一、企业简介

       常州市建筑科学研究院集团股份有限公司（简称：建科股份 股票代码：301115），始创于1959年，是以检验检测为核心主业，新材料、新技术和新经济助力发展的立足国内布局全国的综合性技术服务企业，聚焦检验检测认证大行业、新材料、新技术和新经济专业领域的科学技术应用研究。

       建科股份拥有80家分（子）公司，16个办事处，业务覆盖房建、市政、水利、铁路、交通、轨道、环保等方面，业务区域涉及全国多数省份，并逐渐拓展到越南等周边国际市场。2023年营业收入13.59亿元，净利润1.06亿元。公司实力与规模在全国建科院中名列前茅，通过CMA计量认证和CNAS中国合格评定国家实验室认可。公司先后获得国家知识产权示范企业、国家高新技术企业、江苏省服务业创新示范企业、江苏省生产性服务业领军企业、省发改委现代服务业高质量发展“331”工程高质量发展领军企业、常州市五星级明星企业等荣誉，2023年度荣获常州市市长质量奖。
二、CIO个人简介

       张志兵，加拿大阿尔伯塔大学硕士研究生毕业，正高级会计师。拥有二十多年财务工作经验，自2013年入职常州市建筑科学研究院股份有限公司财务部以来，历任子公司财务经理、集团财务部副部长、部长，现担任集团财务服务中心副主任，集团数字化建设工作小组组长。
三、个人信息化从业经历及主要业绩

       (一)作为集团全面预算管理领导小组成员兼工作小组组长，从2019年起开始在全集团推行全面预算管理，促进业财融合，为企业降本增效出谋划策，当年超额完成年初既定降本增效2%的目标，实际降本增效比例达到4%，金额超2000余万元，取得了良好的经济效益。

       (二)从2016年起担任集团财务信息化负责人，负责集团所有财务系统、业务管理系统上线工作、后期维护及二次开发，于2021年获聘为上海国家会计学院智能财务研究院研究人员，2023年起被任命为集团数字化转型工作小组组长，负责全集团数字化建设工作，为集团数字化转型作出非常重要的贡献。

       1、2019年集团下属特种工程板块项目管理软件的选型、需求调研和上线前的测试等全过程主导，此软件上线满足了内部控制的需要，同时为后续上市过程中及时准确提供IPO所需的分析数据起了至关重要的作用；

       2、2019年负责HR管理软件的选型、需求调研和上线前的测试等全过程主导，拉通全集团的人力资源及组织架构等主数据，支撑全集团所有分子公司薪资核算，支撑全集团绩效考核；

       3、2019年负责集团银企直联系统上线，打通业务系统与银行支付系统，便于集团公司实时掌握各分子公司的资金状况，确保资金安全；

       4、2020年负责检测板块检测云软件需求调研和上线前的测试等全过程主导，做到业财融合，此软件上线满足了内部控制的需要，优化了原有流程，同时为后续上市过程中及时准确提供IPO所需的分析数据起了至关重要的作用；

       5、2023年作为集团数字化转型领导小组成员兼工作小组组长，负责全集团数字化转型建设工作，数字化咨询费用（含财务共享）较之前方案节约了200余万元。数字化转型为解放领导和员工及各级管理者的生产力提供了强有力的保障。让数字说话、听数据说话、按数据做事，为企业经营决策提供强有力的支撑。

       (1）在结束与**供应商的合作后，快速理清思路，结合之前某咨询公司做的数字化规划，找各条线内较优质，且最适合公司的合作伙伴，首选上市公司或专业性更强的公司，可实现资源共享和互补；

       (2）经过多轮方案交流，客户实地走访，合并报表确定与企云方合作，财务共享确定与用友合作，数据中台确定与中新赛克合作，CRM与纷享销客合作，LIMS与北京三维合作； 
 
       (3）CRM从业务员到不同管理层视角都有视图，为后续提高会议效率提供强有力的支撑，人力资源管理形成有效解决方案，解决痛点，提高效率；

       (4）财务共享完成标准流程梳理，为后续费用、资金、应收及收入、应付条线的高效率运行提供保障，费控系统上线有效解决了电子票的重复报销的风险，商旅平台的上线，综合来看，降低企业的差旅费，同时解决了员工垫支问题并提升员工出差体验感；

       (5）在数据中台建设领域，构建了数据中台+主数据+指标体系的全面数据治理体系。采集整合了公司业管、用友NC、检测云等系统的数据源，建立公司全面、广泛的数据资源架构，并针对人员、组织、客商、项目、合同等来源表进行标准化处理，并做了数据质量校验。做到了数据治理、主数据管理、领导驾驶仓及各部门的指标域管理，同时为数据安全打造了强有力的数据底座。基于主数据治理实现“车同轨、书同文”，通过建立科学的主数据模型，规范了主数据管控方式，清晰化主数据流向，提供全面的主数据集成能力；同时搭建了基于数据驱动的决策体系，面向公司经营层提供统一数据视图，化零为整，数据随取随用，建设了主题驾驶舱，提供了经过数据治理后的清晰指标，为经营决策提供支持；最后搭建了完善的数据管理体系，为公司搭建了日常数据运维的流程和体系，用体系的力量保持平台健康运行。提升了公司数据资源管理能力，实现数据资源的有效管理和综合利用。

       (6）LIMS系统打造了非建工检测领域的统一平台管理，为后续的数据分析整合及快速扩张提供无限可能；

       (7）合并报表系统将核算标准化，报表出具自动化，附注自动生成，不同板块的法报自动合并，提升信息披露的效率和准确性。

       (三)有较强的理论水平，结合实际智能制造信息化工作形成理论总结，公开发表论文6篇。

四、近2年在企业主要推进的智能制造项目

        近两年，张志兵主要负责常建科数据经营战略的推进工作：

       （一）项目规划

       依据常州市建筑科学研究院集团股份有限公司业务发展定位，数据管理的重要性显而易见，数据管理不仅保证公司建设的各类数据平台更好的运行，业务平稳开展，还是公司挖掘新业务机会的支撑点。为此，在公司战略部署下，围绕公司的总体战略目标，张志兵借鉴了DCMM等成熟数据管理体系框架，带领公司信息化团队一同开展了数据战略规划的编制工作，以提高公司数据治理能力，助力公司的业务发展与腾飞。

       基于《“十四五”大数据产业发展规划》、《中国数字经济发展白皮书（2022年）》、《江苏省促进大数据发展行动纲要》、《江苏省大数据创新应用行动计划》、《江苏省制造业智能化改造和数字化转型三年行动计划》、《常州市建筑科学研究院集团股份有限战略规划纲要》等参考文件，张志兵与公司信息化团队共同制定了《常州市建筑科学研究院集团股份有限公司数据战略规划》（以下简称“常建科数据战略规划”），对公司生产经营所需要的数据从采集、处理到开发利用进行全面的规划，应用数据推动公司数字化变革。

       常建科数据战略规划围绕提升数据资源价值和推动数据业务创新发展两个出发点，以解决当前迫切问题为突破口，以确保数据安全为前提，遵从数据管理体系，立足业务创新，统筹规划，顶层设计，构建公司数据战略，创新数据业务模式，推进各类大数据管理平台能力建设，全面提升公司数据治理能力与数据商业变现能力。

       基于常建科数据战略规划，张志兵和信息化团队对公司当前数据管理现状进行了分析，提出了数据标准化保障机制、数据平台战略规划、战略重点举措、战略实施路线、战略实施监控与评估和保障措施等，为公司真正的一体化数据经营战略保驾护航。
       （二）项目实施

       1、数据资源整合

       基于公司业管、用友NC、检测云等系统的数据源的采集工作，张志兵与信息化团队建立了公司全面、广泛的数据资源架构，全面展示数据资源的数据详情、字段信息、数据血缘、数据预览、数据质量与数据更新趋势，提升公司数据资源管理能力，实现数据资源的有效管理和综合利用，具体如下：

       首先，张志兵带领信息化部门对公司现有的数据资源进行了全面的盘点和评估。包括对各个业务部门的数据需求、数据质量、数据安全性等方面进行深入了解。在此基础上，制定了针对性的数据整合策略，确保数据的全面性和准确性。

       其次，为了实现数据资源的有效管理和综合利用，张志兵引入了先进的数据管理工具和技术。选择了适合公司数据治理需求的数据中台，实现了数据的集中存储、统一管理和高效利用。此外，在数据中台基础上还建立了数据仓库和数据湖，对数据进行分类存储和分层管理，方便数据的查询、分析和挖掘。
       在整合公司企业数据资源的过程中，张志兵十分注重与业务部门的紧密合作。张志兵深入了解业务需求，与信息化部门和业务部门共同制定数据整合方案，确保数据能够为业务提供有力支持。同时，张志兵还积极与信息化部门、业务部门沟通协调，确保数据整合工作的顺利进行。

       2.数据创新研究

       在理解了市场竞争环境、信息、数据及安全技术发展趋势的基础上，张志兵运用数据开放共享、数据分析应用对业务开展提供决策支持和业务创新。

       在当今快速发展的数字化时代，数据不仅是一种资源，更是一种创新的力量。基于数据创新研究对于企业持续发展的重要性，张志兵致力于对市场竞争环境、信息、数据及安全技术发展趋势的学习与理解，积极运用数据开放共享、数据分析应用为业务开展决策支持和业务创新。

       为了更好地理解市场竞争环境，张志兵定期进行市场调研和竞争对手分析。通过收集和分析市场数据，能够洞察行业趋势，发现新的商业机会和潜在风险。这些信息为公司的战略规划和业务决策提供了有力支持。

       在信息爆炸的时代，数据已经成为企业不可或缺的资产。数据的价值深入人心，因此积极推动数据开放共享。通过建立数据共享平台，鼓励公司内部各部门之间的数据交流与合作。不仅提高了数据的利用率，还促进了不同部门之间的知识共享和业务协同。

       在数据安全技术方面，张志兵密切关注最新的发展趋势，以确保公司的数据安全。张志兵与信息化部门制定了一系列严格的数据安全政策和措施，保障数据的机密性、完整性和可用性。同时，张志兵还定期组织进行数据安全培训和演练，提高员工的数据安全意识。

       数据分析应用在决策支持和业务创新中发挥着越来越重要的作用。张志兵与信息化部门运用先进的数据分析工具和方法，深入挖掘数据的潜在价值。通过数据分析，能够为业务部门提供有针对性的建议和解决方案，助力公司做出更加科学、明智的决策。

       在业务创新方面，张志兵鼓励团队成员积极探索新的数据应用场景和商业模式。同时支持他们进行实验和创新尝试。通过数据驱动的业务创新，不断开拓新的市场领域和竞争优势。

       3、优化数据管理与服务

       3.1、数据标准与质量

       依据ISO国际标准、GB国标数据元设计和管理规范、部标数据元管理规程、以及公司内部的事业部字典表、板块字典表等，基于梳理的公司业务与流程现状，张志兵与信息化团队设立了一系列符合公司自身业务需求的数据标准，用于规范和约束公司数据资产中所有数据的命名、含义、取值、格式等，包括数据元标准、限定词标准、数据集标准和数据字典规范，保证数据具有统一的规范。
       当进行原始数据的集成接入时，基于设定好的数据标准完成原始数据的过滤、去重、转换、关联回填等标准化操作，将数据转换成符合系统定义的标准数据的格式，并对数据集进行关键信息补全。
       在设立数据标准的同时，还建立了公司数据质量评估标准和规范。针对人员、组织、客商、项目、合同等来源表做了数据质量校验，发现、跟踪并解决相关域数据质量问题。同时制定和复用各类质量规则，经过检测后，输出质量报告，生成问题单并跟踪问题单处理和审核，形成数据质量问题的闭环处理。
       3.2、数据价值挖掘

       在数据标准与质量规范的基础上，张志兵带领信息化团队强化公司数据有效管控、分析和使用，挖掘数据价值，降低运营成本，改进客户体验，提供商业建议，帮助公司不断改善经营策略，实现各项关键业务目标，开拓与数据有关的新业务。

       数据的有效分析是挖掘其价值的关键。基于数据中台的数据分析与挖掘能力，可以快速的通过可拖拽方式构建相应的数据治理与分析任务，对海量数据进行深入挖掘和探索。通过运用中台中的统计分析、机器学习和人工智能等算子构建数据挖掘任务，从数据中提取有价值的信息，为公司决策提供有力支持。
       降低运营成本、改进客户体验是数据价值挖掘的重要应用。张志兵通过数据分析发现了公司实际生产运营中的瓶颈和浪费，优化了业务流程和管理模式。同时，运用数据分析手段洞察客户的需求和行为，提供了更加个性化、精准的服务和产品，提升了客户满意度和忠诚度。

       结合数据分析的结果和市场趋势，张志兵为公司制定了一系列切实可行的商业策略和方案。不仅有助于公司实现各项关键业务目标，还为公司开拓了与数据相关的新业务领域和市场机会。

       3.3、数据安全保障

       基于国家相关法律法规，张志兵与信息化团队建立了公司数据安全保障制度，实现数据安全、租户安全、存储安全、传输安全、访问安全以及应用安全等，识别并管控数据风险，提高数据安全防控及事件处理能力，确保数据隐私与安全，实现公司全生命周期的数据安全管控。
       以数据权限为例，阐述在公司数据安全保障的实践：数据权限是数据安全的关键组件，在数据权限模块实现了数据资源权限配置和控制功能，实现数据资源目录、数据资源及其列、行权限的配置。当不同用户访问项目和数据服务时，系统根据用户的权限来控制数据资源的可见范围，并提供相应的服务。
       3.4、数据开放共享

       加强内外部沟通，基于分布式的、可为各个异构应用系统、平台和服务之间提供可靠通讯的数据服务总线，实现公司各部门以及外部组织之间数据开放共享；实现全网节点间的分布式通信和业务整合的服务交互、服务调用的支撑；实现对数据服务的可管、可控、透明化的有效管理；实现数据服务从无序管理到数字量化管理的转变。
       基于服务总线的API管理能力，张志兵通过可视化的配置方式，快速将数据资源查询能力封装成API；同时提供个性化查询能力，支持向导模式，自定义SQL的脚本模式以及ES DSL模式等。API管理作为数据服务的一部分，为数据资源对外快速开放提供支撑。协调各方面数据资源促成交换共享、应用集成和职能协同。
       （三）应用效果及收益

       1. 高效落实公司数据战略

       为高效落实公司数据战略规划要求，张志兵带领信息化团队和相关职能部门制定了数据战略实施的管理制度和流程，明确利益相关者的职责，规范数据战略的管理过程。

       同时张志兵与团队还制定了数据战略实施保障办法，主要内容包括战略实施组织架构、人才培养与培养计划。根据组织制定的数据战略提供资源保障，实现公司级、组织级及项目级数据战略分解与落地。

       张志兵领导数据战略的实施，编制数据战略的优化路线图，指导数据工作的开展，并定期修订已发布的数据战略。针对数据职能任务，建立系统完整的评估准则；在组织范围内全面评估实际情况，确定各项数据职能与愿景、目标的差距；结合组织业务战略，利用业务价值驱动方法评估数据管理和数据应用工作的优先级，制定实施计划并提供资源、资金等方面的保障；制定数据战略推进工作报告模板，并定期发布，使利益相关者了解数据战略实施的情况和存在的问题；在组织范围内制定数据任务效益评估模型以及相关的管理办法，通过任务效益评估模型对数据战略实施任务进行评估和管理，并纳入审计范围。

       2.优化公司数据架构

       张志兵结合公司数据架构以及数据治理现状，对内部提供的数据分析的结果进行战略性分析，调整优化数据架构，在IT治理框架中维护公司数据健康运营。

       首先，张志兵对组织中应用系统的数据现状进行了全面梳理，了解当前存在的问题并提出解决办法；其次，张志兵编制了组织级数据模型开发规范，指导组织级数据模型的开发和管理；同时，张志兵在了解组织战略和业务发展方向的基础上，分析利益相关者的诉求，掌握组织的数据需求，建立了覆盖组织业务经营管理和决策数据需求的组织级数据模型；最后，张志兵建立了组织级数据模型和系统级数据模型的映射关系,根据系统的建设定期更新组织级的数据模型。

       在组织层面，张志兵还与团队一起制定了统一的数据分类和分布管理规范，统一了数据分布关系的表现形式和管理流程。明确数据分布关系梳理的目标，梳理数据分布关系，形成数据分布关系成果库，包含了业务数据和流程、组织、系统之间的关系。组织内的所有数据按数据分类进行管理，确定每个数据的权威数据源和合理的数据部署。同时，建立数据分布关系应用和维护机制,明确管理职责。

       3.开展数据文化培育，提升了全员数据资产意识

       张志兵经常开展教育培训，提高公司员工数据资产意识，构建企业数据资产文化，引导建立正确的数据价值观，增强全员的数据安全意识，不断优化数据质量。

       张志兵持续开展数据治理培训和宣贯，定期进行培训和经验分享,不断提高员工的数据文化素养：定期开展数据制度相关的培训和宣贯、定期开展数据质量相关的培训和宣贯、定期组织和开展数据标准和数据元应用的相关培训、定期开展数据安全标准和策略相关的培训和宣贯等；

       以数据质量的培训与宣贯为例，张志兵与信息化团队制定了数据质量培训方案，建立组织数据质量文化氛围。

五、个人在智能制造工作中的体会

       智能制造是企业未来发展的必经方向，公司对信息化项目的重视程度非常高，目前已经建立了一套完整的管理平台。从企业项目管理、供应链管理、生产管理、设备管理、人员管理等资源进行了有效管理，不断提高公司的企业竞争力。同时，根据多年来在企业信息化项目的实施经验，信息化项目成功关键在于需求调研的深入与否，对业务的理解程度以及企业发展方向的把控。即要满足未来管控目标和实际的平衡，又要从长远角度进行考量规划。