0 引　言

随着制造业信息化、数字化水平不断提升，船舶制造企业高度重视数字化建设，经过“十三五”信息化发展，船舶制造业已建立了基本信息系统，并在当前的造船过程中部分使用^[1]。但由于历史原因，我国造船数字化基础薄弱，管理粗放，与日韩等发达国家仍存在较大差距^[2-3]，系统应用过程中多存在数据异构、数据标准化程度低而导致的 “信息孤岛”等问题，阻碍了数据在船舶制造企业内部的流通。当前国际造船领域企业竞争加剧，制造业转型发展需求巨大，作为驱动造船企业质量效益提升的新型资产，数据不仅是生产经营过程的直观记录，也是构建智能制造企业的驱动力^[4]，先进的数据管理架构，是制造企业整合数据资源，发挥数据要素优势，实现数据驱动的生产制造流程优化和精益管理效益提升的重要基础。

互联网企业在处理多元异构、高并发数据、构建可优化数据管理架构进行了多年探索，数据中台架构为互联网企业的业务数据关联和高效处理提供了重要的技术底座。本文结合船舶制造企业的数据管理问题，探索适合船舶制造企业的数据中台建设路径和数据中台建设架构，以期打通船舶制造企业数据流通壁垒，实现数据共享和协同。

1 船舶企业现存数据资产问题

船舶制造企业发展经历了集成制造系统开发、引进精益制造模式、自主建设信息系统等多个阶段，目前形成了大量的应用模块，按系统功能划分有业务系统如财务管理系统、办公自动化系统、项目管理系统等，计算机辅助设计系统如三维设计、三维仿真、计算机辅助工艺等，资源管理系统如企业资源计划管理系统、人力资源系统、产品数据管理系统、物资管理系统等，生产制造系统如车间执行制造系统、供应链管理系统、生产管理系统等，信息系统已融入了船舶制造企业业务活动的全寿命周期。企业经营生产过程中，各种信息系统持续产生繁复多样的业务数据，但企业对现有数据统一管控和利用方面还存在诸多问题。

1.1 数据家底不清

船舶制造企业的系统建设规划往往针对特定业务需求而设计，产生的数据也往往在自身业务领域内使用和管理，系统建设的历史路径导致船舶制造企业数据在产生之初就没有统一的架构和整体规划，数据分散在不同系统中。由于缺乏统一规划，不同业务系统的数据独立存放，结构化、非结构化数据混合存储，同时存在大量手工记录的非电子化数据，数据家底既不完整、也不清晰，难以对数据资产进行进一步开发。

1.2 数据质量不高

当前船舶制造企业的数据产生、记录、处理和存储过程多与应用系统紧密关联，在缺乏统一的数据规则情况下，应用系统供应商均按照自身系统特点和开发习惯管理相关数据，进而导致基础数据编码不一致，常常存在一物多码和一码多物的情况，不仅数据数量无法如实反映历史业务，也无法准确定义企业资产。部分单位建立了统一的数据采集系统，但相关系统没有进行通盘考虑，而是采取多多益善的原则，把能想到的、可以采集的数据全部都采集了上来，导致数据中存在大量冗余数据，增加了数据管理和分析的负担。

1.3 数据流通不畅

船舶制造企业数据多元异构导致了各业务底层数据无法流通。船舶制造企业业务系统大多分阶段由不同供应商支撑建设，在软件使用和数据管理上各业务系统相互独立^[5]。众多应用系统存在结构化、半结构化和大量的非结构化数据，以及随着工业互联网投入应用以后产生的海量重复性结构化数据。同时船舶制造业部分环节数据还需要人工操作采集，这类数据存在录错、误录、采集延后等现象，数据准确性低、时效性差阻碍了系统间的数据流通。另一方面，数据管理部门多，设计部门、生产部门、质量部门、计划部门多头管理数据，各业务部门采集标准不一致，管理标准不一致，统计口径不一致，未形成统一的数据标准规范，导致系统间存在彼此不通、数据难以共享。

2 数据中台概念及重要性

数据中台是为了促进业务高效协同和数据深度融合提出的概念^[6]。数据中台是通过统一数据标准和接口标准实现数据归集，并通过冷热数据分离、逐级运算、微服务化调用等方式对前台业务数据进行处理并实时赋能业务流程的数据管理平台^[7]，是实现企业数据价值最大化的技术架构对船舶制造企业来说，业务前台就是常见的一些信息系统，例如船舶制造企业的船舶整体设计、船舶分段设计、工艺设计、精度控制、制造执行、质量检验、财务报表等系统。

船舶制造企业数据存在数据多元异构、管理部门众多、管理标准不统一、统计口径不一致等问题。数据中台就是要在数据规范和标准的约束下，对上述业务前台数据进行采集、清洗、汇总、计算、存储、统计，通过对数据进行遴选和统一加工，把异构的、分布在不同系统、不同部门的后台数据整合到数据中台，打通底层数据流通隔阂，进而实现高效地服务于业务前台，为企业业务协同提供价值。船舶制造企业迫切需要开展数据管理的顶层设计，通过构建企业数据中台，打通不同部门、单位的信息共享渠道，保证企业内部数据资源有效管控的同时，实现企业内部各业务部门数据资源共享，提高船舶制造企业研发、生产等各业务环节的协同效率。

3 船舶制造企业主数据中台建设 3.1 数据摸底梳理

数据梳理是数据中台建设的首要任务，数据的完整性、核心性和可用性是实现数据交换的先决条件。船舶建造核心数据要覆盖整个复杂工程中所涉及到的所有业务实体，能够支撑管理造船业务活动的开展，具备跨部门和组织交互的共享性和重复性。因此，开展船舶制造业务数据资源的调研摸底工作，从项目管理、产品设计、生产建造、试验试航、交付检验和运行维保等实际业务流程出发，开展多维度业务数据梳理。一方面要梳理业务前台系统，在业务前台对应的业务数据中，筛选有支撑作用的核心业务数据，明确数据分布，编制核心数据资源目录，形成部分中台数据源，如图1所示。

船舶生产制造环节繁多，包括板材堆场、预处理、下料切割、加工成型、组立装焊、分段涂装、总组、管子配套、仓储配套、下水试验等^[8]，各制造环节的工业化和信息化水平参差不齐，例如小组里已经基本实现智能化作业，生产数据可以与信息系统中建立连接。然而诸如喷涂等环节实现自动化和数字化的难度较高，一些生产数据还需要人工进行采集。因此在现有条件下，数据中台建设过程中，既要丰富数据来源，增加关键业务数据的人工采集、传感器采集，也要对相应设备、系统进行适应性改造，确保数据中台数据源的连续性和完整性。

3.2 数据中台管理体系

数据中台建设和应用是对业务数据的运营管理活动，如何管理和使用数据中台，需要一定的管理体系来规范和约束。搭建制度、流程、标准、质量、安全等来规范数据的管理活动，是保障数据中台可持续、常态化运行的基础。船舶制造行业的数据涉及国家重大工程，数据分类、流通、共享有严格要求。因此，建立船舶制造行业数据中台管理规范体系，明确数据管理责任，在数据有序共享的同时，控制数据流转范围和保障数据安全是船舶行业数据中台建设的重中之重。

根据船舶制造企业信息化建设现状，数据中台管理体系建议如图2所示。

数据标准体系：数据标准的制定是实现数据规范分类的前提，也是为后续数据运营工作提供基础保障，用于指导和规范船舶制造企业数据开发、交换、集成和建模分析等工作，保障源数据进入数据中台后是规范、一致、可重复调用。因此，首要任务就是制定企业统一的数据标准和规范，设置数据交换标准和集成标准，形成企业级的数据标准体系。

数据管控体系：为了规范数据采集、交换、流转而建立的组织、流程与工具，并实现这些组织、流程与工具的常态化运转。数据管控体系建立的目标是提升数据采集质量、提高数据交换速度、规范数据使用流程和控制数据交互范围，以标准化流程管理提高数据分析和业务支撑能力，同时保障数据共享与数据安全。

数据质量体系：主要从数据质量的组织、制度、流程、评价标准等方面对企业数据的合理性、唯一性、真实性、及时性和合规性方面进行统一的管理。通过数据质量实时跟踪和反馈机制，实现对数据的持续优化。

数据安全体系：防止无意、故意甚至恶意对数据进行非授权的访问、浏览、使用、修改及删除而制定的规范及准则，主要通过数据分级、用户权限的定义和数据使用流程来进行数据安全管理。通过数据安全体系的建设，增强信息安全风险处置能力，有效地防范和化解风险，保证业务持续开展，满足内控和外部合规等要求。

3.3 数据中台架构研究

数据中台可用于为船舶制造企业提供数据管理、数据资产管理、数据质量治理、面向数据分析的数据处理等服务，实现企业数据的统一管理。数据中台建设框架如图3所示，在数据中台管理体系的管控下搭建数据采集、数据交换、数据存储、数据计算和数据服务架构，将船舶制造业务数据沉淀到数据中台，向上支撑数据应用，向下通过数据集成层，实现数据在多业务间的交互，逐步推进造船业务数据“全流程”效能监督，提升工作效率。

船舶制造企业数据中台架构由资源层、数据中台、应用层和接入层4部分组成。其中资源层是数据中台的基础设施。船舶制造企业存在一定的军工属性，因此其资源层的云平台包括私有云和商密共有云平台以及缓冲区。其中私有云是设计、工艺、制造等核心业务数据中台的建设底座，共有云主要服务于接入层，二者通过缓冲区建立连接。

数据中台包括：

1）数据源层

包括企业已建的相关业务系统及手工录入数据，作为主数据及数据集成的数据提供方。

2）数据交换

采用ETL技术对数据进行处理，处理过程包括数据抓取、数据清洗、数据转化，并将符合标准的数据分类加载到数据中台的存储仓。

3）数据存储

存储计算首先对交换层的格式化数据进行加工、关联汇总处理，基于数据模型，按照不同业务分类和逻辑分类生成不同的数据库。通过动态建库支持基于应用需求的数据编组服务，形成新的数据视图进行存储与管理。分布式数据库负责存储经过数据交换后的数据资源，并为数据计算提供场所。主数据仓库存储相对稳定、涉及多个业务链条、并且被经常调取的基础数据。将船舶企业数据存储分类后，可以实现当前业务执行与业务变更条件下对数据的快速锁定和提取。

4）数据分析

对存储数据的深度加工，存储各类算法、模型，为数据服务提供算法支持。

5）数据服务

数据服务是船舶制造数据价值的窗口，也是是数据中台和上层应用之间的桥梁。数据经过计算逻辑封装后，在此可以进行查看、统一搜索，支持非结构化数据的多维度分类定义及统一展现、以及在线浏览。

6）管理规则体系

贯穿于数据采集、交换、存储、计算、服务始终，保障数据中台持续有效运行。

数据应用层：在船舶制造企业内部，利用数据中台提供的数据服务，实现各类业务协同，开展生产运营管控、决策支持及大数据分析相关应用建设。

接入层：打通船舶企业供应链上下游的数据通道，实现船舶制造全业务链的协同。

4 结　语

船舶建造具有典型的复杂系统工程组织特征，船舶制造企业是典型的具有工程属性离散制造企业，船舶制造过程对各环节的协同作业能力提出了非常高的要求。本文针对当前船舶建造企业当前信息化建设和数据管理架构方面存在的问题，借鉴数据中台成功建设案例，结合船舶制造企业实际情况，讨论了针对船舶制造企业数据中台建设的方法和路径，提出以数据交换、数据存储、数据模型、数据服务为核心，以数据安全和数据监控为准则，以实现数据集成、互通为目的，搭建了适合船舶制造企业的数据中台建设框架。在数据中台建设基础上，可以进一步开展船舶制造企业的业务流程一体化、资源共享化、建设集约化、服务规范化、体验便捷化的船舶制造业务中台建设，真正实现船舶制造上下游业务的全面协同。