DB31/T 1671-2026 企业业务场景识别与规划指南

　　ICS 35.240

　　CCS L 67

　　DB 31/T 1671—2026

　　企业业务场景识别与规划指南

　　Guidance for business scenarios identification and planning in

　　enterprises

　　2026 - 02 - 14 发布 2026 - 06 - 01 实施

　　上海市市场监督管理局 发 布

　　DB 31/T 1671—2026

　　前 言

　　本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。

　　请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

　　本文件由上海市经济和信息化委员会提出并组织实施。

　　本文件由上海市信息标准化技术委员会归口。

　　本文件起草单位：上海质量管理科学研究院有限公司、上海市标准化协会、申能(集团)有限公司、上海库帕思科技有限公司、上海烟草集团有限责任公司、上海电气数字科技有限公司、上海核工程研究设计院有限公司、上海燃气有限公司、申能股份有限公司、上海航天电子通讯设备研究所、上海烟草机械有限责任公司、 上海电气核电集团有限公司、上海市先导产业促进中心、上海市城市数字化转型应用促进中心、上海阿波罗机械股份有限公司、锱云(上海)物联网科技有限公司、道枢(上海)数字技术有限公司、上海孚因流体动力设备股份有限公司。

　　本文件主要起草人：王金德、谈云骏、陈昕、孟凯、山栋明、戚小虎、戴志渊、侯智斌、韩芸、张琳、陆文斌、俞从正、张健、刘华、余升、黄澍、马林、王頔、倪雯静、陆威潜、杨玲、毛磊、张蔚、张伟、唐薇、张澄宇、吴超、那正平、黄明杰。

　　企业业务场景识别与规划指南

　　1 范围

　　本文件提供了企业数字化转型过程中企业业务场景识别与规划的指南，包括业务场景识别与规划框架、业务场景识别和业务场景规划等。

　　本文件适用于产业数字化和数字产业化变革需求的企业开展业务场景识别与规划。

　　2 规范性引用文件

　　本文件没有规范性引用文件。

　　3 术语和定义

　　下列术语和定义适用于本文件。

　　3.1

　　业务场景 business scenario

　　关于业务运行的参与主体、行为活动、资源条件以及数据要素等的有机组合，如数字场景、知识场景、智能场景等。

　　注1：数字场景即基于相关数字模型实现关键业务动态响应、动态协同、动态优化的一类业务场景。

　　注2：知识场景即基于相关知识模型实现关键业务个性化按需响应、按需协同、按需优化的一类业务场景。

　　注3：智能场景即基于相关智能模型实现关键业务自主运行、自主协作和自学习优化/进化的一类业务场景。

　　3.2

　　业务场景识别 business scenario identification

　　组织从业务场景的组织边界、现状、问题及需求等关键要素出发，通过组织生态、业务网络、信息物理空间和数据要素四个视角的融合分析，系统捕捉业务场景核心诉求的过程。其目的是明确场景的定位、诊断当前状态并识别改进方向，为后续规划提供依据。

　　3.3

　　业务场景规划 business scenario planning

　　组织基于识别出的业务场景需求，制定可度量的目标，并策划价值创造、传递和分享的具体路径，通过封装数据、技术、流程和组织要素，实现业务场景从数字场景向知识场景、智能场景的逐级递升。

　　4 原则

　　4.1 创新性

　　业务场景面向行业盲点、痛点，符合创新策源和先发的要求，重点体现数字技术与业务逻辑的高度适配，有助于高质量数据集建设、知识图谱的构建和算法的创新。

　　4.2 可操作性

　　业务场景符合企业实际，业务流程、业务环节等可清晰表述，对所涉设备、产线或载体等指向清晰，避免抽象。

　　4.3 可推广性

　　业务场景的解决方案转化符合可封装、可插拔、可集成的应用特点，其核心架构满足商业模式转化要求，具备推广条件。

　　5 业务场景识别与规划框架

　　企业可按图1从组织生态、业务网络、信息物理空间、数据要素四个视角对业务场景进行识别与规划，突出数据在价值创造中的核心作用，结合业务场景驱动的价值模式，封装数据、技术、流程和组织要素，提升业务场景价值创造。

　　图 1 业务场景识别与规划框架图

　　组织生态视角明确场景参与主体的权责边界，涵盖企业内部组织单元(如岗位、车间)及产业链上下游协作方(如供应商、客户)，强调跨组织协同与生态共建，其视角内包括：岗位或角色、班组或现场、车间或部门、产业链(含外部供应商、合作伙伴)等。

　　业务网络视角覆盖产品服务全生命周期的核心价值活动，从需求到交付及售后的端到端流程，强化各环节的协同与优化(如供应链数据贯通、生产流程数字化)，其视角内包括：需求定义、研发设计、生产排产、采购物流、库存物流、设备管理、交付服务、生命周期服务等。

　　信息物理空间视角支撑业务场景的技术基础设施，包括设备联网能力、数据传输通道及数字化工具应用，确保物理世界与数字世界的实时映射，其视角内包括：硬件(智能设备、传感器)、网络(通信协议、物联网架构)、软件(工业软件、平台工具)等。

　　数据要素视角明确数据作为关键资源的作用，包括产品服务数据、供应链数据、运营数据、环境数据的采集范围、质量标准及治理机制，通过数据建模与分析驱动业务决策，其视角内包括：数据采集、数据集成与共享、数据建模与应用等。

　　基于上述四个视角，业务场景价值可通过以下函数关系表征，见公式(1)：

　　P = F(X Y Z, D) ····················································· (1)

　　式中：

　　P——场景价值;

　　F——场景价值模式;

　　X——组织生态;

　　Y——业务网络;

　　Z——信息物理空间;

　　D——数据要素。

　　6 业务场景识别

　　6.1 概述

　　组织可从业务场景的组织边界、现状、问题及需求等关键要素展开识别，通过组织生态、业务网络、信息物理空间、数据要素四个视角的融合分析，系统捕捉业务场景的核心诉求。组织边界定义明确场景的主体归属与行业定位，现状分析揭示当前业务运行的价值链条与资源基础，问题识别聚焦制约价值实现的关键矛盾，需求梳理则基于问题导向提炼具体改进方向。

　　在业务场景识别过程中，需结合企业当前业务场景数字化转型成熟度，判断并确定场景现状，形成“定位-诊断-规划”的逻辑闭环，为业务场景的精准定义与实施路径设计提供依据。

　　6.2 业务场景组织边界定义

　　6.2.1 概述

　　业务场景组织边界从组织生态、业务网络、信息物理空间、数据要素四个视角界定，形成场景的立体定位框架。

　　6.2.2 组织生态视角

　　组织生态视角聚焦核心主体涵盖团队、组织及生态圈，包括：

　　a) 制定场景战略与方案：基于场景识别结果，制定战略明确场景定位、价值目标及实施路径;实施方案细化阶段任务、资源配置与风险策略;

　　b) 协调资源分配：统筹内外部资源，建立动态资源池，根据需求迭代优化配置;

　　c) 推动跨组织协作：联动产业链上下游、用户等主体参与场景定义，搭建数据共享机制与接入标准，形成“需求识别-方案共创-价值共享”生态模式。

　　6.2.3 业务网络视角

　　业务网络视角聚焦价值创造活动体系，包括以下内容。

　　a) 需求定义与产品研制：

　　1) 需求定义：通过市场调研、数据建模捕捉需求，形成结构化需求图谱;

　　2) 产品研制：融合 CAD、CAE 仿真等工具，实现敏捷化产品定义，匹配技术可行性与资源能力。

　　b) 交易交付与服务循环：

　　1) 交易过程：涉及订单管理、合同执行、支付结算等环节，通过数字化系统实现自动化处理，确保交易数据的实时性和准确性，减少人为错误和延迟;

　　2) 交付过程：包括物流配送、库存管理、仓储优化等，利用物联网和智能调度技术实现实时跟踪和动态调整，提升供应链敏捷性和交付效率;

　　3) 服务循环：覆盖售后服务、客户支持、反馈收集和持续改进，强调客户关系管理和服务质量优化。通过数字化平台实现客户需求的快速响应和问题闭环处理，增强客户忠诚度

　　和满意度。服务数据与分析模型结合，可用于预测性维护和个性化服务推荐，推动业务模式创新。

　　c) 跨环节协同与优化：

　　1) 数据流贯通：通过工业互联网平台实现跨部门数据共享;

　　2) 业务优化：运用 RPA、智能算法重构流程，提升生产柔性化与供应链敏捷性。

　　6.2.4 信息物理空间视角

　　信息物理空间视角聚焦技术基础设施，包括：

　　a) 软件：应用系统与算法模型支撑业务数字化与智能化;

　　b) 硬件：智能设备与传感器实现物理状态数字化感知;

　　c) 网络：采用工业总线、物联网协议及分层架构，保障数据互通。

　　6.2.5 数据要素视角

　　数据要素视角聚焦数据全生命周期管理，包括：

　　a) 数据战略与采集：界定产品服务、供应链等数据范围， 明确精度、实时性标准，整合多源采集方式;

　　b) 数据治理与共享：建立资产目录，统一主数据标准;通过数据中台打通跨部门数据，搭建供应链共享平台，规范接口与安全协议;

　　c) 数据建模与应用：开发故障预测、需求预测等模型，构建知识图谱;通过可视化看板与数字孪生实现实时监控，孵化数据增值服务，建立迭代优化机制。

　　6.3 业务场景现状

　　6.3.1 现状要素梳理

　　组织需全面描述业务场景的基础信息，包括：

　　a) 价值效益目标：明确场景预期达成的核心指标，形成可量化的价值导向;

　　b) 参与主体：梳理产业链上下游企业、内部部门、外部合作机构的角色定位， 明确各参与方在价值活动中的权责关系与协作机制;

　　c) 价值活动流程：细化业务链条各环节的具体操作流程，标注关键节点与价值创造触点;

　　d) 信息传递过程：识别数据采集渠道、流转路径及应用场景，评估数据完整性、实时性及跨系统交互效率，诊断是否存在数据孤岛或流转壁垒;

　　e) 基础设施与资源：盘点硬件设备、软件系统、网络架构及政策、人才、资金等资源保障情况，明确技术基础与资源储备现状。

　　6.3.2 价值流程梳理

　　基于组织生态、业务网络、信息物理空间、数据要素的现状调研，以端到端视角梳理核心价值活动流程，重点关注：

　　a) 各环节的输入输出关系、资源配置效率及跨环节协同机制;

　　b) 流程中存在的冗余步骤、断点环节或低效节点;

　　c) 数字化技术在现有流程中的应用程度;

　　d) 通过流程可视化分析，形成业务场景的现状流程图，为问题识别提供直观的逻辑框架。

　　6.4 业务场景问题和需求

　　6.4.1 核心问题识别

　　结合现状分析，聚焦影响价值效益实现的关键矛盾，涵盖：

　　a) 组织生态层面：跨部门协作机制不畅、外部合作资源整合不足、主体权责划分模糊;

　　b) 业务网络层面：业务流程冗余、商业模式创新滞后、价值链协同效率低下;

　　c) 信息物理空间层面：技术架构老旧、数据治理体系缺失、智能算法成熟度不足、基础设施兼容性差;

　　d) 数据层面：数据源分散且标准不一、缺乏统一的数据治理框架、数据分析工具和算法模型成熟度低、数据隐私保护措施不到位;

　　e) 问题识别需结合定量数据与定性反馈，确保问题定位精准、依据充分。

　　6.4.2 需求分析与提炼

　　针对识别的问题，从四个维度展开需求分析，需求描述宜具体、可落地，避免笼统表述，形成可追踪的需求清单：

　　a) 组织生态需求：明确跨主体协作机制优化需求、主体能力建设需求;

　　b) 业务网络需求：提出流程再造需求、模式创新需求、业态升级需求;

　　c) 信息物理空间需求：界定技术能力提升需求、基础设施升级需求、系统集成需求;

　　d) 数据要素需求：建立数据治理体系，推动跨组织共享，开展建模分析与可视化，升级采集存储设施，探索数据价值模式。

　　7 业务场景规划

　　7.1 业务场景目标的确定

　　7.1.1 业务场景的边界条件

　　组织基于组织生态、业务网络、信息物理空间、数据要素四维度，综合考虑行业特性、业务逻辑及技术适配性，明确业务场景的边界条件：

　　a) 组织生态：界定场景所属行业领域、实施主体构成及权责分工;

　　b) 业务网络：明确场景覆盖的价值活动范围及创新方向;

　　c) 信息物理空间：梳理支撑场景运行的技术基础设施边界，包括数据采集范围、平台覆盖能力、网络架构要求、设备部署区域等;

　　d) 数据要素：梳理支撑场景运行的数据驱动要素，包括数据源、数据采集内容、数据清洗、数据集成、数据共享、数据可视化、数据建模、数据应用等。

　　通过四维度交叉分析，形成包含行业属性、主体协作关系、价值活动边界、技术支撑条件的场景边界定义，确保与组织战略及资源能力相匹配。

　　7.1.2 影响业务场景的关键因素

　　组织系统识别影响场景落地与价值实现的关键因子，包括：

　　a) 技术维度：技术成熟度、数据治理水平;

　　b) 资源维度：人力资源储备、财务资源配置、物理资源条件;

　　c) 业务维度：现有流程适配性、组织变革;

　　d) 外部维度：行业标准与政策法规、市场需求特性、供应链协同要求。

　　采用德尔菲法、层次分析法(AHP)等科学方法，评估因子权重，优先识别数据驱动能力、跨系统集成水平、组织执行效率等关键影响因子，为场景规划提供优先级依据。

　　7.1.3 业务场景目标

　　组织根据识别出的业务场景需求，制定可度量、可实现的业务场景目标，策划价值创造、传递和分享的具体路径和模式，同时确保业务场景数字化水平从数字场景向知识场景、智能场景逐级递升。

　　围绕目标实现，策划价值创造、传递与分享的具体路径：

　　a) 价值创造路径：明确技术应用方案、流程改进措施、组织变革手段;

　　b) 价值传递机制：设计利益相关方协作模式，确保价值在产业链上下游有效流转;

　　c) 价值分享模式：制定收益分配规则，构建可持续的价值共生体系;

　　d) 目标与路径宜形成闭环，支撑业务场景从需求识别到落地实施的全流程管控。

　　7.1.4 业务场景的主要价值活动流程

　　7.1.4.1 核心价值活动链条

　　组织依据边界条件与关键因素分析，解构业务场景的核心价值活动链条，明确从需求输入到价值输出的全流程逻辑，包括：

　　梳理研发设计、生产执行、供应链管理、客户服务等核心环节的具体业务活动;

　　识别数据采集节点、系统交互接口、决策反馈路径，形成数据流与业务流的映射

　　可视化呈现：采用功能逻辑图，直观展示活动间的协同机制、依赖关系及价值创造触点。资源配置

　　组织定义场景运行所需的资源要素，包括：

　　a) 人力资源：明确研发、实施、运维团队的技能要求与角色分工，形成岗位能力矩阵;

　　b) 财务资源：规划技术投入、设备改造、人员培训等资金预算，建立成本核算与动态调整机制;

　　c) 物理资源：界定智能设备、试验场地、仓储物流设施等硬件配置标准及布局要求;

　　d) 数据资源：规范数据采集范围、质量标准治理机制;

　　e) 技术资源：明确工业软件、平台工具、网络基础设施的技术选型与集成规范。业务场景实现阶段性任务分解

　　1 阶段划分与里程碑目标

　　组织可将场景实施划分为2个～3个关键阶段，明确各阶段核心目标与成果：

　　a) 试点验证阶段：完成场景原型设计与局部试点，实现核心业务环节数字化贯通，验证技术可行性与业务适配性，形成最小可行产品;

　　b) 推广优化阶段：实现场景在核心业务单元的规模化应用，完成跨系统集成与流程固化，达成阶段性效率提升与成本优化目标;

　　c) 深化拓展阶段：构建场景生态协同能力，实现跨组织数据共享与业务协同，推动商业模式创新，形成行业可复制的解决方案。

　　7.2.2 交付物

　　各阶段可明确具体工作任务、责任主体、时间节点及交付物标准：

　　a) 需求分析与方案设计：开展业务流程调研与痛点分析，形成业务场景需求说明文件;制定技术方案， 明确系统架构、数据接口、资源需求，输出场景建设技术蓝图;组建跨部门项目团队，明确分工与协作机制;

　　b) 系统开发与部署：推进硬件设备智能化改造与软件系统定制开发，完成测试联调与合规性验证;建立数据治理体系，制定数据采集、存储、应用标准;输出系统部署报告、数据治理手册;

　　c) 培训推广与迭代优化：开展全员数字化培训，制定场景操作规范文件;建立场景运行监测机制，定期评估成效并迭代优化;总结最佳实践，形成场景应用案例。

　　7.3 业务场景预期成果描述

　　7.3.1 技术成果定义

　　组织宜聚焦新一代信息技术应用， 明确场景建设的技术产出：

　　a) 知识资产：构建行业机理模型、业务规则库、算法组件，形成可复用的知识图谱;

　　b) 数据资产：建立场景专属高质量数据集，完善数据治理体系;

　　c) 工具能力：部署数字化工具与系统，形成技术支撑组件库。

　　7.3.2 应用成效量化描述

　　组织宜从效率、成本、质量、效益四维度设定可量化的预期目标：

　　a) 提质增效：明确生产效率提升率、服务响应速度提升幅度、研发周期缩短比例等指标;

　　b) 降本减存：设定生产成本降低率、库存周转率提升值、设备运维成本下降幅度等指标;

　　c) 质量优化：规划产品良率提升目标、缺陷检测准确率、客户满意度提升比例等指标;

　　d) 经济效益：制定单位值能耗降低量、资产利用率提升目标、新产品收入占比增长等指标。

　　参 考 文 献

　　[1] GB/T 23011—2022 信息化和工业化融合管理体系 数字化转型 价值效益参考模型

　　[2] GB/T 45341—2025 数字化转型管理 参考架构