制造业数字化转型。

建设内容

数据组织及体系搭建

对标DAMA和DCMM的框架标准和指南形成的贴合制造业企业的数据治理体系框架，调研分析企业数据治理各能力域的不足及需求，分析原因，提出改进思路，形成企业数据运营及管理体系。

数据治理及服务平台

在数据治理体系框架下，制定企业数据战略、组织体系、数据架构，围绕主数据、元数据、标准、质量、指标、安全、资产等多个领域进行相应的数据治理活动，支撑制造业企业五大领域数字化应用，为管理层、业务部门、IT部门提供数据支持，最终实现数据价值提升。

主数据管理

制造业主数据管理是对制造企业中关键、共享的数据进行统一管理的过程，这些数据是企业运营的基础，对企业的决策、业务流程和信息系统的有效运行起着至关重要的作用。通过有效的主数据管理，制造企业可以提高业务流程的效率和准确性，降低运营成本，增强企业的决策支持能力和竞争力。

生产经营分析及辅助决策

制造业生产经营分析及辅助决策支持，是通过对生产、成本、销售、库存等维度数据进行收集、整理、分析，为企业管理层提供决策依据。制造业生产经营分析及辅助决策支持能够帮助企业更好地了解自身的运营状况，发现问题和机会，做出科学合理的决策，从而提高企业的管理水平和市场竞争力。

应用场景

• 主数据管理
• 数据资产服务
• 数据分析及应用服务
• AI技术融合应用

四、车企数据治理解决方案

按研发、质量、设备、营销等业务维度进行需求调研、数据盘点、制定数据战略和蓝图规划，实现全域数据纳管、上下游数据贯通，保证业务数据应用及业务决策的正确性，同时解决数据无法关联分析、自助分析的问题。

应用场景

车联网数据治理

应对生产域、车联网域海量数据的治理需求，高效利用车企现在大数据平台组件集群计算能力，实现海量数据质检、质检报告推送、质检结果数据存储。

主数据治理

通过主数据管理实现车企主数据唯一可信数据源，实现核心主数据统一规范及编码，制定主数据标准、规则，加强主数据质量，实现对车企主数据有效管理。

数据资产管理

构建数据资产统一管理，实现数据从产生、入湖、联接到应用的全生命周期管控，同时基于数据治理体系、组织架构，建立车企运营指标体系。

建设内容

九项能力

覆盖数据采、存、管、用四个环节，包括数据采集、主数据、元数据、数据资产、数据标准、数据质量、数据安全、数据服务、数据指标等模块。

一套体系

• 数据治理战略规划：明确数据治理的定位；明确数据治理的目标；明确数据治理的建设步骤。
• 构建治理组织：构建数据治理领导小组；构建数据治理执行小组；明确数据治理组织角色与全职责。
• 数据治理规范制度。

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