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在制造业数字化转型进入深水区的当下，不少制造企业完成ERP、MES、PLM等多套业务系统建设之后，却遭遇数据不通、标准不一、数据价值难以释放的现实瓶颈。作为重工铸造行业代表企业，日月重工股份有限公司在多系统落地之后，果断将主数据治理、全域数据资产建设定为企业核心战略。
在2026三维天地数据资产高峰论坛现场，我们对话日月重工数字化中心经理孙兵，分享重工制造企业从系统建设走向数据治理的实战路径，以及面向AI时代的数据资产建设思考。
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多系统落地后直面数据痛点
四步落地主数据治理
日月重工早已布局ERP、MES、PLM、数字化车间等多重数字化能力。2023年，企业同步推进管理组织变革、流程再造、人才薪酬体系咨询，在此基础上，2023年9月启动以SAP为核心的“1+5”集团化系统项目，6大系统同步推进，于2024年3月完成集团及各分子公司全面上线落地。
但系统全面上线运行半年后，深层次的数据问题逐步暴露：一物多码、业务流程标准不统一等问题凸显，数据价值无法充分释放，企业经营指标难以给管理层提供有效决策支撑。正是基于这一系列现实痛点，日月重工正式启动MDM主数据治理项目。
孙兵介绍，日月重工的主数据治理没有交给IT部门单打独斗，而是遵循四大实施路径，系统性推进治理落地：
第一，组织先行
搭建决策层、管理层、执行层三层数据治理组织架构，解决数据治理“谁来做”的问题，保障治理工作长效推进。
第二，重构数据标准
针对原有物料分类体系存在歧义、交叉、识别困难等问题，完成物料、客商等全域主数据标准体系重新设计构建。
第三，再造管理流程
把主数据从申请、变更、下发到停用的全生命周期流程重新设计，固化到系统之中。
第四，平台承载落地
依托三维天地MDM主数据平台，将组织、标准、流程全部固化，实现全域主数据治理闭环。
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深耕铸造行业特性
破解重工行业标准化难题
铸造行业具备物料繁杂、专用物料多、供应商体量庞大的行业特点。熔炼材料、大宗物资、造型材料、行业特有冷铁物料，叠加机加工业务数万种备品备件，极易滋生一物多码等典型数据难题。
谈及与三维天地的合作落地，孙兵表示，针对铸造行业复杂业务现状，三维天地MDM平台从三大维度破解行业标准化痛点。首先完成主数据标准体系重构，筑牢治理根基；其次依托平台内置去重引擎、数据质量模型，高效完成海量历史数据自动清洗，大幅降低人工工作量，按照全新标准口径完成全域数据梳理；最终实现主数据全生命周期管理落地，沉淀适配铸造行业特色的主数据管理模式。
“三维天地团队对铸造行业业务理解很深，并非直接套用标准化方案，而是结合我们行业固有特点输出定制化主数据治理方案，不只交付一套软件系统，更帮助企业搭建完整的数据治理运行模式。项目落地效果获得公司管理层与一线员工的一致认可，双方合作十分顺畅。”孙兵对合作给予高度评价。
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AI落地切忌盲目追风
夯实底座再挖掘业务价值
当前大模型、AI技术快速兴起，为数据治理与智能决策带来全新可能性，但重工制造工艺流程长、管理模式相对粗放，AI落地门槛高、落地难度大。
面向未来，日月重工已经规划清晰的AI数据治理落地路线。在已经成型的主数据底座之上，未来将借助AI工具赋能数据治理工作，实现辅助制定数据标准、物料自动归类、自动识别数据质量问题，降低人工治理负担，打造自动化的数据治理模式。
在业务场景层面，企业将聚焦铸造行业真实业务场景，探索质量判定、工艺参数优化、大宗物资价格评估、生产排产合理性评估等方向，稳步推进AI技术落地，挖掘数据智能业务价值。
同时，针对广大重工制造同行开展数据资产建设，孙兵也给出三点务实实操建议：
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拒绝盲目跟风AI，数据治理优先。AI发挥价值的前提是高质量干净的数据，要优先夯实数据底座；
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从小场景痛点切入，快速验证价值。瞄准企业内部已经达成共识的真实业务痛点，小范围落地，快速看到业务成效，获取企业内部认可；
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练好数字化基本功，适度引入AI。当前制造业AI大规模成熟落地仍有距离，企业应优先完善数字化系统布局、打通业务流程、提升数据质量，结合技术发展节奏，循序渐进引入AI能力，赋能企业效率提升。
制造业数字化转型下半场，竞争重心已经从系统工具建设转向数据资产能力构建。重工铸造行业业务复杂、场景独特，通用化的数据方案往往难以适配企业真实诉求。
三维天地长期深耕装备制造、重工铸造等实体行业，坚持以行业业务为原点，拒绝“一套方案走天下”，深度吃透行业工艺、物料、供应链等复杂业务特征，为不同制造企业输出适配业务实际的数据治理与数据资产建设路径。
未来三维天地也将持续打磨产品能力，结合大模型、AI新技术，陪伴更多制造企业夯实数据底座，释放数据资产的真正价值。
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