本次白皮书针对制造型企业在数据建设中的诸多问题，提出
“数据诊断-行动方案”的制造业数据建设方案和解决思路，结合企业实际建设的历程，给出《
数据建设成熟评估模型》，判断企业当前数据建设所处阶段，并针对每一阶段给出企业如何迈向下一阶段的行动方案，旨在帮助企业进行数据建设规划，指明数据建设的方向。

根据《数据建设成熟度评估模型》，我们在白皮书中将制造业数据建设分为
传统、起步、加速、成熟和智慧五个阶段。

点此查看完整内容：http://s.fanruan.com/7r4dk

一、传统阶段—起步阶段 : 夯实基础，部署业务系统

对于传统阶段的企业来说，一方面，由于
缺乏系统支持，业务处理速度慢、效率低；另一方面，需要额外招聘人 员收集数据、管理文档，
人力成本高昂。

因此，传统阶段的企业若想降本增效，适应信息时代的发展节奏，就需要从搭建基础业务系统开始进行数据建设，以实现业务流程数字化为首要目标，推动企业逐步由粗放型 管理向精细化管理蜕变。

二、起步阶段—加速阶段 : 拓展业务应用，发展商业智能

这个阶段的企业，业务流程还未实现全面的数字化管理，部分场景需要人为驱动，
费时费力；
数据的来源和应用较为单一，数据只用来支持企业的流程管理，数据价值未得到充分挖掘和运用；另外，随着各业务系统逐步上线，
数据孤岛
问题开始出现。

因此，制造企业要想转变为以数据为决策依据的现代、科学管理模式，就必须进一步完善基础信息系统部署，对数据进行体系化管理与场景化应用，同时建立起涵盖宏观与微观的可视化数据分析体系，以实现业数融合、满足高层与基层的差异化需求。

企业数据建设经过前面几个阶段的发展，已经有了比较全面的应用落地和价值体现。但是
“
数据孤岛
” 现象仍然存在，各业务
系统彼此分散、独立，
数据无法在业务系统间畅通流动。

因此，如何将孤立的数据变成网络化的资 源，将众多“孤岛式”的信息系统进行整合，实现数据在企业内部最广泛的共享、最快捷的流通和最高效的 应用，是企业数据建设从加速阶段迈向成熟阶段过程中亟待解决的问题。

根据数字技术发展现状，依托人工智能、数字孪生等技术构建企业级数字大脑，以整体数字能力的提升 推动实现智能制造，是制造企业数据建设的最终阶段。

学会
如何与智能机器相处、实现“
人机协同
”，以及 如何通过数字技术革新管理模式和商业模式，是企业打造智慧型制造的必修课。

我们也相信，伴随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，越来越多的制造企业将享受到数据带来的裨益，制造业的数据建设将取得更喜人的成效和进展。最后，
帆软软件一直以做最专业的行业BI厂商为愿景，也愿意与广大制造企业一起用数据“智造”美好未来。