2019年度辽宁省企业管理创新成果一等奖——基于大数据分析技术的企业产品数据深度开发利用研究与实践
2021-01-22 17:23:36   来源：   点击：

基于大数据分析技术的企业产品数据深度开发利用研究与实践

中车大连机车车辆有限公司

目  录

一、基于大数据分析技术的企业产品数据深度开发利用研究与实践项目建设背景 2

（一）大力发展中国特色数字经济，推动国家数字化战略转型的需求 2

（二）打造世界顶级装备制造企业，助力中国中车数字化转型的需求 3

（三）助推企业高质量跨越式发展，中车大连公司数字化转型的需求 4

二、基于大数据分析技术的企业产品数据深度开发利用研究与实践项目建设内涵及主要做法 5

（一）基于大数据分析技术的企业产品数据深度开发利用研究与实践项目建设主要内涵 5

（二）基于大数据分析技术的企业产品数据深度开发利用研究与实践项目建设具体做法 5

1、“抓痛点，立目标”，实现企业数据透明化管理 5

2、“先研发，后全面”，推动企业数字化转型战略实现 6

3、制定研发产品数据深度开发利用总体方案 7

4、优化数据管理组织架构完善企业数据管理制度 8

5、引入大数据分析技术解决关键性技术难题 9

6、基础数据开发利用多维度展现数据进展情况 10

7、业务流程、出图计划监控实现流程透明化管理 11

8、产品三化率统计分析深化产品谱系化管理 12

9、重用数据开发利用促进零部件精细化管理 12

10、数据更改、贡献量分析提供透明化考核依据 13

三、基于大数据分析技术的企业产品数据深度开发利用研究与实践项目建设效果 14

（一）研发数据深度开发利用，提升产品研制管理水平 14

（二）丰富研发数据管理手段，提升数据综合管控能力 15

（三）企业数据业务化延伸，推进数字化转型建设步伐 16

（四）创新企业数据管理模式，助推企业高质量发展 17

基于大数据分析技术的

企业产品数据深度开发利用研究与实践

中车大连机车车辆有限公司

中车大连机车车辆有限公司始建于1899 年，是我国唯一具有同时自主研制并批量出口内燃机车、电力机车、发动机、城市轨道车辆的国家重点大型企业。现具有年新造各类机车600 台、检修机车550台、城市轨道车辆700 辆、大功率发动机500 台的能力，新造机车总量达到12700台。现有员工10019人，资产总额236.98亿元。2011 年，产品荣获国家科学技术进步一等奖，公司荣获全国质量工作先进单位；2013 年获得第九届全国设备管理优秀奖；2014年荣获中国工业大奖；2015年1月获得全国企业管理现代化创新成果二等奖，2015 年2月荣膺全国文明单位称号；2016 年，公司首个省级院士专家工作站授牌，省级工程技术研究中心正式挂牌。2018年参与完成的“新一代交流传动快速客运电力机车研究与应用”荣获国家科技进步二等奖。大连机车产品覆盖全国所有铁路集团。新中国成立之初，国家把公司确立为我国机车车辆设计主导厂和生产制造基地，并抽调人员、设备和技术援建了铁路交通装备行业近十家兄弟工厂，因此，公司被党和国家领导人赞誉为“机车摇篮”。

 一、基于大数据分析技术的企业产品数据深度开发利用研究与实践项目建设背景

（一）大力发展中国特色数字经济，推动国家数字化战略转型的需求

近年来，中国经济发展面临的内外部挑战不断增加，中国经济正由高速增长向中高速增长转换。与此同时，以数字科技为主导的新一轮科技革命在全球范围内加速演进，全面推动社会生活、生产方式向数字化转型，为推动中国经济转型升级、助力新旧动能转换提供重要支撑。这不仅关乎中国经济内生性动力的培育，更关系到长期视角下中国经济稳定发展和国际竞争力的持续增强。

党的十九大报告强调，要加快数字化和智能化转型，发展先进制造业，推进互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合,加快建设制造强国、网络强国、数字中国、智慧社会，加速向以融合为特征的数字经济、智能经济转型。这是党中央、国务院紧紧把握新时代的新特征和新要求，瞄准“两个一百年”奋斗目标，做出的战略谋划和前瞻部署。未来一段时期，抓住数字化转型的全新历史机遇，加快新一代核心数字科技的自主研发步伐，成为国家发展总体战略中的重中之重。“国之重器”之中国中车，积极响应党和国家的号召，推进数字化转型战略。

（二）打造世界顶级装备制造企业，助力中国中车数字化转型的需求

当前，世界一流企业借助先进的信息化手段，构筑起覆盖全球范围集团管控、自主创新、资源配置、风险管控、高效协同的能力。美国的通用电气、德国的西门子等跨国企业，均在加快打造全球数字化生态系统，以保持全球领先地位。中国中车2018年成功入选国务院国资委10家世界一流示范企业，成为高端装备制造业的唯一一家，这充分说明了党和国家对中国中车的重视、厚望与重托。习近平总书记三次视察中车指出，“装备制造业是国之重器，是实体经济的重要组成部分，要把握优势，继续练好“内功”，继续改革创新，继续自主创新，不断推出新技术、新产品、新服务，这样永立不败之地、永远掌握主动权”。中车作为国之重器、产业引擎，承载了国家发展先进制造业的期望。

中国中车立足自身数字化基础建设水平，制定集团数字化转型总体战略目标，到2020年，基本实现“数字中车”目标，产业数字化、数字产业化取得初步成效，为中车成为以轨道交通装备为核心、跨国经营的世界一流企业奠定坚实基础；到2025年，全面实现“数字中车”目标，产业数字化、数字产业化取得显著成效。实现集团公司数字化企业转型，实现对全领域、全级次子企业生产经营全要素的实时有效管控，提高抗御风险能力，提升运营效率和经济效益，实现对境内和境外企业的同步管控，将中车打造成我国高端装备制造领域创建世界一流示范企业的标杆。大连公司作为中车核心企业，将积极推进自身数字化转型建设，助力中车集团数字化转型的需求。

（三）助推企业高质量跨越式发展，中车大连公司数字化转型的需求

大连公司做为中国机车行业龙头企业、中国中车重点企业，曾先后荣获全国先进企业、全国文明单位、国家质量管理奖、国家科学技术进步奖、全国质量工作先进单位、中国工业大奖等市级以上荣誉称号500余项殊荣。公司产品具备复杂装备制造产品“客户需求复杂，工作原理复杂、技术基础复杂、结构组成复杂”等各类特点，其核心竞争力就在于对相关知识及技能的有效快速整合。

当前，大连公司处于企业战略转型升级的关键时期，肩负着党和国家领导人的殷切期望，积极响应国家、集团的数字化转型号召，在积极应对由制造企业向制造+服务转型升级的同时，统筹推进数字工厂建设工作，各核心业务系统集成化、协同化的总体架构日渐成熟，核心零部件的数字化生产线初具规模。目前急需深入研究传统制造业的数字化升级方案，从实现产品设计、生产制造、制造执行的企业三大业务环节全数字化转型为技术落脚点，逐步延伸到产品运维服务的数字化经济增长，立足于提升自身应对市场快速反应能力，苦练内功增强企业的核心竞争力，努力实现高效率、高质量、高可靠性的产品交付，探索适合大连公司的数字化转型之路，助力企业实现高质量跨越式发展。

二、基于大数据分析技术的企业产品数据深度开发利用研究与实践项目建设内涵及主要做法

（一）基于大数据分析技术的企业产品数据深度开发利用研究与实践项目建设主要内涵

基于大数据分析技术的产品数据深度开发利用研究与实践是指：依据 “业务数据化，数据业务化”的数字化转型路径，通过引入大数据分析技术，优化企业数据管理组织架构，完善企业数据管理制度，以已成熟应用的研发工艺信息化平台（PLM）为基础，研究企业产品研发数据的深度开发利用，结合企业现有PLM系统中数据、流程管理现状, 主要从数据管理、监控管理、业务管理三个维度实现产品研发数据的开发利用。并以“先研发，后全面”的统筹规划、分步实施策略，全面推进大连公司企业数据的开发再利用。以产品研发数据成功应用的经验及成果，逐步实现生产制造、经营管控、运维服务等后续业务和数据的开发利用，推进企业数字化转型升级，并在此基础上拓展企业业务范围，发展数字化产业，推进大连公司数字化转型战略目标的建设步伐。

（二）基于大数据分析技术的企业产品数据深度开发利用研究与实践项目建设具体做法

1、“抓痛点，立目标”，实现企业数据透明化管理

信息化建设初期，企业致力于通过信息化手段提升各项业务管理水平，在提高工作效率及工作质量的同时，将大量的业务数据通过信息化手段实现了数字化，积累了大量珍贵的业务数据，大大方便了企业业务数据的查询及利用。然而随着业务系统的横向全面应用及纵向的日渐深入推广，企业数据的透明化管理及应用、企业数据的深度开发利用逐渐提到议事日程，且需求愈发紧迫。

但是，企业的全面数字化、透明化管理是一项复杂的系统工程，涉及企业机构设置、生产流程以及企业深层次管理变革及战略转型。所以首先以企业管理者所关心的业务难点、痛点作为数据开发利用的切入点，结合企业现有信息化系统中数据、流程业务管理现状，研究各类型数据开发利用的实现方式，通过对企业各项业务数据的深度开发利用，解决企业业务管理难点、痛点及新的利润增长点，为企业高层下达决策提供及时有力的大数据分析支撑，以业务数据、流程管理过程的可视化、透明化助推企业的数字化转型。

2、“先研发，后全面”，推动企业数字化转型战略实现

在中国中车“产业数字化、数字产业化”的战略目标指引下，中车大连公司数字化转型遵循 “业务数据化，数据业务化”的总体策略目标，以提升数字研发、数字制造、数字服务三方面数字化能力为着眼点，循序推进企业总体数字化转型战略升级。业务生产数据、数据反哺业务，业务数据化强调业务数据的沉淀和收集，数据业务化强调数据的开发再应用，更加聚焦让数据产生价值。大连公司已建成PLM、SAP、MES、FRACAS、SRM、BPM、OA、精益物流管理、科技管理、档案管理、电子图书馆等数十种信息化管理系统，企业各类型业务数据及业务流程均有信息化系统支撑，已基本实现“业务数据化”的目标。

产品研发工艺作为企业业务及数据的源头，因其业务及人员的成熟度较高，无论在“业务数据化”还是“数据业务化”的过程中都承担了“排头兵”的责任。公司研发工艺信息化平台（PLM）作为公司产品设计研发工艺制造的重要信息化协同平台，管理了五十余种车型产品的研发、工艺数据及业务流程，且数据正在快速倍率增长，在提升产品研制效率和研制质量的同时为公司积累了宝贵的经验数据。因此数据开发利用选取PLM系统作为先行实践基地，研究如何应用大数据分析技术，对系统管理的大量数据实现准确、高效、及时的统计、监控、管理、开发并反作用于业务，提升产品数据管理质量，为企业实现“数据业务化”找准切入点。在PLM系统产品数据深度开发利用成功的基础上，利用其实施经验及过程，逐步实现其它业务系统数据的开发利用，并统筹兼顾企业整体业务数据的开发利用，在数字化研发、数字化生产制造的基础上，逐步完善数字化服务能力的提升，向“数据业务化”阶段迈进，逐步实现企业数字化转型的战略目标。

3、制定研发产品数据深度开发利用总体方案

以企业总体数字化转型为目标，以研发管理数据的开发利用为出发点，结合企业现有PLM系统中数据、流程管理现状，统筹兼顾企业现有业务管理水平及其他各信息化系统的数据及应用情况，制定大连公司产品数据深度开发利用建设方案（见下图一），主要从数据管理、监控管理、业务管理三个维度实现数据的开发利用，实现产品数据的业务化。 

4、优化数据管理组织架构完善企业数据管理制度           

企业数据整体管理水平的提升，离不开完善合理的数据管理制度。优化大连公司产品数据管理组织架构（见下图二），完善企业数据管理各相关职能部室内部数据管理制度，组织各产品数据管理相关职能管理部室共同参与修订、规范及完善产品数据管理制度，编制完成《大连公司数据管理流程优化与考核方案》，并以制度建设为突破口，在规章制度的发布、修订、培训、实施、检查、评价等方面提升企业数据管理水平，实现企业产品数据制度化管理。

5、引入大数据分析技术解决关键性技术难题

引入大数据分析技术（见下图三）解决企业信息化系统中所管理的大量业务数据及流程的充分利用的管理难题，首先通过运

用大数据分析框架技术的数据采样范畴，确定分析数据类型及所分属业务场景，总结不同类型数据对应不同的采样方式;另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议，将数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，灵活运用到具体的数据及流程管理工作中。大数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，必须依靠强大的数据分析工具完成数据分析工作。有效的大数据分析对一个企业的发展起着决定性的作用，同时它对企业战略目标的确定以及对企业的变革也起着不容小觑的作用。

6、基础数据开发利用多维度展现数据进展情况

基于PLM系统中产品库、存储库所管理各类产品研发基础数据，通过对基础数据的深度开发利用，主要包括分析各产品库已经管理如BOM、模型、图纸等各种类型数据管理情况、发布情况，各存储库已经管理的如标准件、通用件、外购件等各种基础数据及数据发布率情况开发利用（见下图四），实现指定时间区间内产品数据新增、修改、审核及发布情况开发利用，为各技术部门、科技管理部门及相关业务部门领导等产品研制数据管理者，多维

图四 基础数据开发利用

度提供产品研发数据实时进展情况，为产品研制数据管理工作提供分析判断的准确数据。 

7、业务流程、出图计划监控实现流程透明化管理

基于PLM系统管理的各类型数据业务流程，利用数据模型对系统各类审签流程执行情况进行分析（见下图五），首先监控流程总体执行效率，根据各种类型流程执行周期，给出每个流程执行的建议周期，给出每个流程中建议需要重点推进执行的流程环节；其次分析各种流程中驳回环节最多的环节，按照驳回次数统

图五 业务流程监控

计被驳回流程及流程启动者，提醒设计或工艺人员应该提前加强与其进行充分沟通，以提升流程效率；第三基于产品经理制定的产品分专业出图计划及总体出图计划，实时分析各专业及总体出图计划与系统中真实数据提交数量、提交率、发布率等的实时动态对比。第四辅助公司及部门领导以及项目经理第一时间发现业务流程执行过程中存在的问题，及时发现并纠正，避免影响总体产品研制周期，为企业产品研制流程优化提供直观、有效的管理数据支撑，助力企业优化产品研制流程、提升产品研制效率，实现产品研制流程全透明化管理。

8、产品三化率统计分析深化产品谱系化管理

基于PLM系统中管理的产品车型研制数据，实现对产品研制中所涉及到标准件、通用件、借用件等各类型基础数据的利用情况进行横纵向多维度对比，分析计算各型产品的三化率（标准化率、通用化率、借用化率）情况（见图六），直观反映产品研制谱系化、平台化研制水平，着重解决公司领导所提出的产品研制

图六 产品三化率分析

平台化、简统化要求，以产品真实三化率分析数据直观展现各产品简统化程度，引导企业新产品研制模式的转变，由以往专用化开发模式向通用化开发模式转变，产品数据通用化、简统化程度大幅提升，从而增强企业产品数据管理质量。为产品模块化快速设计，提升公司产品基础研制能力水平，实现产品平台化、谱系化管理奠定基础。

9、重用数据开发利用促进零部件精细化管理

基于PLM系统中管理的产品车型研制数据，实现以零部件类型、重用次数为分析维度，分析选定类型中的被不同产品重用频率，实现科技管理部门通过自制件重用率统计数据，为自制件升通用件管理工作提供准确源头数据支撑；实现扩大通用件管理范围，通过通用件的推广应用减少新增部件的开发量，提升设计效率及设计质量；基于标准件库内标准件的重用率及使用数量，及时调整标准零部件的使用范围，减少物资部门外购件的采购品种，从而降低采购成本和采购周期，促进零部件设计、采购精益化管理提升。

10、数据更改、贡献量分析提供透明化考核依据

基于PLM系统中管理的产品车型研制数据，通过对每个产品设计更改率、工艺更改率的开发利用，分析每个产品用户的个人数据更改频率。基于对各产品研制数据更改率开发利用，分析更改产生原因，预先发现产品设计功能性缺陷，实现产品质量管控考核重心前移，以用户个人数据更改率考核其研发数据质量。利用用户数据监控管理，主要包括监控每个用户对系统数据贡献率（见下图七），给出其数据发布量分析，并将每个用户对系统流

图七 用户系统贡献率

程执行贡献率进行总排行，以此为依据，将产品数据监控管理考核与企业现有管理考核体系相融合，配合相应的项目管理奖惩机制，建立相对完善的管理体系，进一步强化激励制度，提升人员项目参与积极性，激发员工工作潜能，提高工作效率，保证工作质量，从而实现企业产品数据透明化考核。

三、基于大数据分析技术的企业产品数据深度开发利用研究与实践项目建设效果

（一）研发数据深度开发利用，提升产品研制管理水平

基于大数据分析技术的公司产品研发数据深度开发利用的实现，促进了PLM系统全面深入应用，实现对PLM系统中所管理的各种产品数据、各种产品研制基础数据及业务流程等深度开发利用。产品设计总师、设计部门主管领导，通过实时获取到的产品数据统计分析结果，掌控各专业设计师数据提交情况、流程审签情况，掌控产品总体研发设计进度，及时动态调整产品研制进度计划；科技管理部、信息管理部等数据业务管理部门，根据流程执行效率大数据分析统计结果、根据产品设计标准化率、借用化率等指标，完善流程管理规范和设计管理规范管理工作;科技管理部门及研发部门领导根据签审流程进度监控，剖析研发流程管理瓶颈，实现研发管理流程的快速优化；市场部门根据研发数据开发利用结果，及时掌握各类产品研发进度、研制周期，帮助其在合同签订时对交付周期做出正确预判；物资部门根据外购件使用情况及时做好采购备料准备，缩短采购周期；科技管理部门及物资部门通过标准件库内标准件的利用率，及时调整标准件使用范围，减少采购品种、降低采购成本。如此种种，逐步解决一直困扰企业的管理难题，为“数据业务化”的实现迈出了坚实的一步，全面提升公司产品研制管理水平。

（二）丰富研发数据管理手段，提升数据综合管控能力

基于大数据分析技术对企业产品数据深度开发利用的实现，首先在研发领域对产品研制过程中的各种审签管理流程、审签行为、变更行为进行量化统计分析管理，重点丰富企业产品数据管理手段，完善现有数据管理流程。改变以往的手工管控为线上结构化动态管理，契合公司产品研制管理的各项管控要求。为企业相关业务部门数据流程管理者提供了大数据分析支撑，及时进行问题暴露及寻求对策分析解决方方案，闭环企业数据监控管理流程业务链，完善企业业务管理体系，丰富企业数据管理手段，为提升企业综合管理水平、企业核心竞争力起到一定的推动作用。同时，将企业产品研发数据管理的成功经验，向公司各业务环节信息系统（如SAP、MES、FRACAS、BPM、OA、物流配送等）推广应用，对SAP系统中管理的生产、采购、财务等业务数据，MES系统管理的车间生产制造执行数据，物流配送系统管理工位制物料配送数据，FRACAS系统管理的产品故障信息等数据深度开发利用，实现企业从产品研发、工艺、生产、物流、采购、财务、售后维保等产品全生命周期关键环节数据深度开发利用，全面提升企业数据综合管控能力，为数字化企业建设提供有力的数据及管理模式支撑。

（三）企业数据业务化延伸，推进数字化转型建设步伐

立足于大连公司数字化转型“业务数据化，数据业务化”的总体目标，以提升数字研发、数字制造、数字服务三方面数字化能力为着眼点，循序推进企业总体数字化建设实现。在研发数据业务化初见成效的基础上，继续向后端运维服务领域推进，借助物联网、大数据技术开展产品运维支持业务，提升公司数字化服务能力，拓展新的业务领域、增加新的利润增长点。以产品研制数据驱动产品运营数据管控及健康诊断管理的实现，以产品实时运营状态及故障数据采集与预测分析管理为基础，实现产品运营监控、健康诊断及远程维护，同时通过故障诊断数据与产品研发数据的双向闭环反馈，为产品研发制造质量提升提供强有力的数据支撑。在此过程中，将故障信息、故障处理状态、故障处理方案等信息同步至质量管理（Fracas）系统中，闭环产品质量数据管理流程；与SAP系统同步库存备件数据管理情况，确保产品维修保养物料齐套性，缩短产品维护保养周期；利用产品研发三维数据，提供对售后维修、用户维修、快速生成结构化的维修出版物的维保数据管理支撑，创建电子交互式手册，实现企业研发、质量、运维、售后的业务闭环。在此基础上，整合企业设计数据、工艺数据、生产管理数据、生产执行数据、设备参数数据管理，实现公司各类应用信息系统、智能设备、各种生产现场控制单元系统所需管理数据的互联互通，实现对生产资源、生产过程的数据全面监控管理，提升公司以工位为基本单元的现场管理水平和智能化水平，构建大连公司特色的数字化工厂，推进大连公司数字化转型建设步伐。

（四）创新企业数据管理模式，助推企业高质量发展

企业创新数据管理模式的应用，在全面提升企业管理水平的同时为企业取得了巨大的直接经济效益（见下图八）：缩短产品的开发周期50%；提前投放市场40%；废品返工率减少80%；提高工程设计人员的工作效率50%；减少更改、提高产品质量10倍。提高产品通用化、简统化率25%，流程执行效率平均同比提升40%，同时使得相关产品研制人员工作方式逐渐变被动为主动，积极配合信息化系统要求提升产品数据管理方式及要求，并能对信息化

   建设提出有前瞻性的建议和业务需求，促进信息化建设的良性攀升，为企业逐步实现设计数字化、制造装备数字化、生产过程数字化、服务数字化，进而实现企业整体数字化建设奠定基础。同时，基于大数据分析技术的企业产品数据深度开发利用的实现，开拓了企业数据管理思路，为企业数据管理模式创新提供新契机，助力企业彻底打通公司的设计、工艺、生产、销售、财务、售后的整套业务数据管理流程，优化企业数据管理模式，全面促进大连公司数字化转型升级，推进了高质量发展的宏伟征程，加快了中车大连公司向轨道交通及相关领域最受信赖的综合服务供应商的迈进步伐。