数据作为现代企业战略的新动力，其潜在价值已成为推动数字化转型和业务增长的关键要素。装备制造业在设计、生产、试验及管理等方面积累了大量复杂多样的业务数据，但由于缺乏统一的数据标准体系，导致跨部门、跨系统和跨职能领域协同工作受阻。主数据作为企业基础信息，是高质量、高准确度、高完整度的一套数据，是企业执行日常运营和策略决策的重要依据。

鉴于主数据在企业内涵盖基础性作用，并考虑到装备制造业特有的信息环境与现状，本文提出基于主数据的智能服务平台建设框架，并通过实例分析其应用效果。该平台旨在实现对装备制造业数字化协同业务中基础数据规范化管理与应用，全方位构建覆盖从标准制定、质量控制到集成分析等核心功能的一体化智能服务能力。

主データ相关理念

1.1 主データ与數據標準

主データ是指具有高度重用价值且能够跨部门被重复使用的精准资料，它拥有全局唯一性、稳定性、高效性以及共享性的特点。數據標準是實現主資料管理與集成應用的基石。在建立數據標準時，應明確該類別資料的定義、職責分配、編碼原則及運維流程等要素。

1.2 主資料建設原則

主要遵循制度保障、新建標準先行、一贯参与持续运营四个原则。

(1) 制度保障：需要企業高層重視各個部門充分參與並制定完善制度以支持主資料建設。

(2) 標準先行：需先確立數據標準才進行系統建設，以提升企業整體數據管理水平。

(3) 全員參與：要求企業全員參與形成專業團隊，並培養強大的自我管理能力。

(4) 持續運營：為了持續優化迭代需關注核心業務深挖資源價值，對企業戰略落地有著決定性的影響。

2 体系框架

建立於主資料之上的數據管理服務系統，如圖所示，以擴展從采集至應用處理過程中的每一步驟，提供完整閉環解決方案。其中，數據治理模組將焦點放在統一規範上；共享模組旨在打破孤島效應減少重複錄入提高整體效率；而應用模組則致力於將具備戰略價值的大量核心商業資訊轉換為知識產權以支撐戰略執行。

3 平台建设

3.1 標準制定

首先需根據業務需求與技術可行性共同構思出合適編碼規則，以及相關屬性項及其填寫方式。此外還須考慮長期發展對未來容量需求，即便是在軟件實現上也必須考慮到這些因素。此後進行正式申報並由相關人員審核通過後生效。一旦正式生效，這些規範就會成為所有相關人員遵循的事項，並且隨著時間推移可能會有必要進行調整或更新，以保持其有效性。

3.2 數據治理

清洗過程中需要遵循“依据标准进行分类处理”的原则，同时应注意快速响应并优化整个过程。此外，还应该设立一个持续监控机制来评估数额是否达到预期标准，并根据实际情况进行调整优化，以确保最终获得的是高质量可靠的人工智慧模型。这不仅对于提高用户满意度至关重要，也为进一步研究奠定了坚实基础。在这个过程中，我们还会不断学习如何更好地利用这些工具来改进我们的模型，从而创造更多价值给客户带来的帮助和支持。在这一点上，我们期待着未来继续探索并实现更好的技术创新，为我们的客户提供更加卓越的人工智能解决方案。