为落实好党中央、国务院关于数字中国建设和产业数字化转型的重大决策部署，经报有关领导同志，从2024年开始，中国工业经济联合会在相关部委、高校、智库和重点工业领域头部企业的参与和支持下，在全国范围内从征集范例、调查研究和宣传培育三个维度开展中国工业数据治理“领跑者”企业工作，找出并宣传推广工业数据治理领域企业的优秀成果、实践经验和典型案例，旨在发挥优秀企业的榜样带动作用，强化协同效应，带动更多企业增强数据治理能力，加快数字化转型，搭建工业数据交流平台和产业生态圈，挖掘数据要素作为新质生产力的价值，赋能工业高质量发展。

2024年9月11日，中国工业经济联合会主办了第二届中国工业高质量发展论坛，在论坛上发布了22家首届中国工业数据治理“领跑者”企业名单等研究成果。根据工作计划，中国工业经济联合会将持续做好中国工业数据治理“领跑者”企业工作，找出更多工业领域重点行业的“领跑者”企业和典型经验，为工业企业的数据治理和数字化转型搭建学习交流和产业合作的权威平台。

陕西法士特汽车传动集团有限责任公司（以下简称“法士特”或“公司”）始建于1968年，是全球最大的商用车变速器生产基地和世界高品质汽车传动系统及高端装备智能制造综合解决方案供应商，旗下拥有20余家参控股子公司（其中2家海外工厂），公司各项经营指标连续21年名列中国齿轮行业第一，重型汽车变速器年产销量连续18年稳居世界第一。先后荣获“国家科技进步一等奖”“中国工业大奖”“数字领航企业”“智能制造示范企业”“绿色工厂”等多项殊荣。法士特已建成集产学研用于一体的世界一流科技创新平台和全球协同研发体系，累计获得授权专利超过2730项，承担2项国家863计划和16项国家级重点科研项目。产品广泛出口北美、东北亚、东南亚、东欧、南美、中东等50多个国家和地区，被国内外150多家主机厂上千种车型选为定点配套产品，变速器市场销量接近1200万台，国内市场占有率超过70%，品牌国际影响力立体放大。2024年成为首届22家中国工业数据治理“领跑者”企业之一。

图1 中国工业数据治理“领跑者”企业

一、数据治理概况

近年来，法士特以供给侧结构性改革为主线，全面落实高质量发展、智能制造和创新驱动等国家战略，秉承数字赋能高质量发展理念，以数字技术驱动企业的产业结构、生产方式、人才结构、市场布局和增长方式的转型升级，流程信息化覆盖度达到75%；2022年，经过两化融合联盟测评，信息化和工业化融合评估88.28分，高于同行业99.21%的企业；数字化转型得分70.40分，整体处于L3级，超过本行业99.93%的企业。在快速响应市场、提升产品质量和降低运营成本方面取得显著成效，提高了资源配置效率，增强了公司核心竞争力。公司数字化转型采用三智战略，即智能产品、智能制造、智慧运营。智能产品主要侧重于研发数字化和产品智能化；智能制造主要应用于设备数据化、产线智能化、车间数字化；智慧运营是持续建设协同研发、协同制造、协同营销服务、数字运营四大数字化业务支撑平台，构建数字化管理闭环。

图2 三智战略

（一）数据管理实践

法士特数据管理工作旨在掌握真实、及时、完整、一致的数据，并通过融合数据、数字技术和运营技术，实现公司数字化转型战略。工作历程符合国标GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》（简称DCMM）等级设定，以项目制方式推进，自2016年至今，立足公司各时期发展实际需要，取得了一些管理实践经验和成果。

2016—2019年，公司数据管理能力处于初始级阶段（DCMM一级），数据需求管理在项目级体现。这一时期恰逢国家推进两化融合和互联网+建设，公司信息化迎来高速发展，核心业务流程全面实现信息化，相关的业务数据经信息系统采集统一存储于法士特云计算数据中心机房。部署企业服务总线ESB，统一系统间数据集成方式，解决系统间数据孤岛问题。采购oracle大数据一体机作为数据存算硬件环境。以两化融合项目为契机，建设EA组织和制度文件，初步规范了企业数据开发和利用的过程。

2020—2021年，数据管理能力处于受管理级阶段（DCMM二级）。公司已意识到数据不仅是资源，更是重要的资产，根据管理策略的要求制定了管理流程，指定了相关人员进行初步管理。通过举办数字化大讲堂活动，持续提升企业中高层的数字化认知程度。优先管理制造业中价值最高的主数据，开展了《主数据项目》，搭建了主数据平台，梳理了公司8大类主数据、相应的数据标准和管理流程。

2022—2023年，数据管理能力处于稳健级阶段（DCMM三级）。数据已被当作实现公司绩效目标的重要资产，在公司层面制定了一系列标准化管理流程，促进数据管理的规范化。根据公司战略规划，为了让数据在经营管理中发挥重要价值，开展了《数字运营监控中心项目》和《DCMM贯标项目》。

在组织层面，成立了三层结构的公司级数据管理组织，组建专职数据工作的数据管理室；在制度层面，给各业务部门的职责说明书中都增加数据管理职责，发布了《指标数据管理规范》和《数据建模规范》；在技术层面，建设了“两平台、两中心”的数据基础管控平台，进一步加强数据资产管理和开发应用的能力；在数据层面，梳理了一套指标体系，开发了一套指标数据资产，建设了23个管理驾驶舱。通过举办多次数据类培训和竞赛，公司各业务单位数字化思维提升明显，培训出一批掌握数据平台自助分析的业务数据分析员，积极主动应用数据量化内部管理，实现业务运营有效监控，进一步提高公司管理能力以及核心竞争力，助力公司高质量发展。法士特于2023年获得DCMM三级资质，在行业内和省内都属于中上水平。

2024年，法士特持续规范公司数据管理体系，科学部署规划落实，逐步提升数据管理能力，让数据成为公司的竞争优势。

重点实施3项举措，第一是发布《法士特数据法》，完成立法工作，让数据工作开展有法可依。《法士特数据法》是在DCMM制度框架指导下编制完成，经公司数据管理委员会审议通过，制定实施。全篇编制了1个政策和8个办法，形成9大篇章、共计150条法则，为后续数据工作开展提供制度依据，推动数据要素和其他生产要素协调融合，加速数据要素价值释放，助力公司发展新质生产力，赋能高质量发展。第二是《BI运营支持项目》，坚持以驾驶舱指标为抓手，深化数据应用，持续提升数据规范性、及时性和准确性。第三是《数据底座项目》，实现核心业务全面数字化，形成全局统一的数据资产和权威数据集。

图3 法士特数据法

（二）数字化核心技术

· 万物互联的工业大数据采集传输技术，实现生产全要素采集。

·  稳定可靠的数据中心存储灾备技术，保障核心业务数据不丢失。

· 弹性稳定的企业云平台服务技术，支撑业务持久快速发展。

· 双5G双链路网络传输技术，建设覆盖全球的法士特广域网。

· 信息安全体系平台技术，做到外防入侵、内控泄密、合规稳定。

· 统一规范的数据中台技术，强化数据资产管理和数据服务应用。

· 企业数字化运营决策平台技术，量化管理逻辑，缩短决策周期。

（三）数据驱动组织协同、业务协同、产业链协同

1、组织和业务协同

在法士特智慧工厂的建设中，将打造流程化驱动业务作为核心突破之一，通过多个数字化系统建设与端到端集成，打通“研发－制造－质量”数据流程，打造“生产”“工艺”“质量”“物流”四大闭环；自上而下实现生产订单、产品信息、工艺参数、质量要求等数据的传递，以数据流驱动业务流，实现部门间高效协同；自下而上采集执行层设备实时数据，以数据支撑生产过程的精准分析，积累过程Know-How，实现公司在生产制造过程中的精细化管理与持续改善。

工艺闭环，打通“研发－工艺－制造－执行”的数据流程，实现产品数据、工艺数据自动下发，驱动现场生产，并采集现场实际执行数据对比分析，确保过程执行透明可控。

生产闭环，打通“订单－计划－交付”的数据流程，通过制造过程分析与可视化，实现精益化生产与全流程追溯。

物流闭环，打通“计划－供应链－配送”的数据流程，依据生产计划计算物料备料计划，指导库房与供应商备料，实现自动化物流配送。

质量闭环，打通“工艺－质管－检验”的数据流程，将检验数据上传与检验计划比对，实时监控质量趋势，保证产品质量受控并能实现精准追溯，依据现场质量数据与售后数据分析，支撑质量持续改进。

通过上述四大闭环业务的打通，实现了60%的工艺数据闭环，100%生产闭环，100%的物流闭环和100%的质量闭环，实现流程驱动的数字化生产数据闭环。

2、产业链协同

法士特作为陕西省重卡产业链的链主企业，积极围绕产业链创新，构建多源布局，通过入主秦川集团、布局海外等多种方式强链、补链，充分发挥对产业链的影响力，促进上下游数字化协同。例如，法士特通过对产品过程质量的追溯，拉动了所有供应商建立零件质量数据库，通过给所有下游客户交付产品的数字质量档案，带动下游客户建立相应的数据仓库接收数字质量档案，实现上下游数据共享和数字化协同。

此外，向产业链上下游企业进一步推广ERP系统、QMS系统及供应链系统的无缝集成与优化，深入应用国产自主标识体系，实现了产品的进厂检验、装配、试车、检测、机加工及装配过程、出库及售后服务等不合格质量信息的过程控制和信息共享，促进了产品质量管控和质量分析工作的有效提升，实现产品可追溯比例达到90%以上。

二、法士特智慧工厂智能制造案例

（一）加工过程状态监测与优化

针对关键加工过程，实时采集加工过程各类数据，优化加工过程。通过实时监控主轴负载变化，自主开发自适应加工技术，实现切削参数自动优化，提高产品加工效率20%，提高刀具寿命；基于应力应变传感器、WIFI等技术研制夹具夹紧力监测系统，实现夹具夹紧力的毫秒级采集；研究基于多源数据融合的齿轮磨削过程异常监测技术，部署边缘计算采集板卡，实时监测振动、电流、功率等数据，实现磨齿烧伤、振纹、偏磨等异常的高效检出。

图4 加工状态检测

（二）设备健康状态诊断

在现场关键设备上加装振动传感器、电流传感器、功率传感器、温度传感器等，实时采集设备高频运行数据。设备故障诊断系统负责对采集到的设备状态数据、运行数据和现场视频数据进行全周期监测，基于信号分析手段和神经网络模型，对发生故障的设备进行诊断和定位，对设备运行趋势进行动态智能分析预测，并将报警信息、诊断信息、预测信息、统计数据等信息的智能推送至设备管理PDA。基于设备健康状态，智能制定设备维护保养计划，有效降低设备维护成本，延长设备使用寿命。

图5 振动信号的瀑布图分析

（三）产线数字孪生和设备AR运维巡检

利用高精度三维建模技术，构建与实际生产单元对应的虚拟生产单元，与制造数据采集系统、制造执行系统、PLC主控系统、智慧园区等系统中的数据通过标准数据接口进行集成，将生产数据实时映射至虚拟生产单元，实现生产制造状态实时透明化、可视化。利用模型仿真、节拍分析、状态监测等技术对实际生产过程和虚拟过程进行实时分析处理，实现生产异常快速监测、AR运维巡检、产能预测等功能，实现生产要素、生产工艺、生产活动的实时精准管控，确保生产稳定高效运行。

（四）质量数据实时在线分析与质量追溯

通过QDAS实时采集质量检测数据，将QMS和QDAS、MES、WMS等多系统的集成，结合条码、二维码等技术，采集产品原料、生产过程、使用（人、机、料、法、测等）生产要素的质量信息，构建产品质量档案，实现产品全生命周期质量双向精准追溯。同时，也对在产品全寿命周期内的质量数据进行科学的处理和应用，包括数据的系统化组织，数据的结构化存贮，数据的快速查询，数据的定制化统计、数据的智能化分析，建立基于大数据分析的变速器零件和总成正反根因质量追溯模型，充分实现质量数据应用。

三、法士特数字运营模式创新案例

通过构建公司数字化运营监控平台，将数据与新一代信息技术和先进制造业运营技术深度融合，全面应用到研、产、供、销、服、管各领域的业务流程之中，使能业务数字化、网络化、智能化变革，提高公司的运营管理能力及核心竞争力，促进传统制造企业数字化转型。

图6 法士特数字化运营监控平台架构图

通过实现公司绩效的监控和分析，解决以数据为核心的信息共享问题和以流程为核心的业务协同问题，提升信息共享能力、资源整合能力、业务协作能力和整体协同管理水平。整体构建包括四大方面。一是建设“两平台、两中心”的数据平台体系，即数据资产管理平台、数据应用平台、数据服务中心、持续改善中心，打造数据资产管控、数据中台服务、数据价值运营三大核心能力。二是设计一套覆盖全业务域的运营绩效指标体系，以指标为抓手，识别核心业务流程中的业务对象，盘点业务信息系统中的数据资源，建立统一数据标准，厘清关键数据资产。三是建设一系列管理驾驶舱和分析报表的数据应用，实现业务的量化管理监控及分析。四是通过构建指标数据从计划、执行、检查、改善的PDCA管理闭环机制，提升指标数据质量，推进企业高质量发展。

图7 法士特指标体系

图8 法士特全业务域管理驾驶舱

在管理创新方面，以经营绩效指标为抓手，量化管理逻辑。管理者通过真实可靠的指标数据，发现管理问题，定位问题原因，及时调整策略，缩短决策周期，提升管理效率，实现管理目标。在数字化运营监管平台上，经营绩效指标可以进行多维度下钻展示明细数据，便于溯源追踪指标异常的原因。每个绩效指标都绑定了相应的目标值，可以实时动态掌握经营状态和业绩完成情况。

四、结语

数字化转型不能一蹴而就，数据治理也不是一朝一夕之功。数据治理对企业而言，不再简单地被认为是技术支撑，而是一个持续化、常态化，并且与其他业务线同等重要的企业业务组成。在未来，法士特的数据治理工作将重点围绕提升公司核心竞争力、促进公司数据安全合规应用开展，以组织-制度-流程-工具的体系化工作方式一体推进，应用人工智能手段来提升数据管理效率和效果，在数据质量、数据安全、数据架构、数据分析、组织人才和文化理念等方面不断深化和发展，为法士特的数字化转型和高质量发展提供坚实的支撑。

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