导语

为深入贯彻落实党中央关于推进新型工业化的重大决策部署，中国工业经济联合会近年来致力于打造工业领域全国有影响力的“国际化、数智化、绿色化”协同推进工作平台和服务体系。

在数智化领域，为落实好党中央、国务院关于数字中国建设和产业数字化转型的重大决策部署，经报有关领导同志，从2024年开始，在相关部委、高校、智库和重点工业领域头部企业的参与和支持下，中国工业经济联合会在全国范围内从征集范例、调查研究和宣传培育三个维度开展中国工业数据治理“领跑者”企业工作，找出并宣传推广工业数据治理领域企业的优秀成果、实践经验和典型案例，旨在发挥优秀企业的榜样带动作用，强化协同效应，带动更多企业增强数据治理能力，加快数智化转型，搭建工业数据交流平台和产业生态圈，挖掘数据要素作为新质生产力的价值，赋能工业高质量发展。

2024年9月11日和2025年9月5日，中国工业经济联合会在辽宁省沈阳市举办第二届和第三届中国工业高质量发展论坛，并分别发布首届22家和第二届25家中国工业数据治理“领跑者”企业研究成果（含研究报告、案例汇编等）。根据工作计划，中国工业经济联合会已于2月底启动2026年中国工业数据治理“领跑者”企业工作，找出更多工业领域重点行业的“领跑者”企业和典型经验，为工业企业的数据治理和数智化转型搭建学习交流和产业合作的权威平台。

 2025年9月，在第三届中国工业高质量发展论坛上，经中央台办（国台办）推荐，上海顺诠科技有限公司（以下简称“顺诠科技”）凭借在工业数据治理领域的系统性实践与显著成效，成为2025中国工业数据治理“领跑者”企业。作为英业达集团旗下专注服务器领域的核心子公司，顺诠科技自2020年成立以来，以“数据驱动智能制造”为核心战略，构建覆盖“数据采集-治理-应用-价值释放”全链条的能力体系，在服务器研发制造、供应链协同、全球产能调度等场景中实现数据价值深度落地。

一、企业发展概况：依托集团全球布局，聚焦服务器领域专业化发展

顺诠科技的发展，离不开英业达集团近半个世纪的技术积淀与全球化布局支撑。1975年成立于中国台北的英业达集团，现已成为覆盖AI服务器、通用服务器、笔记本电脑、智能车用产品等多领域的大型科技企业，2024年集团全球营业额超200亿美元，拥有近3万名员工及6500余名工程师，在中国台湾、上海、重庆、捷克、墨西哥等多地建立研发与制造基地，形成“全球研发+区域制造”的协同网络。

英业达科技有限公司（简称“英业达科技”)成立于2004年，目前位于上海漕河泾综保区，主攻服务器主板等产品研发制造和外销，并于2021年开始涉足车用智能产品内销。

2020年末，为响应国家和上海“新基建”发展战略目标，英业达科技有限公司将部分业务分离并成立上海顺诠科技有限公司，主攻服务器整机组装及内销。

英业达科技及顺诠科技目前不仅是英业达集团的服务器重要生产基地，也是全球最大的服务器研发制造中心，在服务器研发制造领域具有重要行业影响力。在超大型服务器、高算力服务器、刀锋服务器、网络交换机、机柜解决方案、人工智能存储设备、智能车用产品和智能制造管理软件等各领域，为国内外优质客户提供从研发设计、生产制造、物流配送到技术支持的全方位解决方案。

截至2025年，顺诠科技与母公司英业达科技合计在职人员超3000人，其中研发人员近500人，构建起“研发-制造-服务”全链条人才梯队。从生产经营数据看，顺诠科技在2021-2025年产值持续增长，复合增长率超过30%，在服务器行业竞争加剧的背景下，实现规模与质量的同步提升。

在技术资质与行业认可方面，顺诠科技依托英业达集团及母公司的技术积累，独立申请获得专利已近30项，涵盖服务器结构设计、散热优化、智能检测等核心领域；通过ISO 9001质量管理体系、ISO 14001环境管理体系、ISO 50001能源管理体系、ISO 27001信息安全管理体系、RBA(责任商业联盟)等多项认证，2025年不仅成为中国工业数据治理“领跑者”企业，还协同母公司英业达科技共同通过多项上海市高新技术成果转化项目。

二、顶层设计：以数据为驱动，构建“四层一体”的数智化转型架构

顺诠科技的数智化转型并非零敲碎打，而是从战略高度进行系统性布局。公司确立了“数据驱动决策、平台支撑运营、智能提升效率”的总体目标，并围绕这一目标，构建了覆盖组织、数据、平台、应用的“四层一体”架构，确保转型步伐稳健、方向一致。

组织与管理层：建立以精益管理（TPS）与精益六西格玛（LSS）为基础的持续改善机制，组建跨部门专家团队，推动最佳实践的横纵复制，确保数据治理始终以业务问题为导向，让技术真正服务于经营痛点。

数据层：对SAP、PLM等核心业务系统中的主数据进行统一治理，构建覆盖产品、工艺、测试、设备等关键要素的统一数据模型，为全链路数据应用奠定“同数同源”的坚实基础。

平台层：建设企业级数据中台与全球统一数据中心，实现对结构化、半结构化、时序数据及文本日志等多模数据的集中存储与实时计算，该平台不仅支撑日常的报表分析，更成为AI模型训练与推理的“数据工厂”。

应用层：将数据能力封装为业务应用，覆盖生产、质量、物流、维保等关键业务领域，让一线操作和管理决策都能获得智能辅助，实现从“看见问题”到“预见问题”的跨越。

这四层相互支撑、协同进化，构成了顺诠科技数智化转型的坚实骨架，也为后续数据治理体系的深化拓展提供了顶层指引。 

图1：顺诠科技“四层一体”数智化转型总体架构示意

三、数据治理体系：构建从源头到应用的全栈式治理闭环

数据治理不是一次性工程，而是一套需要贯穿始终的管理体系。顺诠科技从主数据、元数据、技术平台到应用层，构建了覆盖数据全生命周期的治理闭环，确保数据“源头可控、流转可溯、应用可信”。

（一）主数据治理：统一源头，确保“同数同源”

数据治理的根基在于主数据。顺诠科技以BDCC主数据管理平台为核心，将SAP、PLM等业务系统中的BOM（物料清单）、工艺路线、工装夹具、工艺参数等关键主数据进行统一管控，打通从设计到制造的端到端链路。通过iMDM→APS→MES/QMS/TPMS的标准化数据传递，实现全生命周期数据的一致性，彻底消除“多个版本、口径不一”的乱象，为后续所有数据应用奠定可信基础。

（二）元数据与标签体系：构建数据“导航地图”

在统一主数据的基础上，公司建设了覆盖数据字典、业务标签、血缘关系的元数据管理体系，对每一张报表、每一个看板、每一个算法模型都进行统一口径管理和可追溯记录。这套“数据导航地图”让跨部门协同效率大幅提升，过去需要数天沟通对齐的口径，现在几分钟就能溯源确认，显著降低了沟通成本和管理摩擦。

（三）BDCC数据中台：智能应用的“心脏”

在数据治理的基础上，顺诠科技构建了BDCC（Big Data Cloud Center）数据中台，作为具备“感知、记忆、思考”能力的智能数据底座，打通了各个数据孤岛，通过引入基于Kafka+Flink的流批一体技术架构，既能支撑产线异常的实时告警，也能满足质量工程师对历史数据的深度回溯分析。更关键的是，BDCC集成了知识管理服务（KM）、大语言模型接口（LLM API）和智能体框架（Agents），使系统具备自然语言交互、异常智能识别、根因追溯与优化建议生成等认知能力的扩展性。

（四）低代码与BI治理：让数据能力快速触达一线

治理的最终目的是应用。在统一数据底座之上，公司搭建了低代码开发平台与商业智能（BI）工具，支持业务人员快速装配应用看板。目前，已在生产、质量、物流、维保四大领域完成58类业务建模，覆盖从一线操作工位到管理层驾驶舱的所有关键场景。低代码模式让数据能力不再是IT部门的“专利”，业务部门也能自主构建应用，真正实现了“一套可信数据，服务所有决策”。 

图2：BDCC平台技术架构及演进路线

四、价值释放：四大代表性应用场景，让数据治理“看得见、摸得着”

平台是骨架，场景才是血肉。基于BDCC数据底座和统一治理体系，顺诠科技以业务痛点为牵引，孵化出一系列标志性应用，让数据治理的成果转化为一线可感知的效率提升、管理者可追踪的效益改善。以下为四个最具代表性的应用场景：

场景A：智能质量诊断（SDADS）——让每一次异常都成为知识

在电子制造领域，质量异常的分析往往依赖工程师的经验，问题定位慢、原因分析浅、解决方案难复制是普遍痛点。顺诠科技自主研发的SDADS（Smart Data Analytics & Diagnosis System）智能质量诊断系统针对这一问题提出了系统性的解决方案：当产线出现质量异常时，系统自动抓取相关批次的测试数据、设备参数、物料信息，并在分钟级内完成数据汇整与相关性分析；基于保存在BDCC的知识图谱和历史案例库，系统能够推荐可能的根因和已验证有效的解决方案；工程师确认后，新的案例自动沉淀入库，供未来类似问题调用。

这一“发现问题-根因分析-方案执行-知识沉淀”的闭环，让质量分析从“经验驱动”走向“数据+知识驱动”。实施以来，EOL终检产品缺陷率（DPPM）下降74%，单位产品损失成本下降49%。

场景B：设备全生命周期维保（DAP&TPMS）——让设备“会说话、能自治”

设备停机是影响制造效率的关键因素。TPMS系统基于BDCC实时采集的设备时序数据，让每一台设备都成为“数字孪生体”，实时上报状态、主动预警风险。系统7×24小时采集设备工艺参数，动态计算OEE；一旦参数出现异常趋势，系统提前发出预警并自动生成维修建议；若发生故障，则自动触发报修工单并推送至对应工程师终端；维修完成后，工程师在移动端录入RCCA分析结果，系统自动更新BDCC知识库。

这一模式使设备综合效率（OEE）提升13%，SMT产线稼动率提升10%，报警处理时长显著下降。

场景C：端到端计划与排产（iAPS）——在复杂约束中求解“最优解”

服务器制造面临BOM替代频繁、交付模式多样、需求波动剧烈的复杂局面，过去计划员需要花费大量时间在Excel中手工排产，响应慢且难以全局优化。

iAPS高级计划与调度系统基于BDCC提供的实时库存、产能、物料状态数据，构建了从可承诺量（ATP）到主计划（MPS）、再到日排程（DPS）和出货计划的双向集成模型。系统支持动态重算与仿真推演，能够在紧急插单时，快速生成兼顾最大产出与如期交付的最优方案。在复杂BOM与多交付模式下，计划周期缩短99%，实现了极速响应。

场景D：智能控制中心（AISCC）——电子看板让管理“尽收眼底”

管理的本质是对异常的及时干预。顺诠科技依托BDCC的数据供给，以业务痛点为出发点，建成覆盖全价值链的智能控制中心，超84块电子看板组成看板矩阵，将质量、成本、交付、安全、绿色节能五大战略目标层层分解，形成关键指标的可视化。

管理者可随时随地透过看板掌握关键指标的偏差，及时介入处理，避免损失。AISCC提升了整体工厂透明度，降低了管理难度，让管理效率提升超50%。

图3：AISCC——顺诠智能控制中心

图4：iAPS——英业达APS高级排程系统

五、组织人才与绿色安全，构筑可持续发展的转型底座

数智化转型不仅是技术架构的重塑，更是组织能力、责任意识与管理体系的全面升级。顺诠科技在推进数据治理与平台建设的同时，同步打造与之匹配的人才队伍、绿色运营能力和信息安全防线，为数据要素的价值释放提供坚实保障。

（一）组织与人才：培育“精益×数智化”复合能力

技术的落地最终要靠人。顺诠科技围绕“精益改善、工业4.0场景、低代码开发、数据建模与可视化、AI辅助运维、预测性维护”等主题，构建了系统化的培训赋能体系，通过“专家带教+案例复盘+最佳实践共创”的方式，推动方法与工具向一线下沉，培养了一支既懂业务又懂数据的复合型人才队伍。

公司建立“业务部门主导、技术部门支撑”的协同模式，确保了数据治理始终以业务问题为导向，让技术真正服务于经营痛点。

（二）绿色低碳：数据驱动的环境管理闭环

在ISO 14001/50001体系下，公司将数智化能力融入环境管理：全厂智能电表实时采集能耗数据，与生产计划关联分析，指导实施光伏发电、余热回收、PUE优化等项目，机房PUE持续降低；VOCs治理设施接入物联网，实时监测关键参数，异常自动预警，上年度VOCs排放量由3.47吨降至1.32吨，削减2.15吨；危废实现“产生—转移—处置”全流程扫码追溯，风险全程可控。

（三）信息安全：让数据可信流通

公司保持ISO/IEC 27001认证，建立“风险识别—分级分类—访问控制—日志留痕”全链路管理；核心数据按敏感度分级授权，所有操作可追溯；开展常态化安全培训与钓鱼演练，形成“人人有责”的安全文化，为数据跨系统、跨工厂流通提供保障。

图5：顺诠精益数智化转型路径与能力演进模型

六、方法论沉淀：顺诠“五步曲”，让数据治理可复制、可持续

顺诠科技在多年实践中总结出一套可复制的数据治理方法论——“五步曲”，其从业务问题出发，沿着数据、平台、智能、场景层层递进，形成闭环，确保每一次投入都能转化为可度量的价值。

（一）聚焦核心经营问题，明确治理锚点

从质量、交付、成本、效率、库存等关键经营指标入手，识别业务痛点，将其作为数据治理的优先级和切入点，让数据工作一开始就与业务目标绑定，避免“为治理而治理”。

（二）统一主数据与标签口径，夯实数据地基

以iMDM主数据管理平台为核心，统一BOM、工艺、工装、参数等基础数据模型，并建立覆盖数据字典、业务标签、血缘关系的元数据体系，确保“同数同源、口径统一”，为后续应用提供可信数据源。

（三）构建多模数据中台，打通系统孤岛

引入流批一体技术，将MES、QMS、APS等制造系统数据与IoT测试日志、设备时序数据等多模数据集中治理，让数据跨系统自由流动，为实时计算与历史分析提供统一底座。

（四）沉淀AI与知识闭环，让系统越用越聪明

在数据中台之上，集成知识图谱、大语言模型接口与智能体框架，构建“发现—诊断—决策—执行—复盘—反哺”的智能闭环。每一次异常处理都成为知识沉淀，每一次决策都调用历史经验，让系统具备持续进化的能力。

（五）以场景牵引平台进化，用ROI驱动复制

选择高价值场景（如智能质量、设备维保、计划排产）先行突破，用实际成效验证平台价值；以量化ROI为标尺，推动成熟方案在产线间、工厂间快速复制，实现从“盆景”到“风景”的跨越。

七、总结与展望：从“治理”走向“智理”，打造可复制的数字样板

回望转型之路，顺诠科技以“数据治理为骨、平台能力为肌、AI赋能为翼、ESG安全为盾”，构建起系统化的智能制造范式。在质量、效率、成本、交付等核心维度收获了可度量的显著成效；在绿色低碳、供应链责任、信息安全等底座层面，夯实了可信赖的运营根基；在组织人才方面，培育了一支“精益×数智化”的复合团队。

比成果更重要的是，公司形成了一套可复制的方法论——“顺诠五步曲”，能够将中国工厂的实践经验系统性地输出到全球生产基地，真正实现“一套方法、全球复用”。

面向未来，顺诠科技将持续深化三大发展方向：

一是升级智能工厂，推动L4级自动化与自组织制造，让“黑灯生产”从概念走向落地；

二是深化AIGC应用，将大语言模型与智能体深度嵌入研发辅助、供应链风险预测、客户服务等场景，释放知识型工作的创造力；

三是强化全球协同，以统一数据底座支撑全球工厂的无缝衔接，让数据成为中国高端制造走向世界的“新语言”。

数据治理不是终点，而是智能制造的新起点。顺诠科技愿与行业同仁共享经验、共探前路，为中国式现代化的高端制造贡献一份可复制的“顺诠方案”。

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收录于合集——中国工业数据治理优秀企业系列报道