今年1月，國家數(shù)據(jù)局聯(lián)合十幾個(gè)部委，印發(fā)《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動(dòng)計(jì)劃（2024—2026年）》（以下簡稱《行動(dòng)綱要》）。要求推進(jìn)數(shù)據(jù)要素協(xié)同優(yōu)化、復(fù)用增效、融合創(chuàng)新，強(qiáng)化場景需求牽引，帶動(dòng)數(shù)據(jù)要素高質(zhì)量供給、合規(guī)高效流通，培育新產(chǎn)業(yè)、新模式、新動(dòng)能，充分實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的乘數(shù)價(jià)值。

對(duì)企業(yè)而言，物料主數(shù)據(jù)由于聯(lián)通“研發(fā)——生產(chǎn)——采購——銷售”全鏈路，成為眾多的數(shù)據(jù)要素中最關(guān)鍵的一項(xiàng)。其準(zhǔn)確、規(guī)范與否，直接決定業(yè)務(wù)推進(jìn)是否順暢。然而，物料主數(shù)據(jù)的梳理，也是最復(fù)雜、管理難度最大的一項(xiàng)，企業(yè)普遍存在以下困境：

一物多碼、有物無碼、編碼混亂、數(shù)據(jù)缺失等問題普遍存在；

物料數(shù)據(jù)來源、命名、分類、存儲(chǔ)不規(guī)范，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量差、統(tǒng)計(jì)不準(zhǔn)確；

歷史數(shù)據(jù)體量大、手動(dòng)梳理耗時(shí)耗力，還難以保證準(zhǔn)確性。

那么，怎樣才夠得上《行動(dòng)綱要》中提及的“高質(zhì)量供給、合規(guī)高效流通”的“物料數(shù)據(jù)要素”？如何打造高質(zhì)量的“數(shù)據(jù)要素體系”？

去年底，國資委官網(wǎng)刊載《中糧集團(tuán)以MRO集中采購?fù)七M(jìn)供應(yīng)鏈管理水平提升》，介紹：中糧集團(tuán)對(duì)10萬余條MRO物資采購數(shù)據(jù)整理分析后，按照10大類7個(gè)層級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施分類、分級(jí)定性管理，形成10.8萬余條SKU，每一個(gè)集中采購標(biāo)的物資擁有了“詳細(xì)且唯一的身份標(biāo)簽”，為后續(xù)編制采購文件中的“標(biāo)的物內(nèi)容清單”提供科學(xué)依據(jù)。

作為中糧物料主數(shù)據(jù)升級(jí)項(xiàng)目的合作團(tuán)隊(duì)——北京筑龍，深耕采購供應(yīng)鏈20年，并對(duì)物料主數(shù)據(jù)有著深刻的洞察與前瞻實(shí)踐。北京筑龍研究發(fā)現(xiàn)：目前大多業(yè)務(wù)雜、體量大的集團(tuán)型企業(yè)，都適合中糧的這套升級(jí)方法論。這類企業(yè)業(yè)務(wù)橫跨幾個(gè)，甚至幾十個(gè)行業(yè)，原始物料數(shù)據(jù)體量大、種類冗雜，每個(gè)業(yè)務(wù)板塊對(duì)物料統(tǒng)計(jì)的命名和顆粒度也差異巨大。

因此，引入“AI和智能賦碼技術(shù)”“映射管控理念”，就成為這類大型集團(tuán)“升級(jí)物料數(shù)據(jù)要素”的關(guān)鍵。

AI替代人工，讓物料主數(shù)據(jù)整理“事半功倍”

北京筑龍智能物料主數(shù)據(jù)治理方案（以下簡稱：智物方案），主要借助AI技術(shù)，對(duì)國家、國際、行業(yè)，以及企業(yè)的物料管理標(biāo)準(zhǔn)自主學(xué)習(xí)，智能對(duì)企業(yè)采購、生產(chǎn)、倉儲(chǔ)中涉及的物料數(shù)據(jù)，建立結(jié)構(gòu)清晰、干凈可用的“物料數(shù)據(jù)要素”標(biāo)準(zhǔn)。

基于智物方案中的NLP（自然語言處理技術(shù)）和知識(shí)圖譜，能夠從全量歷史物料數(shù)據(jù)中，自動(dòng)提取物料名稱、規(guī)格型號(hào)等參數(shù)；原始物料描述中，關(guān)鍵參數(shù)、分類缺失，系統(tǒng)借助語義分析，智能推薦分類參數(shù)、提示補(bǔ)齊必填項(xiàng)；此外，不論是新增還是整合歷史數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去重、合并，有效根治一物多名、一物多碼等問題。

智能賦碼，每個(gè)物料主數(shù)據(jù)擁有“唯一身份證”

物料數(shù)據(jù)協(xié)同性差、復(fù)用性低，很大程度上源于“缺乏物料編碼”或“編碼不統(tǒng)一”。由人工處理少則幾萬，多則幾十上百萬的數(shù)據(jù)，并賦予相應(yīng)編碼，顯然難以確保準(zhǔn)確性。另外，每家下屬企業(yè)的編碼格式還可能不同。導(dǎo)致企業(yè)物資采購的需求，難以準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)，影響規(guī)?；袔Я坎少彙?/p>

智物方案提供賦碼技術(shù)，企業(yè)可根據(jù)業(yè)務(wù)需求，靈活選擇物料編碼規(guī)則（連續(xù)數(shù)字編碼、分級(jí)數(shù)字編碼、區(qū)段數(shù)字編碼、國際十進(jìn)分類），系統(tǒng)智能為每個(gè)物料數(shù)據(jù)賦予唯一的“身份編碼”，不論是存量還是新增的物料數(shù)據(jù)，系統(tǒng)都能快速匹配在庫編碼，也可以推薦需要新增的編碼。讓物料數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)更精準(zhǔn)、洞察更深刻，發(fā)揮數(shù)據(jù)要素“加乘”的作用。

映射管控，滿足復(fù)雜集團(tuán)“集中+多元”管控需求

由于每家企業(yè)的體量、覆蓋行業(yè)差異巨大，選擇的管理模式也不盡相同。智物方案，支持集中、半集中、映射、分散等物料主數(shù)據(jù)管控模式，不論業(yè)務(wù)單一或多元、管理需求分散或集中，均能滿足需要。

值得注意的是，類似中糧這種“多元業(yè)務(wù)+集中管控”雙需求的大型集團(tuán)，智物提供的「映射管控」模式，集團(tuán)和下屬企業(yè)可以保留各自原物料數(shù)據(jù)體系，但二者之間形成映射關(guān)系，自動(dòng)“翻譯”。比如，下屬企業(yè)命名的“平頭改錐”“一字批”“平頭螺絲刀”，到集團(tuán)側(cè)翻譯成統(tǒng)一的“一字螺絲刀”。既滿足集團(tuán)集中管控物料數(shù)據(jù)、推進(jìn)集采的目標(biāo)，又對(duì)各業(yè)務(wù)單元的影響達(dá)到“最小化”。

系統(tǒng)無限開放，管理可閉環(huán)

智物方案提供API接口，物料主數(shù)據(jù)能夠與采購供應(yīng)鏈、MDM、ERP、電子商城等外部系統(tǒng)快速打通，建立起跨系統(tǒng)、跨部門的統(tǒng)一物料主數(shù)據(jù)體系。此外，系統(tǒng)內(nèi)置全流程SOP運(yùn)營的管理模式，從管理制度、流轉(zhuǎn)審批規(guī)范、各節(jié)點(diǎn)管理職責(zé)、可見數(shù)據(jù)范圍等，讓企業(yè)的物料主數(shù)據(jù)升級(jí)“閉環(huán)落地”。

對(duì)企業(yè)來說，物料數(shù)據(jù)“供得出”“流得動(dòng)”“用得好”，才是發(fā)揮乘數(shù)效應(yīng)的基礎(chǔ)：有價(jià)值的物料主數(shù)據(jù)越多，通過數(shù)據(jù)的多元融合，才能產(chǎn)生“乘數(shù)”效應(yīng)；而高價(jià)值的物料主數(shù)據(jù)，也只有完全“流通”起來，深度與研發(fā)、采購、生產(chǎn)、銷售等環(huán)節(jié)去融合，才能去決策、去管理、去創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)物料主數(shù)據(jù)價(jià)值的幾何級(jí)增長。

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