今年1月，国家数据局联合十几个部委，印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》（以下简称《行动纲要》）。要求推进数据要素协同优化、复用增效、融合创新，强化场景需求牵引，带动数据要素高质量供给、合规高效流通，培育新产业、新模式、新动能，充分实现数据要素的乘数价值。
对企业而言，物料主数据由于联通“研发——生产——采购——销售”全链路，成为众多的数据要素中最关键的一项。其准确、规范与否，直接决定业务推进是否顺畅。然而，物料主数据的梳理，也是最复杂、管理难度最大的一项，企业普遍存在以下困境：
一物多码、有物无码、编码混乱、数据缺失等问题普遍存在；
物料数据来源、命名、分类、存储不规范，导致数据质量差、统计不准确；
历史数据体量大、手动梳理耗时耗力，还难以保证准确性。
那么，怎样才够得上《行动纲要》中提及的“高质量供给、合规高效流通”的“物料数据要素”？如何打造高质量的“数据要素体系”？
去年底，国资委官网刊载《中粮集团以MRO集中采购推进供应链管理水平提升》，介绍：中粮集团对10万余条MRO物资采购数据整理分析后，按照10大类7个层级的标准实施分类、分级定性管理，形成10.8万余条SKU，每一个集中采购标的物资拥有了“详细且唯一的身份标签”，为后续编制采购文件中的“标的物内容清单”提供科学依据。
作为中粮物料主数据升级项目的合作团队——北京筑龙，深耕采购供应链20年，并对物料主数据有着深刻的洞察与前瞻实践。北京筑龙研究发现：目前大多业务杂、体量大的集团型企业，都适合中粮的这套升级方法论。这类企业业务横跨几个，甚至几十个行业，原始物料数据体量大、种类冗杂，每个业务板块对物料统计的命名和颗粒度也差异巨大。
因此，引入“AI和智能赋码技术”“映射管控理念”，就成为这类大型集团“升级物料数据要素”的关键。
AI替代人工，让物料主数据整理“事半功倍”
北京筑龙智能物料主数据治理方案（以下简称：智物方案），主要借助AI技术，对国家、国际、行业，以及企业的物料管理标准自主学习，智能对企业采购、生产、仓储中涉及的物料数据，建立结构清晰、干净可用的“物料数据要素”标准。
基于智物方案中的NLP（自然语言处理技术）和知识图谱，能够从全量历史物料数据中，自动提取物料名称、规格型号等参数；原始物料描述中，关键参数、分类缺失，系统借助语义分析，智能推荐分类参数、提示补齐必填项；此外，不论是新增还是整合历史数据，系统能够自动对数据进行去重、合并，有效根治一物多名、一物多码等问题。
智能赋码，每个物料主数据拥有“唯一身份证”
物料数据协同性差、复用性低，很大程度上源于“缺乏物料编码”或“编码不统一”。由人工处理少则几万，多则几十上百万的数据，并赋予相应编码，显然难以确保准确性。另外，每家下属企业的编码格式还可能不同。导致企业物资采购的需求，难以准确统计，影响规模化集中带量采购。
智物方案提供赋码技术，企业可根据业务需求，灵活选择物料编码规则（连续数字编码、分级数字编码、区段数字编码、国际十进分类），系统智能为每个物料数据赋予唯一的“身份编码”，不论是存量还是新增的物料数据，系统都能快速匹配在库编码，也可以推荐需要新增的编码。让物料数据统计更精准、洞察更深刻，发挥数据要素“加乘”的作用。
映射管控，满足复杂集团“集中+多元”管控需求
由于每家企业的体量、覆盖行业差异巨大，选择的管理模式也不尽相同。智物方案，支持集中、半集中、映射、分散等物料主数据管控模式，不论业务单一或多元、管理需求分散或集中，均能满足需要。
值得注意的是，类似中粮这种“多元业务+集中管控”双需求的大型集团，智物提供的「映射管控」模式，集团和下属企业可以保留各自原物料数据体系，但二者之间形成映射关系，自动“翻译”。比如，下属企业命名的“平头改锥”“一字批”“平头螺丝刀”，到集团侧翻译成统一的“一字螺丝刀”。既满足集团集中管控物料数据、推进集采的目标，又对各业务单元的影响达到“最小化”。
系统无限开放，管理可闭环
智物方案提供API接口，物料主数据能够与采购供应链、MDM、ERP、电子商城等外部系统快速打通，建立起跨系统、跨部门的统一物料主数据体系。此外，系统内置全流程SOP运营的管理模式，从管理制度、流转审批规范、各节点管理职责、可见数据范围等，让企业的物料主数据升级“闭环落地”。
对企业来说，物料数据“供得出”“流得动”“用得好”，才是发挥乘数效应的基础：有价值的物料主数据越多，通过数据的多元融合，才能产生“乘数”效应；而高价值的物料主数据，也只有完全“流通”起来，深度与研发、采购、生产、销售等环节去融合，才能去决策、去管理、去创新，实现物料主数据价值的几何级增长。
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