不同于集团总部层面以战略决策、经营管控为主的统建应用不同，智能工厂企业厂级应用以生产调度为主，且按照行业专业板块划分、设备设施区别可能会在具体应用功能上有所区别。能源化工企业智能工厂应用架构总体蓝图如下：

图1.智能工厂蓝图规划

自上而下包括：

1) 协同层级：是企业实现其内部和外部信息互联和共享过程的层级，同样沿用总部统建系统，涉及计划预算管理的上报、下达和执行跟踪，工厂内部生产经营情况和生产绩效分析，工厂外部（集团企业总部、上下游合作伙伴）的信息共享、协调调度指挥。

2) 企业层级：是实现面向企业经营管理的层级，沿用总部统建的企业人财物管理、产供销管理、综合办公等相关系统，子分公司不再自行建设。

3) 车间层级：是实现面向智能工厂或智能车间的生产管理的层级，包括生产调度、操作管理、能源管理、物料管理、设备管理、工程管理、安健环管理等系统或模块。

4) 单元层级：是指用于工厂内处理信息、实现监测和控制物理流程的层级，例如现场总线、DCS、PLC、APC等。

5) 设备层级：是指企业利用传感器、仪器仪表、机器、装置等，实现实际物理流程并感知和操控物理流程的层级，以工业自动化、智能化物联设备为主，例如工业传感器、智能摄像头、RFID等。

一、数据架构蓝图

智能工厂在采购、生产、销售到客户服务等过程中，无不伴随着数据的产生、流转和运用。为了使各个部门内部、部门之间、部门与外部单位间频繁的、复杂的数据流更加畅通，数据交互更加完整、统一，并把数据作为企业的一种资源进行管理，充分发挥企业信息资源的作用，就必须统一、全面、细致地进行数据梳理和规划，并在信息系统建设过程实现对数据资源的应用，以更好地为企业管理和决策服务。

数据架构规划从跨业务、跨级层、跨应用系统的视角统一对数据进行组织和规划，提高数据集中存储和跨系统间数据共享的效率。

数据架构描述了企业的数据资产，显示了如何管理和共享信息资源，用以决策支持，最大限度地发挥数据的价值。数据架构有时也被称为信息架构。

未来满足加强数据管理需要从总体上基于集团企业的业务特点，对数据环境进行整体分析以及总体规划。基于智能工厂的数据架构包括数据分布、数据分类、数据管控、数据平台四部分内容。

二、数据分布地图

1、数据资源全景图

集团企业信息化建设，应在进行业务流程梳理的同时搞好数据管理，规划数据资源使得信息系统效益发挥更明显，利于信息技术真正起到作用，避免信息化投资掉入重复建设的怪圈。此次数据架构规划的原则有以下几点：

1) 数据资源体系建设是系统工程，不可能一蹴而就，建设过程需遵循相关原则，以下是一些关键原则：

2) 总体规划、分步实施：数据管理工作是长期的，应立足长远做总体规划，同时结合实际分布实施，避免不切实际的一步到位。

3) 需求驱动、价值优先：各阶段管控目标应结合本阶段实际需要，合理安排资源，优先满足最迫切需求，体现对企业的实用价值，避免片面求大求全或激进。

4) 目标指引、整体带动：应始终围绕管控目标，完善组织、制度、规范、流程和支撑平台，实现目标驱动的整体上升效应；管控体系是演变的。

5) 借鉴和定制化：借鉴业界先进经验，采用成熟的实施方法，与本企业实际需求融合，确保先进性和实用性。

6) 先固化再优化：各种制度、规范、流程，形成后应先固化有个适应期，在执行过程中积累经验、总结教训后再阶段性优化，避免随意调整。

企业数据资源体系在框架稳定的基础上不断迭代完善。第一步：通过主数据平台，进行js333金沙线路检测，统一数据标准与管理制度；第二步：采集并完善缺失的信息；第三步：建设企业级数据中心，逐步完善数据应用，提高数据资产价值。具体如下图所示。

图2. 数据资源全景图

2、数据地图分布应用

站在智能工厂全景图的视角看企业各数据域。在每一个数据域下，识别集团企业各项业务的主要数据主题，明确各个主题间的交互关系，将数据实体分类，形成企业级数据地图。

构建企业数据地图的意义在于理清智能工厂数据资产，未来可在此基础上明晰数据在系统和业务中的分布和流向，保证企业内部信息系统之间共享数据的一致性。亦可在此基础上开展数据使用建模、主数据管理、数据标准化等数据管控、治理工作。

图3. 集团企业数据分布地图

三、数据分类

数据分类是以业务需要的形式，将准确、一致和最新的数据提供给企业里不同层次的人，使企业全部数据执行同一个数据分类标准。

企业数据分类需要满足各种数据对数据组织的要求，并独立于具体的数据模型和数据分布。企业数据分类还要有利于数据的维护和扩充。数据分类按管控层级分为战略管控、经营管控、生产执行管控。

集团企业数据分类根据相关行业经验，结合企业实际情况进行调整，并与IT目标架构相互配合，按照战略管控、经营管控、生产执行类数据划分，具体数据分类如下：

1)战略管控类数据

“战略规划”数据域主要包括以下数据主题：战略规划编制信息、规划执行信息、股本结构信息、债权人信息、股权人员信息、高管人员信息。

“企业绩效”数据域主要包括以下数据主题：企业绩效目标、考核标准、考核指标、考核结果。

“预算管理”数据域主要包括以下数据主题：计划编制维度、计划编制信息、计划执行信息、计划考核信息、预算科目、预算编制信息、预算目标、预算执行信息、预算考评信息。

“投资”数据域主要包括以下数据主题：投资需求、投资执行信息、投资方案、投资评估、市场兼并收购信息、投资后评估信息。

2)经营管控类数据

“财务”数据域主要包括以下数据主题：会计凭证、会计科目、金融机构、应付供应商账款、应收客户账款、资产、内部订单、成本费用信息、财务三大报表。

“人力资源”数据域主要包括以下数据主题：组织机构信息、岗位信息、员工信息、薪酬福利信息、招聘信息、员工考勤信息、培训课程信息、职业生涯规划信息、员工绩效考评信息。

“项目管理”数据域主要包括以下数据主题：项目基本信息、项目可研信息、项目计划信息、项目进度信息、项目施工信息、项目成本信息、项目安全质量信息、项目效益评估信息、项目概预结算信息。

“物资”数据域主要包括以下数据主题：物料、供应商、服务、采购计划、采购方案、寻源文件、采购订单、采购合同、仓库、出入库单、物资领料单、物资调拨单、配送计划信息、物资配送信息、承运商信息、配送监控信息、合同监造信息、到货接收单。

“内控风险”数据域主要包括以下数据主题：风险评估标准、风险事件库、风险评估报告、审计信息、审计项目、控制活动、专项检查信息。

3)生产执行类数据

“生产管理”数据域主要包括以下数据主题：生产年度/月度计划、日排产计划、生产工单、作业指令、物料消耗信息、生产成本信息、产品化验结果等。

“生产调度管理”数据域主要包括以下数据主题：生产调度计划、调度标准指令集、标准问题集、调度指令下达信息、调度问题、调度日志、应急事件。

“HSE”数据域主要包括以下数据主题：风险/隐患信息、事故/事件信息、安全检查计划、安全检查记录、应急预案、应急物资与装备、职业病记录。污染源检测信息、节能减排计划、节能减排量。

“科技与工艺”数据域主要包括以下数据主题：生产技术标准、工艺专利信息、科技项目信息。

“设备”数据域主要包括以下数据主题：设备台账信息、设备功能位置、设备配套计划、设备采购计划、设备领用记录、设备维修计划、故障类型、设备维修记录、设备资产折旧信息。

构建集团企业业务的数据架构，需要全面了解企业数据分布情况，首先要明确企业各类数据在各项业务主线和企业各系统中的分布，根据最佳实践和对企业实际需求的分析，集团企业的企业数据分布如下图所示：

图4. 数据分类图

四、数据管控

1、数据标准体系

为保证数据在各系统共享，打破信息孤岛现象，必须建立集团企业统一的数据质量标准，标准的制定可根据业务需求的紧急程度分期建设；

数据标准包括数据指标和主数据。制定数据标准是基础，规范代码库是过程，建设主数据管理平台是技术手段，建立组织和流程是前提和保障。

数据标准

2、数据管理运营体系

在管理组织上，企业还需建立数据管理运营体系，主要包括管理组织、制度、流程知识库的建立。

主数据管理运维体系由组织、制度、流程、知识库组成：

· 逐步建立“公司本部—园区（企业）”二级维护组织保障体系，重要数据在本部均有对应的业务牵头部门；

· 制定信息代码管理办法及内部单位、外部单位、物料等主数据的维护细则；

· 确定各类主数据的维护流程；

· 为保证运维的高效性和资源共享，建立运维知识库，统一的运维管理平台作支撑。

总体上，集团企业还需要进一步加强数据资源管理体系及运转机制建设。建立数据管控体系及运转机制，实现组织、流程、评价考核和工具四个域相互作用、相互支撑，提供对集团企业各信息系统数据的管控。

五、js333金沙线路检测平台

主数据管理机制是一个完整的体系，自上而下包括策略、任务、组织、制度流程、工具等多个维度。

主数据管理机制

1) 管理策略

要求具备全企业明确的主数据管理策略，该策略要与业务管理模式相契合，例如当财务业务条线推行集中管控模式时，相应的财务主数据如会计科目等的管理策略也应与之匹配。

2) 管理对象

要求覆盖业务系统中需要共享的主数据，并对主数据有清晰的主题域划分，对于集团企业来说，最重要的主数据涉及人资、财务、物资、销售、设备、生产、项目、安全、资源等业务域。

· 人力资源主题域的主数据一般有：单位、组织结构、员工等

· 财务主题域的主数据一般有：预算科目、成本要素、资产、金融机构、预算控制维度等

· 物资主题域的主数据一般有：物料、供应商、仓库结构等

· 销售主题域的主数据一般有：客户、产品等

· 设备主题域的主数据一般有：设备台账、故障类型、维护策略等

· 生产主题域的主数据一般有：工作中心、缺陷分类等

· 项目主题域的主数据一般有：项目工作包WBS、项目编码等

3) 管理内容

主数据管理内容具体包括：

· 数据标准：建立全公司的主数据标准（分类/属性、编码/描述）及其管理制度

· 数据质量：建立全公司的主数据质量标准和质量评估制度

· 数据安全：对全公司主数据的安全等级进行划分，并建立相应的数据访问授权机制

4) 管理组织

组织架构与职责分工：

具备主数据管理组织，能够覆盖企业各业务条线及各层级，明确其在主数据管理体系下的职责分工和汇报条线。一般来说主数据管理的组织架构包括：

· 领导层：负责重大事项的决策，掌控主数据管理总体发展方向，协调并解决重大问题及冲突

· 协调管理层：负责主数据标准、质量、安全等内容的建立和完善，负责资源调配，组织必要的协调沟通会议，监控工作完成情况

· 执行层：根据管控制度、流程及各类标准要求履行工作，处理解决数据管控过程中的各类问题，并向管理层进行汇报

团队能力

团队需具备专业审核能力，能够对全企业的标准制定，日常审核进行统一管理，具备主数据评价和审计能力，能够定期对主数据进行评价和审计，提供公正的评价和审计报告。

培训机制

主数据管理组织下的各角色能够得到合适的、持续的能力培训，以帮助他们完成日常工作。

5) 制度和流程

要求具备全企业统一的主数据管理制度与流程，且主数据管理制度对企业各业务条线和各层级职责分工有清晰的界定、主数据管理流程能够与业务流程紧密契合，确保各业务有效协同。

主数据管理制度一般需要涉及组织职责定义、管理策略定义、主数据标准管理、主数据维护与使用机制、主数据质量管理机制、主数据安全管理机制等内容，每一部分需匹配相应的管理细则。

6) 技术

建立公司集中的主数据管理平台，对主数据的标准、质量、安全进行统一管理。主数据管理平台在功能上至少需要具备主数据采集、主数据处理、主数据分发等。

主数据的核心业务功能可分为以下四部分：主数据管控、业务应用、业务管理、系统管理。其中，主数据管控主要是对人员、流程的管理，包含了流程管理、监控管理、组织架构；业务应用是指主数据的完整处理流程，包括主数据采集、主数据处理以及主数据分发；业务管理是指主数据资深业务的管理，包括数据模型管理、质量管理、数据管理、规则管理以及集成管理；系统管理是指通用管理功能，包括消息管理、消息发布、日志审计、参数管理、版本管理、统计分析等功能。