该公司作为新能源汽车动力系统领军企业，随着业务快速扩张和多生产基地布局，面临严重的主数据管理挑战：物料编码混乱、数据标准不统一、系统间数据不一致、数据冗余严重、产品结构管理复杂等问题。这些问题导致生产效率低下、成本增加、决策困难，严重制约了企业数字化转型进程。
聚双信息为该企业量身打造了智能制造主数据管理平台，构建了统一的数据标准体系和管理流程，实现了物料、产品、供应商、客户等核心主数据的全生命周期管理。平台与ERP、MES、PLM、WMS等系统无缝集成，形成了企业级数据共享中心，为智能制造和数字化决策提供了可靠的数据支撑。
数据质量提升
数据准确率提升至99.8%，冗余数据减少85%
工作效率提升
数据维护工作量减少60%，跨部门协作效率提升50%
系统集成效益
系统间数据同步时间从24小时缩短至实时
管理决策优化
基于准确数据的决策支持，新产品上市周期缩短30%
该主数据管理平台采用分层架构设计，包括数据采集层、数据处理层、数据服务层和应用层。平台建立了完善的主数据标准体系和 governance 机制，通过数据建模、清洗、匹配、合并和同步等功能，确保主数据的准确性、一致性和完整性。系统支持多维度数据建模和灵活的业务规则配置，满足企业复杂多变的业务需求。
采用元数据驱动的动态建模技术，支持业务用户根据需求灵活扩展主数据属性和关系，无需代码开发即可适应业务变化。模型变更自动同步到相关系统，确保数据结构一致性。
基于CDC(变更数据捕获)技术的实时同步引擎，实现主数据变更的秒级同步，确保各业务系统数据一致性。支持双向同步和冲突解决策略，满足复杂集成场景需求。
集成AI辅助的数据清洗与校验功能，通过机器学习识别异常数据和重复记录，自动推荐清洗方案。建立数据质量评分体系，持续监控并改善数据质量。
通过数据地图直观展示主数据分布与流向，构建数据资产目录与全景视图。支持多维度数据分析与钻取，为管理决策提供数据支撑，释放数据资产价值。
开展主数据现状评估，明确主数据范围与优先级，梳理数据关系与业务流程，建立主数据标准体系与数据模型，制定实施 roadmap。
基于标准产品框架进行配置与定制开发，实现主数据模型、业务规则、工作流与权限配置，开发与各业务系统的集成接口，构建数据同步机制。
从各系统抽取历史数据，进行数据清洗、转换与标准化处理，通过数据校验与匹配合并，消除重复数据与错误数据，完成高质量数据迁移。
进行系统测试与用户验收，制定上线策略与切换方案，开展用户培训与操作指导，上线后提供持续运维支持与系统优化服务。
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