近期，企业网D1net对浙江奥康鞋业股份有限公司信息总监林丐建进行了专访，深度拆解了鞋服研产销一体化企业数字化转型真实痛点、中台底层架构搭建逻辑、数据治理标准化体系、AI 业务场景落地全流程，以及实体企业 CIO 长期沉淀的可复制转型方法论，为广大传统制造企业提供可落地参考。

浙江奥康鞋业股份有限公司信息总监林丐建

嘉宾从业背景：2012 年入职奥康，2020 年起全面统筹集团数字化建设，主导财务共享中心、业务 & 数据双中台、私有云 AI 大模型、全链路数据治理等百万级核心数字化项目，带领奥康获评国家级两化融合、智能制造示范企业。

一、传统鞋服数字化两大核心痛点：部门壁垒与业务认知双阻碍

企业网D1net：您拥有 19 年信息化从业经历，深耕鞋服行业多年，在您看来，研产销一体化的传统鞋服制造企业，数字化转型最核心的痛点是什么?

林丐建：结合奥康二十多年信息化实践，我总结出两大根源痛点，核心集中在管理层面，而非技术层面。

第一是跨部门协同壁垒。鞋服企业研发、生产、分销、会员、财务各自配套独立系统：研发 PM、生产 ERP/MES、终端 DRP、CRM 会员系统各司其职，单系统内部都能实现数字化闭环，但数据链路完全割裂。比如研发 BOM 无法一键同步至生产 ERP、SKU 研发创意难以直达全国终端门店，技术上打通接口、同步数据完全可以实现，但各部门权责、管理体系独立，天然形成信息墙，成为数字化落地最大屏障。

第二是业务负责人数字化认知偏差。数字化的核心价值在于实现业务全流程可视可控，清晰暴露各环节短板，但很多业务一把手会心存顾虑：现有流程运转稳定，数字化会增加管理消耗、暴露管理漏洞，因此主观排斥系统升级、数据打通。数字化转型绝非 IT 部门单方面工程，业务负责人的接纳、认同与主动参与，直接决定项目成败。

简单来说，技术工具从来不是难题，组织协同与认知统一，才是传统企业数字化转型第一道难关。

二、二十年基建沉淀，2018 中台项目奠定奥康数字化底层底座

企业网D1net：奥康信息化起步很早，2006 年部署的 ERP 系统至今仍在迭代使用，2018 年启动中台项目被您称为转型关键节点，能否梳理集团底层数字化顶层设计与破局思路?

林丐建：奥康数字化分三阶段稳步布局，层层递进筑牢底座：

早期单机信息化阶段(2000-2014)：上线 ERP、财务、分销独立系统，完成单一业务线上化，弊端是系统孤岛严重，财务、销售、商品报表数据口径不统一，会议经常出现数据冲突。

标准化基建阶段(2015)：搭建财务共享中心，上线 CRM 会员系统，完成集团财务流程集约化，提前沉淀会员全域数据，为后续中台建设铺垫业务基础。

中台一体化重构阶段(2018，转型核心分水岭)：当年同步落地业务中台 + 数据中台两大百万级项目，彻底解决系统割裂问题，也是奥康数字化真正破局的关键一步。

业务中台层面，我们自主搭建 PaaS 基础服务框架，完成四大核心基建：统一门户、全域主数据平台、ESB 服务总线、统一身份认证，自研 Vue 开发框架。此前员工需要分别登录财务、ERP、HR 多套系统，现在统一门户单点登录;通过 ESB 总线打通全部业务系统接口，消除系统孤岛。

数据中台层面，核心落地全域数据治理：搭建 MDM 主数据平台，统一 “人、货、场” 全部主数据标准，完成历史存量数据清洗，统一全集团 KPI 统计口径，所有业务系统数据从主数据平台统一分发，从根源解决数据打架问题。

三、重新定义 IT 部门：自上而下战略牵引 + 自下而上业务破题双向赋能

企业网D1net：传统制造企业里，IT 部门常被简单定义为 “修电脑、排故障” 的后勤部门，奥康如何定位 IT 团队、给予充分授权，实现技术驱动业务?

林丐建：早年我们内部也开玩笑说 IT 是 “电脑维修岗”，员工遇到断网、软件故障第一时间找我们，看似琐碎，但公司给 IT 部门清晰定位：以科技驱动集团业务长效增长，并给予充足立项、资金、跨部门协调授权，我们采用 “上下结合” 双线推进数字化。

第一，自上而下承接集团战略：围绕公司年度经营战略落地数字化项目，2022 年上线 MA 自动化精准营销平台，就是基于会员私域增长战略自上而下推进，依托 CRM 会员数据实现千人千面营销触达。

第二，自下而上挖掘业务痛点：IT 团队主动下沉业务一线，深度对接生产、电商、门店、财务负责人，从小场景、小痛点切入落地数字化工具，形成业务价值后再迭代拓展。先解决单一微小痛点获得业务认可，再从信息化单点工具，逐步延伸至全链路数字化体系，降低业务抵触情绪。

双向路径并行，既承接高层战略布局，又贴合一线真实需求，让 IT 从后勤支撑，转变为业务增长的核心赋能部门。

四、三位一体数据治理：制度、管理、技术构建标准化数据体系

企业网D1net：数据孤岛是制造企业通病，您主导搭建奥康数据中台，在数据标准、全域数据治理上建立了一套完整规则，具体如何落地?

林丐建：我们从制度、管理、技术三大维度搭建闭环数据治理体系，缺一不可。

1. 制度先行，建立标准化约束文件

IT 部门牵头出台主数据管理制度，明确人、货、厂三大类主数据统一标准：

人员主数据：内部员工、经销商、供应商、服务商、渠道合作伙伴分类规范;

商品主数据：SKU、鞋款、物料、工艺统一编码规则;

渠道主数据：门店、工厂、仓库、合作厂区信息采集规范。

制度明确数据录入、修改、同步权责，从规则层面规避数据随意填报、标准不统一问题。

2. 管理协同，成立跨部门数据治理委员会

委员会吸纳销售、商品、生产、财务各业务板块总监，所有数据标准制定、调整必须业务负责人全程参与评审。彻底规避后续业务推诿：“数据标准是 IT 单方面制定，我们并未参与”，让业务部门成为数据标准共建主体，主动承担数据维护责任。

3. 技术落地两大核心平台，实现数据全链路管控

一是全域主数据平台：HR、分销、供应商系统原始数据统一同步汇聚至主数据中台，校验清洗后，统一分发至 ERP、财务、OA、DRP 分销系统。以供应商数据为例：在伙伴主数据平台完成实名登记(身份证、统一社会信用代码核验)，录入一次即可同步至财务往来单位、ERP 供应商、OA 合作方档案，全系统数据天然统一;外部服务商登录服务器操作，也必须完成实名登记授权，全程可追溯。

二是数据风控预警平台：对全系统主数据进行实时逻辑校验，一旦出现名称、编码、金额、SKU 信息跨系统不一致，平台自动触发预警，IT 人员第一时间介入修正，从 “事后补救” 转变为 “事前预警”，大幅降低数据错误带来的经营风险。

依靠二十年分步基建、双中台底座与三位一体数据治理体系，奥康完成了数字化底层能力搭建，解决了系统割裂、数据混乱、组织协同不畅等基础难题。夯实数字化底座后，企业顺势开启 AI 智能化落地布局，探索适配鞋服制造行业的大模型应用路径，同时完善数字化人才梯队建设，并总结出可向全行业复制的实体制造转型方法论，相关 AI 落地、人才搭建、行业普适经验将在下篇详细拆解。

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