北京筑龍智能物料主數據治理，助力企業物料管理降本增效
在國家數據局聯合多個部委發布的《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》中，強調了數據要素在推動產業升級和創新中的重要作用。對于制造企業來說，眾多的數據要素中，物料主數據尤為關鍵，它貫穿于設計、工藝、采購、生產、庫存、物流、銷售等各個環節，其準確性和規范性直接關系到業務流程的順暢與效率。
然而，物料主數據管理過程中，不免面臨下列問題：
人工錄入物料數據，分類&規則不熟悉、主觀判斷偏差、書寫不規范、審核不嚴謹……任何一項都會造成一物多碼、關鍵信息錯誤或缺失等現象，數據可用性極差；
總部和分支機構間，對物料數據的描述、分類、編碼常存在差異，不僅數據的復用性低，也影響集采覆蓋率；
采購/ERP/物資管理……各業務系統中的物料數據不互通，數據孤島影響協同、決策效率。
企業想要解決上述物料主數據質量問題，不可避免要從以下角度著手：制定嚴格統一的物料編碼規則、分類標準和數據標準；引入先進的信息技術手段實現物料主數據的集中管理和實時監控，以降低管理的成本。
為此，北京筑龍利用AI算法，研發出智能物料主數據治理方案（以下簡稱“智物方案”“方案”）。基于自然語言處理技術（NLP）和知識圖譜技術，將采購、生產、倉儲中涉及的物料主數據，交給人工智能去處理。繁雜、冗余、無需的物料主數據經過AI處理，建立起結構清晰、干凈可用的“物料數據要素”標準。
該方案已經在中糧、中海油等頭部央企成功落地實踐，并被國資委官網廣泛宣傳報道（2023.12.29《中糧集團以MRO集中采購推進供應鏈管理水平提升》）。報道指出：中糧集團對10萬余條MRO物資采購數據整理分析后，按照10大類7個層級的標準實施分類、分級定性管理，形成10.8萬余條SKU，每一個集中采購標的物資擁有了“唯一ID”，為后續編制采購文件中的“標的物內容清單”提供科學依據。
AI技術：物料管理的加速器
智物方案的核心在于利用AI技術，自動從歷史或新增物料數據中提取關鍵信息，如物料名稱、規格型號等參數。系統通過語義分析，智能推薦分類參數、提示補齊必填項，有效解決了物料描述中關鍵參數、分類缺失的問題。同時，系統能夠自動對數據進行去重、合并，根治一物多名、一物多碼等問題，大大提高了物料數據的準確性和一致性。
智能賦碼：賦予物料唯一身份證
物料數據的協同性差、復用性低，很大程度上源于缺乏物料編碼或編碼不統一。智物方案提供的賦碼技術，能夠根據企業業務需求，靈活選擇物料編碼規則，為每個物料數據賦予唯一的身份編碼。這一技術不僅提高了物料數據統計的精準性，還深化了數據洞察，充分發揮了物料數據應用的深度和廣度。
映射管控：滿足復雜集團的多元需求
智物方案支持集中、半集中、映射、分散等物料主數據管控模式，滿足不同企業的管理需求。特別是對于業務多元、管理需求集中的大型集團，智物方案提供的映射管控模式，允許集團和下屬企業保留各自的物料數據體系，同時形成映射關系，自動“翻譯”，既滿足了集團集中管控物料數據的目標，又對各業務單元的影響達到最小化。
開放集成：管理閉環的實現
智物方案還提供API接口，使物料主數據能夠與采購供應鏈、MDM、ERP、電子商城等外部系統快速打通，提升了物料主數據的應用深度和廣度。
在管理層面，智物方案提供了全流程SOP運營的管理模式，從管理制度、流轉審批規范、各節點管理職責、可見數據范圍等方面，確保企業的物料主數據升級閉環落地。
