数据驱动的可持续制造
在现代制造业的数字化转型中，数据治理成为极其重要的一环。随着信息技术迅速发展，企业积累的数据量不断增加，但通常只有30%至40%被有效利用。这限制了数据驱动决策的潜力。如果企业能更好地利用数据，就能实现智能生产，达到“降本增效”的目标。到2026年，中国的企业云端数据存储将达到70%，这种趋势表明更多企业正投向云计算，以降低管理成本并实现高效决策。
然而，企业在数据治理过程中面临三大主要痛点：数据孤岛、数据安全，以及数据管理机制不完善。首先，数据孤岛现象使得不同业务部门的数据不能共享，降低了运营效率。60%的企业面临这一问题，使得生产计划无法根据销售数据实时调整。其次，数据安全问题随着数据重要性的提高而变得更加严峻，企业需实施数据加密和访问控制来防范数据泄露。最后，只有30%的企业具备统一的数据管理战略。缺乏统一的数据管理规范导致数据重复管理，加剧数据治理的难度。
工信部和其他几个部门发布的政策，如《十四五规划》和《制造业企业数字化转型实施指南》，鼓励企业将数据治理与企业战略紧密结合。企业需要通过数据的统一平台，推动跨部门数据共享。国有企业龙头应引领行业转型，而中小企业应稳步推进数据治理实现全行业协同发展。此外，加强数据安全以保障数据治理过程中信息安全，则是必须的。
在实现可持续发展的同时，公司还需提升数据质量。许多中小企业在数据采集时缺乏标准化，影响数据分析与应用。企业应建立有效采集与管理系统，确保数据的准确性和一致性，通过顶层设计与数据驱动的应用构建企业间的数据治理模块，避免多系统并存带来的管理难题。
对于企业数字化转型来说，数据驱动不仅是智能决策的基础，也是实现可持续发展的重要策略。企业需重视从顶层设计到具体实施的数据治理环节，打破数据孤立，提高数据使用效率，通过可持续的创新战略和政策支持来推动行业的长远发展。
