今年1月，國家數據局聯合十幾個部委，印發《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》（以下簡稱《行動綱要》）。要求推進數據要素協同優化、復用增效、融合創新，強化場景需求牽引，帶動數據要素高質量供給、合規高效流通，培育新產業、新模式、新動能，充分實現數據要素的乘數價值。

對企業而言，物料主數據由于聯通“研發——生產——采購——銷售”全鏈路，成為眾多的數據要素中最關鍵的一項。其準確、規范與否，直接決定業務推進是否順暢。然而，物料主數據的梳理，也是最復雜、管理難度最大的一項，企業普遍存在以下困境：

一物多碼、有物無碼、編碼混亂、數據缺失等問題普遍存在；

物料數據來源、命名、分類、存儲不規范，導致數據質量差、統計不準確；

歷史數據體量大、手動梳理耗時耗力，還難以保證準確性。

那么，怎樣才夠得上《行動綱要》中提及的“高質量供給、合規高效流通”的“物料數據要素”？如何打造高質量的“數據要素體系”？

去年底，國資委官網刊載《中糧集團以MRO集中采購推進供應鏈管理水平提升》，介紹：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“詳細且唯一的身份標簽”，為后續編制采購文件中的“標的物內容清單”提供科學依據。

作為中糧物料主數據升級項目的合作團隊——北京筑龍，深耕采購供應鏈20年，并對物料主數據有著深刻的洞察與前瞻實踐。北京筑龍研究發現：目前大多業務雜、體量大的集團型企業，都適合中糧的這套升級方法論。這類企業業務橫跨幾個，甚至幾十個行業，原始物料數據體量大、種類冗雜，每個業務板塊對物料統計的命名和顆粒度也差異巨大。

因此，引入“AI和智能賦碼技術”“映射管控理念”，就成為這類大型集團“升級物料數據要素”的關鍵。

AI替代人工，讓物料主數據整理“事半功倍”

北京筑龍智能物料主數據治理方案（以下簡稱：智物方案），主要借助AI技術，對國家、國際、行業，以及企業的物料管理標準自主學習，智能對企業采購、生產、倉儲中涉及的物料數據，建立結構清晰、干凈可用的“物料數據要素”標準。

基于智物方案中的NLP（自然語言處理技術）和知識圖譜，能夠從全量歷史物料數據中，自動提取物料名稱、規格型號等參數；原始物料描述中，關鍵參數、分類缺失，系統借助語義分析，智能推薦分類參數、提示補齊必填項；此外，不論是新增還是整合歷史數據，系統能夠自動對數據進行去重、合并，有效根治一物多名、一物多碼等問題。

智能賦碼，每個物料主數據擁有“唯一身份證”

物料數據協同性差、復用性低，很大程度上源于“缺乏物料編碼”或“編碼不統一”。由人工處理少則幾萬，多則幾十上百萬的數據，并賦予相應編碼，顯然難以確保準確性。另外，每家下屬企業的編碼格式還可能不同。導致企業物資采購的需求，難以準確統計，影響規模化集中帶量采購。

智物方案提供賦碼技術，企業可根據業務需求，靈活選擇物料編碼規則（連續數字編碼、分級數字編碼、區段數字編碼、國際十進分類），系統智能為每個物料數據賦予唯一的“身份編碼”，不論是存量還是新增的物料數據，系統都能快速匹配在庫編碼，也可以推薦需要新增的編碼。讓物料數據統計更精準、洞察更深刻，發揮數據要素“加乘”的作用。

映射管控，滿足復雜集團“集中+多元”管控需求

由于每家企業的體量、覆蓋行業差異巨大，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、分散等物料主數據管控模式，不論業務單一或多元、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“多元業務+集中管控”雙需求的大型集團，智物提供的「映射管控」模式，集團和下屬企業可以保留各自原物料數據體系，但二者之間形成映射關系，自動“翻譯”。比如，下屬企業命名的“平頭改錐”“一字批”“平頭螺絲刀”，到集團側翻譯成統一的“一字螺絲刀”。既滿足集團集中管控物料數據、推進集采的目標，又對各業務單元的影響達到“最小化”。

四、系統無限開放，管理可閉環

智物方案提供API接口，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，建立起跨系統、跨部門的統一物料主數據體系。此外，系統內置全流程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，讓企業的物料主數據升級“閉環落地”。

對企業來說，物料數據“供得出”“流得動”“用得好”，才是發揮乘數效應的基礎：有價值的物料主數據越多，通過數據的多元融合，才能產生“乘數”效應；而高價值的物料主數據，也只有完全“流通”起來，深度與研發、采購、生產、銷售等環節去融合，才能去決策、去管理、去創新，實現物料主數據價值的幾何級增長。