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，并分别公布首届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（含研究报告和优秀数智化技术、产品及解决方案等汇编）。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，旨在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。

一、企业基本情况

海洋石油工程股份有限公司（以下简称“海油工程”或“公司”）是中国海油集团控股的上市公司，国内唯一、亚太领先的海洋油气工程全产业链EPCI总承包商，连续三年登上ENR榜单，位列“全球最大250家国际承包商”第85位。公司于2000年4月20日成立，聚焦打造“一揽子”工程解决方案能力，以“工程+产品+服务”为核心，形成了海洋油气开发工程设计、采购、建造和海上安装、调试、维修以及液化天然气、海上风电、炼化工程的完整业务链，是国内油气增储上产和国家能源安全保障的工程“主力军”。海油工程场地总面积近400万平方米，形成了跨越南北、功能互补、覆盖深浅水的场地布局，综合实力“业界领先”；海油工程拥有19艘海洋工程船舶，海上工程作业能力达3000米，作业船队综合实力“亚洲第一”。公司以国家“一带一路”倡议和国际化发展战略为指引，积极推动全球市场开拓，业务涉足欧美、中东非洲、亚太20余个国家和地区，先后承揽俄罗斯Yamal、巴西FPSO、沙特马赞、香港LNG等国际化项目，业务涵盖FEED设计、EPCI总包、LNG&FPSO模块化建造、平台弃置等多种类型，公司国际化品牌知名度、认可度大幅提升。

随着全球市场竞争的不断加剧，海油工程深刻认识到数字化转型既是全球制造业的发展方向，也是公司实现战略发展目标和保持行业竞争力的必由之路。面对新形势下的挑战，公司以“打造与中国特色国际一流能源工程公司相匹配的数字化能力”为愿景，持续推动数字化转型向纵深迈进。

二、数据治理发展历程

海油工程作为海洋油气工程全产业链EPCI总承包商，具有业务场景复杂、流程链条长、数据体量大、类型多元、工业属性突出等鲜明特点。伴随公司数字化转型迈入深水区，数据孤岛、标准口径不一、权责边界不清、数据质量不可控、资产价值难释放等问题日益凸显，严重制约数字化转型进程的推进。为此，自2022年开始，公司统筹推进数据治理，历经起步筑基、能力提升、数智协同三个阶段，逐步构建完备的数据治理体系。

（一）起步筑基阶段（2022年-2023年）

公司围绕组织保障、规划引领、数据管理、制度体系、工具支撑五大方面构建数据治理体系，夯实数据治理基础。2022年1月成立数据治理委员会，11月发布数据治理顶层设计规划，初步构建数据治理标准体系、建成数据资产中心；2023年5月建成运营管控平台，打造可视化数据分析场景，7月梳理企业数据模型，发布数据资产目录，开展公司全域数据共享。至此，公司圆满完成数据治理起步筑基阶段整体布局，数据治理体系初步形成。

（二）能力提升阶段（2024年-2025年）

2024年公司从数据确源、统一标准、质量管控、分类分级、场景建设等方面重点发力，深化数据治理，9月完成核心生产业务板块数据可信源确定，统一制定数据标准、数据质量规则、数据安全等级和数据共享类型；开展DCMM贯标和数据管理能力诊断提升，2025年12月通过DCMM四级认证；全面建成国内首个海洋油气装备“智能工厂”，打造海上数字工厂。截至2025年底，公司已建立系统化、规范化的数据治理体系，形成覆盖全生命周期的数据管控机制，全面深化数据共享应用，推动智能制造、海上数字工厂等一系列核心业务场景建设，并取得实际成效。凭借求真务实的精神和可复制可推广的建设经验，获得工信部等六部门联合认定的“国家级卓越级智能工厂”荣誉。

（三）数智协同阶段（2026年及未来）

2026年公司将基于前期数据治理成果，以“数据+AI”双轮驱动，推进高质量数据集和人工智能场景建设，推动数据资源与智能技术协同联动，深度融入公司生产和运营全流程，实现数智合力赋能公司EPCI全业务链条数智化转型升级，到2030年实现“智慧海工”战略目标，为行业数智化转型贡献“海工智慧”。

三、数据治理体系建设

海油工程立足自身业务现状，围绕组织保障、规划引领、数据管理、制度体系、工具支撑五个方面打造完善的数据治理体系框架，保障数据治理工作扎实落地见效。

组织保障方面：公司成立数据治理委员会，下设数据治理领导办公室、数据治理工作办公室（兼委员会办公室）以及各业务领域数据治理专项工作组，并同步设立技术支持工作组，为各专项组提供数据治理技术支持。形成“决策-管理-执行-实施”四级数据治理组织机构，落实责任到岗，明确工作职责，提高数据治理过程中资源协调和工作执行效率，为数据治理工作推进提供了坚实组织保障。

规划引领方面：依据公司发展战略方向，承接公司数字化转型要求，梳理公司数据现状、识别业务发展需要和亟待解决的数据问题，通过需求分析和对标分析，以公司数字化转型中长期目标为导向，进行数据战略、数据治理架构、实施路径、重点任务及举措等方面的规划编制，发布《数据治理顶层设计规划》，指导引领公司数据治理工作有序推进，数据价值持续释放。

数据管理方面：梳理流程、数据、组织、系统之间的关系，形成数据分布，绘制公司全域数据流向图；从业务和技术双视角出发构建企业级数据模型，发布统一的数据资产目录，覆盖公司25个业务域、识别盘点800余个业务活动、1500余个业务对象、3000余个逻辑数据实体，可信数据源3.5万余项；制定数据标准和数据质量规则10万余条，实现公司数据资产可见、可懂、可用。

制度体系方面：建立健全层级清晰、闭环可控的“1+3+N”数据治理标准体系，以《数据管理办法》为总纲，《数据安全管理细则》《数据质量管理细则》《数据标准管理细则》为核心支撑，配套若干细分标准规范与操作手册，明确数据管理要求，形成标准化工作模式。数据治理标准体系覆盖数据需求、数据设计与开发、数据共享、数据分析、数据运维等全生命周期领域，指导和保障公司数据治理工作规范实施。

工具支撑方面：建设企业级数据湖、数据中台、数据治理平台，具备企业数据架构规划及管理，多源异构数据采集、集中存储和计算，元数据、标准、质量、血缘、安全、目录等方面统一纳管，数据共享、分析和挖掘以及知识工程建设等核心能力，打造公司数字化转型统一“底座平台”，打通各业务板块数据壁垒，有力支撑研发设计、智能制造、海上作业、物资供应链等核心业务高效运行，构建可视化数据分析场景，全面融入公司经营管理与生产执行，显著提升公司科学决策效率和精益化管理水平。

四、数据应用与数据治理成效

海油工程以“智慧海工”为战略目标，立足提升核心竞争力的需求，依托数据治理、人工智能、工业互联网、数字孪生等技术，推动数据与陆上制造、海上作业等核心业务场景深度融合应用，深度挖掘数据价值，实现以数据驱动业务创新、管理提效、安全可控，赋能公司高质量发展。

（一）场景一：海洋油气装备制造智能工厂

海工装备制造作为技术密集型和劳动密集型行业，具有“高复杂度、高风险、高成本”的典型特色，制造过程高度依赖多业务板块高效协同与各类资源的精准调配，公司在设计、生产、质控、运维等全流程存在设计数据标准不统一、仿真计算耗时久，生产套料利用率低、计划排程难，质控数据不完整、追溯难，运维数据滞后、人工经验依赖，能耗管理自动化手段不足等诸多痛点，严重制约海工装备制造全流程降本提效。

海油工程通过数据治理和智能化技术应用，形成针对性解决方案。以“智慧海工”为战略目标，积极采用大数据、人工智能、云计算、AR、5G、工业互联网、数字孪生等新一代信息技术，打通设计、生产、质控、运维等智能制造各环节的数据链路，结合智能设备和算法模型，打造人机协同的智能化作业模式，建成国内首个海洋油气装备制造智能工厂。

图1：智能制造工厂

在设计环节，通过数据治理对设计数据进行标准化管理，实现多阶段、多专业共库协同设计。依托仿真模拟器、360度环形投影球幕系统等设备，完成产品仿真与迭代优化，缩短设计周期、降低设计误差，为下游环节提供可靠数据支撑。

图2：仿真作业

在生产环节，引入智能切割设备，通过智能算法实现套料利用率最大化，结合在线仿真规避工艺风险。上线焊机机器人、打磨机器人、AGV等先进智能生产设备600余台套，形成了智能分拣、智能切割、智能组对、智能焊接等人机协同作业单元和管控系统，实现从生产管控、产品制造到厂区管理的全流程智能化。此外通过打通生产各环节数据，打造智能排程能力，实现制造环节的生产可监控，计划可跟踪，资源可协调。

在质控环节，通过流程、工序与数据的融合，实现产品全生命周期追溯分析，进而优化生产工艺，降低生产成本。基于5G网络，将施工现场质量检验画面实时同步，实现全专业、全场景的远程协同质量检验工作。

在运维环节，通过时序数据治理的实施，建设工业物联网平台采集全厂喷砂喷漆、工艺管线、结构预制、智能存储等200余套设备、2.6万个点位的运行状态数据、故障信息、生产质量数据、生产进度数据、位置数据等，打通跨车间全域设备的数据互通链路，实现信息集中监控、统计分析以及预测性维护，形成设备的全方位、精细化的健康状态管理体系。

通过智能工厂的全面建成投产，实现设计生产经营数据集成贯通、制造装备智能管控、生产过程智慧优化，打造数字化管理、智能化生产、一体化协同相融合的智能制造新模式，实现智能制造全流程降本增效，其中设计环节综合提效15%，设计差错率降低50%；生产环节提高板材分拣、切割下料、组对焊接等各环节的智能化水平和生产效率，工效综合提升20%；质控环节实现工艺管线从预制、涂装到总装工序的全流程智能追踪，降低了材料的漏报率、错误率，工效综合提升20%；运维环节实现全场设备运维实时监测、提前预防和故障诊断，设备故障维护效率提升30%。2026年5月智能工厂成功通过智能制造能力成熟度四级认证，标志着公司智能制造水平迈上新台阶。

（二）场景二：海上数字工厂

海上海管铺设作为海洋油气开发的核心环节，是一项集高风险、高技术、高协同性于一体的系统性工程。其作业链条长、参与主体多，涉及船舶、设备、人员、物料多要素协同，加之海上作业环境复杂，具有极强的不确定性和不可预测性，存在人工调度信息滞后、海上作业状态难以实时掌握、资源调度缺乏数据支撑、人工上报数据不规范等痛点，严重制约海上作业效率，增加了施工成本和安全风险。

海上数字工厂是海油工程海上作业领域智能制造的核心载体，以海管铺设全流程智能化管控为试点，通过对船舶行驶数据、生产管理数据、管线作业生产线和核心作业设备进行数据采集、标准化管理、智能分析、集成显示，结合数字孪生技术，打破海上作业各环节数据壁垒，形成规范化、可推广的海上作业数字化管理体系，为作业现场管控和资源调度提供精准、高效的数据支撑，提高海上作业效率和安全管理水平。

在海管铺设作业过程中，安全保障是重中之重。海管着泥点监测作为最重要的关键环节，采用无人船和ARV，结合深水海管铺设智能监测系统对海管着泥点进行智能监测，保证管道路由准确，不偏离设计线路，控制管道张力与弯曲应力，防止断裂、损伤，保障海上铺管作业的安全与质量。

图3：无人船和ARV协同作业

海管铺设作业往往伴随着高额的船舶油耗和维护成本、人员施工和远海物资补给成本等，且容易受到海况影响和作业窗口期限制，因此提高作业效率是降低施工成本的关键措施。通过采集海管铺设作业线各站点、各工序的作业数据，结合焊机、张紧器等关键设备运行参数，实现海管铺设效率多维度综合分析诊断，便于管理人员及时排除干扰因素，保障海管铺设降本提效。

海上数字工厂自2025年下半年起，先后在宁波、文昌、西湖等海上油气生产设施建设项目中投用，累计采集海上海管铺设作业各环节数据15.66亿条，通过数据赋能，提升海管铺设的生产效率和铺设质量，保障海管铺设作业安全，平均每年降本创效1425万元，形成了海洋工程智能化装备国产化及工程示范应用，也标志着我国深海铺管及其作业监测装备向少人化、无人化、智能化方向发展。

（三）场景三：工业互联网标识解析二级节点

海洋工程装备制造具有产品类型多、制造工序长、定制化比例大、标准化程度低等显著特点，各环节的数据碎片化现象严重，产业链缺乏统一的信息共享与协同机制，跨领域产品全生命周期管理能力较为薄弱。同时，公司自身也存在物资采购周期长、临时调配物资难、应急采购成本高、供应链上下游企业间信息互通和协同管理效率低等痛点，制约公司整体运行和产业上下游资源协同效率。

海油工程通过建成工业互联网标识解析综合型二级节点，形成统一标识数据标准，基于标识数据串联物资供应链各环节，为行业构建“采购-发货-物流-到货-入库-领用”全流程可信数据链，实现物资采购、送货通知、到货分配、验收登记、物资入库和物资领用等全环节的跟踪、追溯及信息集成。纵向推动供应链底层标识数据采集，促进各信息系统间的数据共享，横向促进供应链物资采购数据在供应商、生产单位间的高效流转，打破数据壁垒，提高异地协同制造效率。

（四）场景四：能耗智能监测管理

海油工程陆上施工各生产环节耗能种类多、耗能量大、主要耗能点不同，传统人工抄表模式存在人工成本高、数据准确性不足、时效性差等短板，仅依靠人工手段难以实现能耗数据的精准统计与分析，无法有效支撑能源精细化管控和节能降耗。

海油工程通过优化智能仪表的部署、时序型大数据采集平台的建设、工控系统数据采集及智能仪表组网组态等措施，对2600余个智能监测点位实时在线监测，全面实现全厂电、水、风、气等能源数据的线上化管理，结合工厂实际工况，划分120余个管理位置、覆盖860余个重点设备，实现工厂、车间、区域、重点设备的分级精细化管控，能耗分析精度达到分时段统计水平。同时，建立基于物联网的动能监测系统，集成实时监控、统计分析、用能预测、故障报警等核心功能，实现生产排产决策支撑、能耗阈值实时监测报警、问题点位数字孪生快速定位和能耗计划优化，提升公司能源合理化分配与监控调配能力，单位产值综合能耗逐年下降。

五、总结与未来展望

经过在数据治理领域的持续探索与业务融合实践，海油工程已构建起成熟的数据治理体系，形成覆盖数据全生命周期的闭环管控能力，数据价值在研发设计、智能制造、海上作业、物资供应链等核心业务场景中持续释放。实践证明，数字化转型的核心要义在于实现数据治理与业务场景的深度融合，唯有以业务需求为牵引、以价值创造为导向，坚持“以用促治、治用结合”的建设路径，才能切实发挥数据治理支撑效能，让数据真正融入公司生产经营与管理决策，转化为公司高质量发展的核心竞争力。

展望未来，公司将锚定“智慧海工”战略目标，以前期数据治理成果为新起点，持续深化“数据+AI”双轮驱动模式，重点推动人工智能在产品设计、生产管理、生产作业、运营管理、产品服务、供应链管理等高价值场景的深度融合应用，推进全业务链端到端的数智化转型升级，赋能公司核心竞争力跃升。同时加快沉淀可复制、可推广的建设经验，为推动海工装备制造产业向“绿色化、智能化”转型贡献“海工智慧”，为保障国家海洋能源安全、支撑油气增储上产注入持久强劲的数智动力。