中国工业数据治理优秀企业三一重工：数据驱动经营决策，推进数智化转型

为落实好党中央、国务院关于数字中国建设和产业数字化转型的重大决策部署，经报有关领导同志，从2024年开始，中国工业经济联合会在相关部委、高校、智库和重点工业领域头部企业的参与和支持下，在全国范围内从征集范例、调查研究和宣传培育三个维度开展中国工业数据治理“领跑者”企业工作，找出并宣传推广工业数据治理领域企业的优秀成果、实践经验和典型案例，旨在发挥优秀企业的榜样带动作用，强化协同效应，带动更多企业增强数据治理能力，加快数字化转型，搭建工业数据交流平台和产业生态圈，挖掘数据要素作为新质生产力的价值，赋能工业高质量发展。

2024年9月11日，中国工业经济联合会主办了第二届中国工业高质量发展论坛，在论坛上发布了22家首届中国工业数据治理“领跑者”企业名单等研究成果。根据工作计划，中国工业经济联合会将持续做好中国工业数据治理“领跑者”企业工作，找出更多工业领域重点行业的“领跑者”企业和典型经验，为工业企业的数据治理和数字化转型搭建学习交流和产业合作的权威平台。

三一重工股份有限公司（以下简称“三一”）成立于1989年，是全球工程机械行业的领军企业，公司产品包括混凝土机械、挖掘机械、起重机械、桩工机械、路面机械等；其中，混凝土设备为全球第一品牌，挖掘机、大吨位起重机、旋挖钻机、路面成套设备等主导产品已成为中国第一品牌。

从国内一流走向世界一流，三一的“数智化”进程正如火如荼地开展。公司将数智化建设融入制造、产品、运营等各个场景，积极促进产业高端化、智能化、绿色化。

智能制造方面，当前三一已有 33 座灯塔工厂建成达产，其中 “北京桩机工厂” 和“长沙泵送 18 号工厂”已通过世界经济论坛权威认证，并在印尼成功设计建设了行业首座海外“灯塔工厂”，在全球重工行业达到领先水平，为全球制造业企业提供可借鉴的数智化发展路径。

智能产品方面，今年，三一在第50000台大型挖掘机产品成功下线的里程碑时刻发布智慧矿山解决方案3.0，满足客户更高效、更智能、更安全的矿山开采需求，此外，还实现了远程遥控挖掘机在应急救援场景的首次应用，一键挂卸配重、可变跨距、智能一键伸缩臂等起重机智能应用惊艳客户，首创塌落度智能检测、AI智能卸料等技术，引领商砼行业智能化变革。

智能运营方面，三一的工业互联网平台已实现1.6万台设备、2.3万个四表、4.6万个摄像头的实时在线接入，通过数据分析与算法模型，系统优化降低成本及能耗。2023年，在作业过程中开展的节能降耗项目累计节约能源费用超过1亿元。

图1 2024中国工业数据治理“领跑者”企业

在数智化建设过程中，三一非常重视数据治理工作的开展，聚焦数据中台建设、数据流程制度、数据资产管理、数据应用和数据合规等工作，至今已经形成了完善的数据治理体系。

三一数据治理工作可以分为4个阶段：

“数据生产阶段”（2005年-2019年）：在数字化转型的初期，以满足业务协同、财务管控为主，确保所有核心业务全面在线。

“数据资产沉淀阶段”（2019年-2021年）：伴随着数据相关平台理论及技术的成熟，三一搭建起数据中台和主数据平台，并基于这两个平台，沉淀数据对象模型、指标库、算法模型等资产，并形成了清晰的资产目录。

“数据治理阶段”（2021年-2023年）：全面开展数据治理体系建设，形成了一整套战略、组织、标准、流程、制度、方法、工具和评价机制，形成了具有三一特色的数据治理实践。

“数据驱动阶段”（2023年-）：基于沉淀的数据资产，利用AI算法、大模型挖掘数据价值，落地了智能套料、工序级自动排程、智能体应用、智能数据分析等众多场景，赋能业务、驱动转型。

图2 三一数据治理历程

一、数据中台建设

对三一范围内的数据进行统一采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径，形成标准数据，进一步构建数据资产，为业务提供高效数据服务。数据中台建设初期面临业务系统繁杂，数据多源多态，数据质量不高等难题，通过投入大量的精力，梳理各类系统的数据源类型及涉及的核心业务对象，确认数据入湖范围，同时逐步迭代改善采集功能，逐步攻破多源多态数据采集问题。

当前数据中台共接入500+个业务系统，实现全量数据入湖；管理表资产2.4万+，公共数据模型1300+个，数据指标2000+个。

二、数据流程制度建设

根据“数据全生命周期治理规范与方案”，并结合三一现状，设计并发布了三一数据治理的流程与规范框架，包括：《三一数据管理总纲》《三一数据架构管理政策》《三一数据源管理政策》《三一数据质量管理政策》，作为三一数据管理的“宪法”，确立了三一数据管理总体纲领性原则，明确各业务领域数据Owner与数据管家相关角色及职责，为数据治理工作开展、数据管理相关流程制度规范建设与执行提供依据。

基于数据管理总纲与政策，围绕数据全生命周期管理，从数据平台、数据资产、数据治理、数据应用四个层面发布了18个数据管理相关流程及制度规范，支撑数据管理、数据治理工作规范化开展。

图3 数据管理流程制度

三、数据资产管理

三一数据资产分成6级，共有3个业务板块、10个业务域、50+个主题域、200+个业务数据对象，管理2万+个逻辑实体、82万+个属性。

L0级板块：三一集团层面的最高级分类，定义了下辖的不同业务板块，以及数据资产范畴，如装备制造、金融保险等。

L1级业务域：为了强化企业内业务部门的数据管理责任，采用业务管理边界方式划分，如产品研发域、生产制造域、营销服务域、财务管理域、人资管理域等。

L2级主题域：对应特定数据领域的、互不重叠的抽象概念，管辖一组与主题密切相关的业务对象，如工艺管理、计划排程、现场管理、设备管理等。

L3级业务数据对象：业务领域重要的人、事、物，如工艺路线、生产计划、生产订单等；架构建设和治理主要围绕业务数据对象开展。

L4级逻辑实体：描述一个业务数据对象在某方面特征的一组属性集合；承载业务用途的表/视图必须与逻辑实体一一对应。

L5级属性：信息的最小颗粒，用于客观描述业务对象在某方面的性质和特征。承载业务用途的字段必须与属性一一对应。

三一数据资产按照保密程度被分成了S1-S6的6个密级，配合IT系统，创建数据资产权限申请流程。用户如需使用数据资产，需要通过直属领导、数据归属业务部门Owner、数据治理部确认使用途径、方式后，才可以进行调用。每一次数据调用操作均会被记录，如有数据泄露的风险可以及时溯源。

四、数据合规体系建设

在各项业务出海过程中，三一严格遵守国际规则和当地法律法规，通过建立健全的数据合规体系，采取严格管控措施和技术，保障数据合规性。

数据合规制度方面：建立矩阵性的数据合规组织，统筹规划、制度流程、监督检查，推动数据合规工作。同时，制定严格数据合规管理红线、指导手册、重要业务场景合规指引，及配套数据合规点检平台，有效保障数据合规工作运行。

数据合规管控方面：严格遵守各国数据合规政策要求，基于全球数据法律法规、欧盟OTA认证、国家安全等驱动因素，形成数据全生命周期合规和业务过程合规“2条主线”，评估、采集、存储、传输、应用等“7个控制域”，合规影响评估、存储本地化、存储最小化、超期删除、加密存储等“29项控制项”保障业务数据合规性。

数据合规落地措施：针对有本地化存储特殊要求的国家，严格按照当地要求进行本地化部署，针对敏感个人数据不能跨境的国家，在采集方面杜绝采集该类数据（如人脸、指纹等）；同时，涉及军政类客户的设备数据，一律禁止采集。对于部署在海外的数智化系统合规性，建立由内部专业律师和外部当地律师双向影响评估，确保满足当地数据合规性要求；此外，持续关注全球合规政策变动，动态调整数据合规红线要求及指引，满足数据合规性。

据治理工作从两个方面入手，形象称之为“阵地战”与“歼灭战”。

阵地战：即数据治理部统筹推进，建设数据管理体系，包括制度、规范、流程以及数据标准，识别主价值链上的核心业务对象关键属性，并纳入清洁度工作，提升关键数据质量。

歼灭战：即通过项目制组建团队，解决既定范围内的数据质量、数据管理等问题。

图4 数据治理开展策略

六、利用数据降本增效

三一持续推进全量全要素数据采集，挖掘数据价值，提升精细化运营效率。公司的工业互联网平台广泛连接各类设备与系统，集成采集、汇聚、分析海量数据，以建模实现数字孪生，推动企业提质、降本、增效。

（一）预测性维护与优化运营

通过实时监测和分析设备运行数据，三一能够预测故障，提前安排维护，避免非计划停机，减少维修成本，延长设备寿命。此外，数据分析帮助三一优化工作流程，提升设备利用率和工作效率。如三一搅拌站预测性维护，全天候看护巡检提供7x24小时故障诊断服务，可实现自动巡检，让客户安心使用、放心生产。

故障早发现，定位更精准。实时监控设备运行状态，在设备故障早期就能发现潜在运行问题。精准定位异常故障点，提供针对性的保养提醒，避免小故障转化为大故障。让客户错峰检修，避免临时停机带来的损失。

寿命可预知，备件更合理。根据设备实时运行状态预测设备剩余使用寿命，智能提醒客户进行备品备件储存，大幅降低库存成本，避免缺件等待。

（二）供应链透明化与协同

通过集成供应链数据，三一能够更好地协调库存、生产和运输，减少过度库存和供应短缺，降低物流成本，同时提高响应速度和客户满意度。公司以制造运营管理平台（iMOM）为核心，结合车间物流管理系统（iWMS）、生产计划系统（iAPS）、数字孪生等多套数字化系统，形成了工厂生产制造的“智能大脑”，实现了研发和生产管理的在线化、实时化、智能化，有助于实现资源的最优配置与科学合理决策。

（三）智能制造与质量控制

通过海量数据、多维分析，三一结合企业生产场景，开创了全新的生产管理模式。不同角色的用户可以从不同角度，运用大数据辅助自己的工作，既能清晰了解工厂的实际运转情况，又能相互配合，实现对排产精细化管理。

借助数据分析，三一能够实时调整生产线参数，减少原材料浪费，降低废品率。此外，通过质量数据的分析，三一可以迅速识别质量问题，提高产品质量，降低返修和召回成本。

（四）销售与市场预测

通过分析销售数据、市场趋势和客户需求，三一能更准确地预测市场需求，优化生产计划，减少库存成本，同时提高产品定位和营销策略的有效性。

以配件需求预测为例，根据配件特征匹配需求预测模型，实现不同业务场景下的精准预测，海外本地库存现货满足率提升到93%；同时也优化库存结构、改善库存周转，预防4000余万库存呆滞风险。

（五）智能服务与客户支持

利用远程监控和诊断技术，三一能更快响应客户问题，减少现场服务的必要性，降低服务成本，同时提升客户体验，增强客户忠诚度。如依托车联网、人工智能、大数据等先进技术，三一为吊装行业提供整体解决方案，保障设备安全，满足客户线上化运营管理需求。起重机“智慧运营”项目获评“工信部十佳大数据案例”。

（六）能效管理和环保合规

通过对能源消耗的监测和分析，三一实施节能措施，降低能源成本，同时满足环保法规要求，降低潜在的环保处罚风险。

以设备能源管理举例，为解决设备用能异常风险高、能源运维质量差、能源成本管理难、双碳节能压力大的四个痛点，三一以“三步走”的策略实现能源管理从粗放到精益。

以物联网数据应用为例，自研峰谷平智能调度应用，实现设备能源精确测量和精准分析，通过预测能源使用情况，评估节费空间，优化用电模式，并在三一集团推广，实现年降本1000万元以上。

（七）决策支持与风险管理

通过构建统一的数据仓库和分析平台，三一实现了跨部门的数据整合和实时共享，极大提升了决策速度和团队协作效率。

七、数据应用典型案例

（一）智慧存货管理

制造企业的存货管控涵盖采购、生产、销售、研发等环节，涉及公司运营全流程。三一集团涉足行业多、实施范围广（国内/国际所有事业部和法人主体），因在经营过程因缺乏有效的库存计划、统一的管控机制、统一的数据标准，加之管理系统分散、部门联动困难和管控无方法等，导致效率低下、库存短缺和积压并存的问题。

智慧存货管控平台利用数据中台，基于大数据与可视化技术，集成计划、生产、销售、库存等业务数据，搭建存货监控大屏、指标预警、专题分析、行动管理、风险报告在内的综合管控平台。

三一借助智慧存货管控平台，通过流程优化、资源整合、智能决策、风险预警、组织保障，开展存货精细化分析、异常定位与预警，总结存货特点，揭露存货问题、剖析原因，树立追本溯源、开放探索的深层次存货管控方法与思路，推动各业务环节运行模式改进，实现管理价值提升和数据资产变现。

图5 智慧存货管理平台

（二）设备能源管理

三一在整个OTD（订单到交付）链条各个环节中，均实现了数据的丰富流动，配备相应系统进行管理。比如厂内的制造环节，从最开始的物料准备、物流配送，再经过钢板裁剪、塑形、焊接增材、机加减材、涂装亮化、装配集成性能等过程，通过1.6万台设备实时在线、2.3万个四表构建能源网络、4.6万个摄像头对工厂透明化管理等实现“一切业务数字化”，有效地将生产资源全量全要素连接，积累了丰富数据资产，为数据应用与变现奠定基础。

以设备的能源管理举例，为解决设备用能异常风险高、能源运维质量差、能源成本管理难、双碳节能压力大的四个痛点，三一以“三步走”的策略实现能源管理从粗放到精益。

第一步：被动能效服务，设备等基础设施改造，基于控制系统进行控制，实现设备数据的本地存储；

第二步：数字化能效管理：可视化能源管理，能源统计在线化、数字化，设备数据、用能数据在线统计计算；

第三步：主动能效服务：建立生产用能模型，挖掘节能潜力，精细化用能管理。

主动能源管理的价值逐步显现，对比2022年，2023年万元产值能耗同比下降11%，碳排放同比下降13%，能源数据变现同比提升51%，在作业过程中开展的节能降耗项目累计节约能源费用超过1亿元。

图6 能源管理大屏

未来，三一将继续围绕“全球化、数智化、低碳化”战略，继续加大研发投入，强化技术创新，全力以赴加快推进研发、制造、营销、服务的国际化，以及智能制造、智能产品和智能运营的深度融合，利用数据进行降本增效，致力于为全球客户提供更加高效、智能、环保的产品和解决方案，共同推动全球工程机械行业的可持续发展。

责任编辑：Yaodl