企业数智平台建设初探

金晓伟

（对外经济贸易大学，北京 100029）

1 研究背景及意义

2020年，工业和信息化部办公厅印发《中小企业数字化赋能专项行动方案》，强调为达到提升中小企业应对危机能力、夯实可持续发展基础的目的，要发挥新一代信息技术与应用的支撑作用，集聚一批面向中小企业的数字化服务商，推广符合中小企业需求的数字化平台、系统解决方案、产品和服务，帮助中小企业通过数字化网络化智能化赋能实现复工复产，增添发展后劲，提高发展质量[1]。

在市场竞争逐步激烈与技术发展日趋成熟的双重推动下，企业数智化转型已成大势。与以往不同的是，此次转型将带动企业的整体框架升级，渗透到企业的生产、决策、经营等各个环节之中。通过数字化框架，形成一套高效流程，推动数据信息流转自动化，实现企业的数智化。率先完成转型的企业才能更快地享受到数智化带来的红利。

2 数智平台建设的关键内容

一个企业从传统管理模式走向数智化经营与发展，需要重点关注并完成以下3 个方面的内容，以实现对数字化转型有全面系统的认知，并帮助企业启动或加速推动数字化转型。

搭建数智平台。通过建立数据仓库，明确规则、 逻 辑、 算 法 等， 商 业 智 能（Business Intelligence，BI） 展示，实现全链条管控。

提供轻量化软件。通过提供客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）、供应商关系管理（Supplier Relationship Management，SRM）等软件，连接客户和供应商，打通产供销。

从软件向硬件延伸。在采购、生产、销售、客户使用等环节可以利用物联网等相关技术采集数据，开发有助于整个价值链持续优化和改善的产品。例如，在生产方面可以通过传感器、机器人实现生产自动化和能源监控。

2.1 数智平台建设

数智平台建设的总体思路是以运营技术（Operational Technology， OT） 牵 引 信 息 技 术（Information Technology，IT），将专家知识数字化、软件化。传统的管理模式中专家的决策思路是“发现有价值的业务问题—找到问题根源—找到解决方案—确认效果”。通过数智化平台，可以映射到流程，即“生产流程建模—生产环境监控—操作平台建议算法—管理者APP 确认”，通过对企业的信息流进行数据采集、分析、监控，及时发现异常并决策、处理。数智化平台的整体架构见第85 页图1。

图1 数智化平台的整体架构

其中的关键是在建立数据仓库时建立数据架构组件框架。在建立数据架构时，应包含以下几个关键组件。

厘清数据资产目录[2]。首先需要厘清数据资产，通过分层架构体现业务对数据管理的不同粒度。数据资产目录是面向业务的信息视图。

明确数据标准。通过统一语言，消除歧义。数据标准是对业务定义的规范，为数据资产梳理提供标准的业务含义和规则。

建立数据模型。数据模型主要是描述数据之间的关系，通过E-R 建模实现对数据及其关系的描述。这是指导IT 开发及应用系统实现的基础。

梳理数据分布。主要是理清数据的“来龙去脉”，是数据在业务流程和IT 系统中流动的全景视图，是定位数据问题的导航。

2.1.1 数据资产目录

数据资产目录一般可以按照5 层进行搭建：主题域分组、主题域、业务对象、属性组、属性。主题域分组是企业顶层信息分类，通过数据视角体现企业最高层面关注的业务领域；主题域是互不重叠数据的高层面的分类，用于管理其下一级的业务对象；业务对象是业务领域重要的人、事、物，承载了业务运作和管理涉及的重要信息；属性组是具有一定逻辑关系的属性组合；属性用于描述所属业务对象的性质和特征，反映信息管理的最小粒度。

2.1.2 数据标准

通过建立数据标准，实现统一语言、消除歧义，提高沟通效率。数据标准可以分为业务术语和业务数据标准。业务术语是数据资产目录中业务对象在企业内的统一定义。业务数据标准是企业内需共同遵守的数据含义和业务规则。业务术语和业务数据标准的作用是在企业层面统一数据定义，为企业数据重用和数据质量的提升奠定基础。可以通过统一规则、统一定义、明确责任人、标准重用等措施进行建立、管控。

2.1.3 数据模型

数据模型在企业和领域层级描述数据及数据的关系，指导应用模型的建立，分为企业顶层数据模型、企业业务数据模型、逻辑模型。企业顶层数据模型根据主题域/主题域分组建立，企业业务数据模型根据业务对象建立，逻辑模型根据属性组和属性建立。

2.1.4 数据分布

数据分布描绘数据分布全景，梳理血缘关系，打通业务流，消除数据孤岛。数据分布包括数据链、数据流、数据源。数据链用于表达数据在业务流程的流转，数据流用于表达数据在IT 系统中的流转，数据源用于定义数据产生的源头。数据链和数据流是对指定的业务范围内特定的数据在流程活动和各系统之间流转的描述，描述内容包括：数据在流程活动或系统中的创建、读取（使用）、修改、删除等操作；数据被转换、抽取、加载、拷贝等操作；数据的存储，包括数据库、文件等。

2.2 轻量化软件提供

基于数智平台开发轻量化软件，有利于连接客户和供应商，实现产供销协同，建立生态产业链，主要推荐开发数智平台指导下的两类软件。

CRM 聚焦意向信息过程管理，为企业运营提供及时、全面的销售意向，提升客户需求满足率。

SRM 聚焦计划协同、在途订单跟踪、六级报警等，提高供应链的可靠性和柔性，降低企业的库存成本。

2.2.1 CRM 的功能与定位

CRM 系统是把有关市场和客户的信息进行统一管理、共享，并能进行有效分析、处理的新型应用系统，它为企业内部的销售、营销、客户服务等提供全面的支持，具体定位包括以下几个方面。

1） 确立以客户为中心的管理理念与经营策略。以客户为中心配置资源，将客户视为企业最重要的资源，关注客户满意度，通过最大程度地满足客户需求，实现客户利润最大化。

2） 以客户生命周期为主线的业务流程。企业收集、细分、筛选客户信息；捕捉线索、跟进商机、维护客户关系的前端业务流程。

3） 理念与流程的软件与技术实现。通过集成Internet、电子商务、多媒体技术、专家系统和人工智能、呼叫中心、数据仓库和数据挖掘等先进信息技术，体现以客户为中心的经营理念，实现以客户为中心的业务协同。

以客户为中心是CRM 的核心所在，其核心思想是以数据为基础制定营销策略，通过满足客户个性化的需求，提高客户满意度、忠诚度，缩短销售周期，降低销售成本，增加收入，拓展市场，实现企业价值最大化。

2.2.2 SRM 的功能与定位

SRM 系统是生产企业与供应商信息高效传递的桥梁，SRM 以供应商管理和信息流交互为主线，具体定位包括以下几个方面。

1） 供应商全生命周期管理平台。通过供应商资源池和准入流程保证供应商来源的充足和适合企业的发展。通过供应商定期评价和日常异常问题的及时反馈处理，保证供应商能够及时了解自己的绩效表现并快速整改，持续提升供应商的交付能力和交付质量。

2） 信息交互平台。通过多层级计划（6个月、13 周、双周） 的协同，及时向供应商传递生产企业的物料需求及需求变化，指导供应商核查产能，储备长周期物料。通过对采购订单的全过程管理（订单接受确认、生产完工入库、装车、到货、入库），保证供应商按照需求时间和数量到货，实现不早不晚、不多不少，既能保证生产企业的正常生产，又能实现库存合理。通过六级报警机制及时反馈、处理各关键节点的异常，实现生产企业与供应商的高效协同，共同满足客户的需求。

计划数据的自动传递和交互是SRM 的核心，其核心思想是以计划协同为基础，制定计划编制规则、计划调整规则、多级报警机制。通过从远到近、从粗到细的多层级计划协同，不间断地对需求进行监控并迅速对变化作出反应，保证物料供应的可靠性、响应性、敏捷性，提高库存周转率，实现低成本、高效率地满足企业运营。

2.3 从软件向硬件延伸

设备联网的目的是让管理看得见，具备实时洞察生产过程的能力，其整体思路为：通过在设备和生产线上安装传感器等硬件，采集数据，确定判断异常的标准，及时发现异常并提供给管理者进行处理或触发矫正措施。“数字孪生”[3-4]概念属于新一代智能制造概念的范畴，相较于传统制造，“数字孪生”集成了新一代通信和数据处理技术，大幅提高了制造过程效率。在生产过程中，通过设备传感技术将各设备的振动、转速、效率等状态信息通过高速低延迟的通信手段传输至云端服务器中，实现对分散设备的数据汇总及监管。

3 结束语

企业实现价值创造的过程是从获取客户要求开始，到交付产品及服务给客户，获得客户满意，并实现企业自身价值的端到端业务的过程。企业若要提高价值创造的效率，就需要实现业务流、物流、资金流、数据流“四流合一”。流程描述的是业务流，IT 承载和使能的是业务流，数据是业务流中流动的信息[5]。从采购到交付，原材料及产品的流动构成物流，采购付款到交付验收回款则构成资金流，质量要求依附于业务流，质量管理基于业务流，运营工作的开展也基于业务流。四流合一成一流，四流缺一奔二流。衔接顺畅，运营一流；衔接不畅，企业就可能滑向二流。

数据流和业务流的合一需要能够及时获取价值链上各个环节的数据并快速进行调整，保证信息流与业务流一致。如何及时获取客户的信息，并将信息传递到计划部门进行需求和资源的平衡，如何及时监控到多层级计划是否达到了供需平衡，并触发各层级管理人员、计划人员及时调整计划，如何保证采购计划能够及时传递至各供应商、外协单位，实现供应链条上的供需平衡，这就需要打造一个集成的数智平台，并通过CRM、SRM 将客户、生产企业、供应商链接到一起，实现信息的端到端高效传递、监控和管理，最终提升企业的运营效率。