傳統制造業中，IT 系統與 OT 系統往往各自為戰：ERP 負責業務管理，MES 聚焦生產執行，DCS 控制設備運行，數據在不同系統間形成 “信息煙囪”。在由企業網D1net主辦的2025全國 CIO 大會上，某國際領先的新能源企業CIO，深入分享了如何通過 “云邊端” 一體化架構，將分散的技術節點編織成一張貫通全鏈路的網絡。

一、技術穿透：從 “系統孤島” 到 “數據互聯” 的底層重構

在底層數據采集層面，其部署的智能變頻控制柜成為關鍵節點。通過將馬達、發動機等設備的運行數據實時傳輸至中控系統，形成 “小環套大環” 的環形網絡 —— 車間內的設備數據構成小環，工廠與集團的數據交互形成大環。這種架構雖維護復雜，但確保了數據傳輸的實時性與穩定性，為后續分析奠定基礎。據測算，僅通過設備數據的集中監控，某單條生產線的故障響應時間就從平均 4 小時縮短至 30 分鐘，停機損失降低 60%。

數據治理的深度決定了轉型的高度。該企業在 2023 年啟動的 “數據指標體系重構” 頗具顛覆性：摒棄傳統 SAP BI 的固化模式，搭建原子指標、衍生指標、復合指標三級體系。以氫氧化鋰生產為例，“純度” 這一原子指標可與 “能耗”“原料純度” 等組合成 “單位能耗純度比” 等復合指標，為管理層提供多維決策視角。更關鍵的是，其主數據治理引入 “國標 + 行標 + 業務屬性” 三重標準，針對泵、管材等物料，通過百余場業務會議確立 10 余個屬性的唯一性定義，徹底終結了 “三年一梳理” 的惡性循環，數據一致性提升至 99.8%，為跨系統數據調用掃清障礙。

IT 與 OT 的融合并非技術層面的簡單對接，而是生產邏輯的重塑。該企業將 30 道原材料加工工藝全部植入數字孿生系統，通過實時數據模擬與預警機制，實現前道工序的結晶純度數據自動反饋至后道提純工序，系統可自主調整溫度、壓力等參數，使產品合格率穩定在 99.2% 以上。這種 “數據驅動生產” 模式，讓部分工序實現 “3 天無人干預” 的自適應運行，印證了技術穿透帶來的生產范式變革。

二、業務重構：從 “流程驅動” 到 “數據驅動” 的效率革命

數字化的終極目標是重構業務價值鏈條。該企業通過數據穿透業務全流程，實現了從 “人找數據” 到 “數據找人” 的轉變，這種轉變體現在決策、生產、管理等多個維度的深度革新。

在決策層面，其打造的 “BI 總裁看板” 顛覆了傳統經營分析模式。過去需 20 分鐘解讀的銷售數據，現在通過數字化看板 5 分鐘即可呈現核心結論，異常數據自動標紅預警。這背后是 “研產供銷服” 全鏈路的數據打通：從原料采購的價格波動到庫存周轉率，再到電池回收的成本結構，數據實時聯動。

管理流程的重構圍繞 “業務閉環” 展開。以海外合同審核為例，傳統模式下法務人員需凌晨核對時區差異的合同條款，而 AI 系統通過自主訓練的模型，可自動比對合同與標準模板，標記付款條件、違約責任等差異點，單份合同審核時間從 48 小時壓縮至 4 小時，且錯誤率低于 0.5%。CRM 系統的優化同樣體現閉環思維：將商機跟進、訂單審批、交貨跟蹤等流程串聯，僅向管理層推送異常信息，使審批環節減少 60%，訂單交付周期縮短 15%。這種 “數據過濾冗余、聚焦核心” 的模式，讓管理資源向價值創造環節集中。

三、轉型內核：從 “技術導向” 到 “價值導向” 的認知升維

該企業數字化轉型的深層啟示，在于其始終堅守 “價值導向” 的底層邏輯，這種認知體現在三個維度：

其一，數據治理是 “慢變量”，卻決定轉型的天花板。該企業用兩年時間培育管理層的數據思維，從 “數據無用論” 到 “決策必看數”，背后是從數據平臺搭建到分析模型落地的全周期投入。其數倉建設要求每個項目必須明確指標，未達標的項目不僅不給予供應商績效獎勵，內部團隊也不納入合格考核”，這種 “硬約束” 確保數據治理不流于形式。

其二，AI 應用的 “業務閉環” 是生命力所在。該企業 2025 年啟動的 AI 元年，并非追逐技術熱點，而是聚焦 “能產生實際價值的場景”。合同審核 AI 因節省法務 30% 工時被主動推廣，生產參數優化模型因提升收率被車間接納，這種 “用價值換認同” 的路徑，避免了技術落地的 “空轉”。

其三，全球化數字化需要 “彈性基因”。該企業的實踐證明，沒有放之四海而皆準的數字化方案，關鍵是在統一標準(如數據采集協議)中預留本地化接口(如合規模塊)。這種 “剛性框架 + 柔性適配” 的模式，既保障了全球業務的協同效率，又適應了不同市場的規則差異。

該企業的數字化轉型，本質是一場 “用數據重新定義制造業” 的革命。從技術整合打破壁壘，到業務重構釋放效率，再到全球化適配構建生態，其每一步實踐都直指制造業的核心矛盾 —— 如何在規模化生產中實現精準化、柔性化、全球化。這種以數據為紐帶的系統性變革，不僅為企業在全球競爭中構建了壁壘，更為傳統制造業的智能化轉型提供了可復制的深層邏輯：數字化不是終點，而是用數據驅動產業持續進化的起點。