我国铁路当前正处在数据化管理变革的关键时期,面对国家供给侧改革的总基调,国内大循环为主体国内外双循环经济发展的需要,以及数字中国宏伟目标、工业4.0智能制造规划、交通强国战略等一系列突出数据管理主导作用和地位的重要举措,都成为铁路企业发展数据化管理的必然。随着我国铁路里程的不断增加,铁路运输网络的扩能提效,铁路货车车辆维修要求的不断提高,为了保障货物运输的周转效率,在提高检修基地台位利用率的同时,智能优化管理模式降低维修成本,也是成为了H车辆段发展的关键。随着数字化发展的不断深入,与之对应的新问题继而出现。H车辆段作为东北生产规模最大、集团公司管辖面积最广、全路货车维修任务最重的铁路检修基地,在确保铁路货物运输中的安全正点,维护全路、全局正常联动作用,提高运输效率和经营收益等诸多方面具有举足轻重的地位。其运营管理的安全可靠性、生产效率的保障性、维修质量的优良性都成为了企业关注的重点。如何在大数据技术成熟的今天充分发挥作用,消除企业发展误区、盲区,共享数字化发展带来的积极成果,已然成为当下重中之重的任务和研究课题。本文以H车辆段为研究对象,首先对国内外企业数据化管理发展的情况进行梳理,归纳总结前人优秀的研究成果,确定课题的研究方向和方法。其次,对H车辆段数据化管理典型问题归纳梳理推本溯源,将主要问题归纳为信息孤岛导致运维疲惫、多系统业务协作有漏项、检查效果缺乏跟踪反馈、数据指标设计不够科学、数据价值挖掘深度不够、现有系统功能发挥不全六方面,并对具体问题从管理机构设置、人员素质情况、现行管理制度、现行管理流程、系统日常维护、考核激励机制六点综合分析。再次,结合世界和国内已有的相关数据化管理研究,针对已找到的具体问题及成因,从提升数据思维营造文化氛围、深化人才队伍数据能力培养、优化数据化管理组织机制、探索管理系统数据融合方案四个方面,策略性地提出改进建议和改进方法。最后,本着人本核心、安全第一、系统科学相统筹的原则,从把安全基础作为强化制度机制保障、把增效作为目标优化经营策略、把品质作为根基抓好基本建设、把治理作为手段抓实数据安全五个因素提出推进企业数据化管理治理体系实施的保障措施。希望本文为H车辆段数据化管理改进提供借鉴,同时为有相似困境的单位提供理论参考。