数字化转型究竟要做什么? 笔者越来越体会到，数据能力现在逐步成为企业竞争力的核心构成然而，看看我国石油和化工行业，特别是占据主体地位的中小企业，数据应用能力的缺失正在成为制约其高质量发展的关键瓶颈一、数据能力不是“上系统”或“看大屏”

很多石油化工企业在推进“数字化工厂”建设时，不自觉地陷入形式主义误区：上线了MES系统，配置了监控大屏，仿佛数字化已经完成然而，真正的数据能力，不是有没有系统，而是能不能用数据驱动业务改进、生产优化和决策支持。

数据能力，是一种贯穿于生产全过程、具备因果分析能力和现场执行力的综合能力它至少包含以下几个关键方面：数据结构建模：梳理原始数据之间的逻辑关系，包括批次与连续数据的关联、设备运行数据与质量数据的映射、原料参数与工艺过程变量的影响路径等。

时间对齐与数据融合：不同系统、不同设备的数据采集频率、时间戳、格式不统一，需要进行严格的对齐与标准化处理，形成可分析的“统一数据视图”因果推断与场景建模：以生产问题为导向，构建因果图谱或路径分析模型，识别关键变量之间的作用机制。

例如，某类杂质含量升高是否由特定原料批次、搅拌温度或反应时间引起，需要建立数据驱动的因果链条数据特征挖掘与预测建模：通过主成分分析（PCA）、聚类分析、随机森林等方法，挖掘生产过程中的关键影响因子，实现质量波动预警、设备异常预测等目标。

生产优化与闭环控制：基于建模结果进行工艺窗口优化、参数设定建议，最终形成数据驱动的自动调整与闭环控制机制简而言之，数据能力的核心是“用数据解决实际问题”，而不是把数据收集起来“堆”在那里二、现实困境：中小化工企业为何难以建立数据能力？。

尽管数据的重要性已成共识，但现实中，大量中小化工企业在数据能力建设上仍面临以下几大现实障碍：1. 缺乏基础数据治理体系很多中小企业的自动化水平还处于“半自动”或“孤岛化”状态，不同设备数据互不联通，工艺记录依赖人工填写，关键质量数据采样频率低甚至滞后，导致

数据来源不可信、结构不完整、粒度不统一，严重影响后续分析价值2. 系统建设“重实施、轻应用”很多企业在推进信息化建设过程中，过度依赖外包公司，关注系统是否“上线”，而忽视了上线之后如何“用起来”MES、LIMS、ERP等系统成为“信息孤岛”，数据既不流动，也不用于决策，导致高投入低产出，员工产生排斥心理。

3. 缺乏复合型数据人才数据分析不是IT岗位，也不是简单的统计报表工作，而是需要懂工艺又懂数据的复合型人才然而当前企业中，这类人才极度稀缺一方面，传统工程师缺乏建模与数据思维；另一方面，数据分析人员不了解现场工艺逻辑，无法提出具有可行性的解决方案。

4. 管理层“数据素养”不足部分企业管理层对数据的认知仍停留在“报表可视化”层面，未能认识到数据分析对提升产品质量、降低能耗、减少损耗的价值，缺乏自上而下的数据驱动文化，导致整个组织“知道数据有用，但不知道怎么用”。

三、破局路径：从“可视化”走向“数据驱动”的进阶路线1. 打好数据治理基础从源头上规范数据采集和管理，是构建数据能力的第一步建议：实施统一的数据采集规范，明确每类数据的采样频率、采集设备、格式及质量标准。

建立主数据管理体系，实现人员、设备、原料、工艺配方等主数据的统一命名和版本控制引入数据管理工具，实现数据清洗、去噪、对齐、补全，为分析建模打好基础2. 建立跨部门“数据问题导向”的项目机制以具体业务场景为切入口，组建由工艺、设备、质量、IT、管理等人员共同参与的“数据项目小组”，围绕一个明确的问题进行数据分析、建模与优化。

例如：问题：某产品杂质含量波动大分析思路：关联原料批次、反应时间、温度曲线、设备参数、操作人员数据，建立因果路径目标：锁定波动原因，提出工艺调整方案并验证成效这种方式不仅有助于数据能力的提升，也能提高员工参与感与信任度。

3. 引入六西格玛体系，构建数据驱动改进的闭环机制六西格玛体系以DMAIC（定义-测量-分析-改进-控制）为核心，与数据分析天然契合企业可通过项目制引入六西格玛方法，推动从问题定义到数据分析再到过程控制的全流程优化，同时培养企业自己的“黑带”与“绿带”人才，为数据文化落地提供技术支撑。

4. 培养企业内部的数据专家不要单纯依赖外部项目团队，要从自身业务出发，培养一批“懂数据、懂工艺、懂现场”的内部数据专家这类人才能够将实际业务问题抽象为数据模型，并推动分析结果落地实施可以通过内部培训+外部合作的方式，逐步形成企业自己的数据能力体系。

结束语数字化不是设备的升级，不是系统的上线，更不是一个大屏的展示真正的数字化，是一场基于数据的管理思维转型，是一套以数据为工具的问题解决能力体系建设对我国的中小石油和化工企业而言，数字化的第一步不是“上新系统”，而是。

用数据解决第一个具体问题。从小场景做起，从问题出发，让数据“用起来”，进而建立企业的“数据能力”，才是真正可持续、高质量发展的方向。