尊敬的女士/先生：
e-works诚挚邀您莅临
2026年9月22-23日在
无锡举办的"
制造业数据治理建设方法与实践高级研修班"。
当前制造企业推进智能制造、工业AI落地进程中，数据瓶颈问题突出，直接阻碍企业从业务数字化向数据驱动决策跨越式升级。
- 数据标准割裂、系统孤岛严重：研发、生产、质量、营销、供应链、服务等系统独立建设，数据标准和编码体系不统一，跨部门、跨系统数据难以互通，形成信息壁垒；
- 设备数据采集效率低、实时性差：车间数据自动化采集不足，设备接口兼容差，无法及时获取设备运行、质量检测等实时数据，错失优化改善窗口；
- 数据质量低、拖累核心系统应用：部分系统依赖手工录入信息，导致数据重复、缺失、错误频发，基础数据不准，形成“垃圾进、垃圾出”，使得ERP、APS等高度依赖准确数据的系统应用效果大打折扣；
- 海量数据沉睡、高价值场景无法落地：大量数据处于“沉睡”状态，无法支撑预测性维护、能耗优化、供应链协同等高价值场景；
- 数据合规与安全风险突出：缺乏数据分类分级、访问控制和审计机制，易引发核心数据泄露、篡改，尤其在强监管行业面临罚款和声誉损失；
- 工业AI数据底座基础薄弱：预测性维护、工艺参数寻优、AI质检、智能排产等应用，高度依赖高质量、可信、可溯源数据集。企业普遍缺乏数据标注、版本管理、可信数据集构建能力，AI落地缺乏基础支撑。
在行业数字化与人工智能深度融合背景下，制造企业开展体系化、常态化数据治理，已从“可选项” 变为刚需项与前置基础项。
制造企业真正需要的数据治理体系
数据治理不是一次性数据清洗项目，也不是单纯采购一套软件平台，而是长期体系化工程，需从四维度系统落地：
- 战略与组织层面：制定企业数据战略，设立 CDO，搭建决策、管理、执行三级治理架构。
- 标准与架构层面：统一主数据、时序数据、图纸工艺等非结构化数据定义与编码，构建企业级数据模型。
- 质量与安全层面：建立数据完整性、准确性、一致性、及时性度量标准，形成质量检核闭环；落实分类分级与访问安全管控。
- 能力与平台层面：具备数据采集、清洗、标注、版本管理、数据集构建能力，依托平台实现集成、建模、共享与治理自动化。
推进数据治理对制造企业的核心价值
数据治理是智能制造与工业AI落地的核心底座，优先级等同于算力建设与算法选型，直接赋能企业降本、提效、决策、AI落地与政策对标：
数据治理是长期工程，但启动存在行业窗口期。同行已率先搭建标准数据底座、训练专属工业模型、实现数字化价值变现；后期再补数据基础，投入成本、实施周期与转型差距将成倍拉大。
本次研修班由e-works深度策划，专为制造企业量身打造，区别于市面上纯理论的通用数据治理培训，核心亮点直击制造企业落地需求。
本期将邀请两位国家级专家联袂授课，两位专家均为国家级数据标准制定者，拥有20多年行业深耕经验，服务过国内外多家大型制造集团，所有方法论均经过规模化落地验证。课程内容覆盖顶层设计—体系搭建—场景拆解—平台落地全链路。系统解析治理框架与实施方法论，聚焦制造研发、生产两大核心业务域，详解主数据、时序、非结构化数据治理难点；讲授治理平台全周期建设、选型与落地要点；设置半天上机实战演练，专家手把手带教，学完即可落地复用。
【培训内容】
政策趋势与基础认知：解读数字化转型及AI制造相关政策，剖析制造企业数据治理现实挑战、发展趋势，厘清数据治理与工业AI、数据安全合规的关联逻辑。
治理框架与数据全类管理：讲解主流数据治理框架及落地方法论，系统覆盖高质量数据集、工业时序数据、制造主数据、非结构化数据与指标数据的治理要点。
顶层规划与标杆案例借鉴：阐释企业数据战略价值，讲授数据治理顶层架构规划步骤与方法，拆解标杆制造企业治理体系落地实战案例。
业务场景专项落地：传授制造企业数据治理场景库搭建方法，深度解析研发域、生产域两大核心业务场景的数据治理实战路径。
平台建设与项目实施：梳理制造业数据治理平台建设方法论、项目筹备要点，结合行业实战案例，掌握平台选型、落地实施全流程逻辑。
实操能力与长效运营：手把手演练数据架构、数仓分层建模、数据加工共享与治理应用；同步搭建数据治理长效机制，构建企业数据人才培养体系。
【培训对象】
- 制造企业CIO、CDO
- 制造企业数据管理专家/专家委员会委员、数据管理团队负责人
- 制造企业各业务专兼职数据管理人员
- 有志于从事制造企业数据治理研究、咨询、服务等工作的技术人员
（参训学员需自带电脑参加，建议：企业派遣"管理 + 技术"组合参训，便于训后内部快速对齐，协同推进数据治理工作。）
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