物料是生產型企業業務開展的基礎，也是信息系統最為重要的主數據，與采購、生產、倉儲、銷售、分析決策緊密相關。但于集團型企業而言，其物料數據的復雜性尤為突出：數據體量龐大、種類繁多，且不同業務板塊間的物料編碼方式千差萬別。種種因素致使物料主數據的管理變得尤為困難：
各子公司、部門自行制定編碼規則，導致目錄分類不標準，物料編碼不統一，系統間數據不互通，跨團隊協同效率低;
物料數據更新不及時，呆滯物料數據多，影響采購、生產計劃及庫存準確性;
現有物料數據體量大，一物多碼現象普遍，導致數據質量差，統計分析結果不準確，影響企業決策效率;
強行統一數據標準可能影響正常業務運作，且平衡標準化與業務需求成難題;
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北京筑龍打造的智能物料主數據治理方案(簡稱：智能物料、智能物料系統)，通過深度應用AI技術，對國家、國際、行業及企業內部的物料管理標準進行全面學習，并將其智能融入企業采購、生產、倉儲等多個業務環節的物料數據管理中，實現物料數據從無序到有序、從非結構化到結構化的全面升級。
AI賦能數據治理，構建標準化物料數據體系
智能物料能夠迅速對企業物料數據進行全面梳理，包括命名、分類、描述、編碼規則的標準化，并實現數據模板與特征指標的規范化管理。系統智能推薦新增物料的分類與歸屬，經人工審核后減少分類偏差;同時，利用AI技術智能提示并補齊缺失參數，增強數據完整性。此外，系統自動去重合并歷史與新增數據，解決“一物多名”“一物多碼”問題，確保物料數據統計更加精確。
多種編碼模式，滿足多樣化管理需要
為滿足不同業態的管理需求，智能物料支持智能賦碼、智能推薦、智能排重、智能映射四種編碼模式。智能推薦與智能排重，幫助企業高效實現“新入庫編碼”推薦分類與“存量編碼”去重&合并;智能賦碼和映射，自動為物料賦予唯一的身份編碼，為不同命名的相同編碼映射翻譯，有效解決了集團、不同下屬企業，編碼規則、命名不統一的問題，讓物料數據統計更精準，集采項目更落地。
無論企業已有明確物料編碼標準，還是處于無標準狀態，亦或集團與分子公司間需要實現“差異化 互通”的復雜編碼模式。系統都能提供完整閉環的解決方案，讓物料管理，更匹配企業、所屬行業的個性化管理需求。
構建閉環管控，實現無縫對接與高效協同
運營管理層面，系統從物料數據管理制度、流轉審批規范、人員職責等多個層面出發，為企業搭建物料閉環管控體系，確保物料主數據管理體系的標準化升級和項目的閉環落地。
憑借開放的API接口，系統實現與采購平臺、MDM、ERP、電子商城等外部系統的無縫集成，確保了數據從錄入、處理到分析的每一步都融入了智能物料識別算法。不僅打破了信息孤島現象，還將提升跨部門、跨系統的協同效率。
統一物料數據標準，驅動供應鏈數字化轉型
通過智能物料系統的集成，供應鏈平臺上的所有流動數據都維持著高度的標準化和一致性。企業因此能夠更精準地把握物料采購需求，實現庫存與物料的精確匹配，全面掌握供應商情況。助力企業更有效地管理供應鏈，提升整體運營效率，推動數字化轉型。
以某農糧龍頭集團為例，該企業業態差異大，且部分下屬單位已有正使用的物料編碼，一套新的標準很難適用于全集團。北京筑龍通過制定“集團統一 編碼映射”的方案，采用編碼映射的管理模式。即集團制定一套統一的主數據分類標準及編碼標準，各專業化公司可以保留已有分類及編碼，但二者之間形成映射關系，自動“翻譯”，在根本上解決了集團和下屬單位對物料標準訴求不一致的問題。讓集團物料數據做到“無感”升級改造。值得一提的是，該集團于去年完成了MRO集中采購10萬 物料主數據清單的梳理，并以其推進供應鏈智能化管理水平提升的典型做法，獲得國資委傳播和報道。
長遠來看，對于追求高效運營與持續發展的企業而言，實現物料數據的標準化、結構化管理不僅能夠提高物料管理的效率和準確性，還能深度賦能企業的采購、生產、倉儲等多個核心環節，為企業的數字化轉型和智能化升級奠定堅實基礎。
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