物料是生产型企业业务开展的基础，也是信息系统最为重要的主数据，与采购、生产、仓储、销售、分析决策紧密相关。但于集团型企业而言，其物料数据的复杂性尤为突出：数据体量庞大、种类繁多，且不同业务板块间的物料编码方式千差万别。种种因素致使物料主数据的管理变得尤为困难：

各子公司、部门自行制定编码规则，导致目录分类不标准，物料编码不统一，系统间数据不互通，跨团队协同效率低；

物料数据更新不及时，呆滞物料数据多，影响采购、生产计划及库存准确性；

现有物料数据体量大，一物多码现象普遍，导致数据质量差，统计分析结果不准确，影响企业决策效率；

强行统一数据标准可能影响正常业务运作，且平衡标准化与业务需求成难题；

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北京筑龙打造的智能物料主数据治理方案（简称：智能物料、智能物料系统），通过深度应用AI技术，对国家、国际、行业及企业内部的物料管理标准进行全面学习，并将其智能融入企业采购、生产、仓储等多个业务环节的物料数据管理中，实现物料数据从无序到有序、从非结构化到结构化的全面升级。

AI赋能数据治理，构建标准化物料数据体系

智能物料能够迅速对企业物料数据进行全面梳理，包括命名、分类、描述、编码规则的标准化，并实现数据模板与特征指标的规范化管理。系统智能推荐新增物料的分类与归属，经人工审核后减少分类偏差；同时，利用AI技术智能提示并补齐缺失参数，增强数据完整性。此外，系统自动去重合并历史与新增数据，解决“一物多名”“一物多码”问题，确保物料数据统计更加精确。

多种编码模式，满足多样化管理需要

为满足不同业态的管理需求，智能物料支持智能赋码、智能推荐、智能排重、智能映射四种编码模式。智能推荐与智能排重，帮助企业高效实现“新入库编码”推荐分类与“存量编码”去重&合并；智能赋码和映射，自动为物料赋予唯一的身份编码，为不同命名的相同编码映射翻译，有效解决了集团、不同下属企业，编码规则、命名不统一的问题，让物料数据统计更精准，集采项目更落地。

无论企业已有明确物料编码标准，还是处于无标准状态，亦或集团与分子公司间需要实现“差异化+互通”的复杂编码模式。系统都能提供完整闭环的解决方案，让物料管理，更匹配企业、所属行业的个性化管理需求。

构建闭环管控，实现无缝对接与高效协同

运营管理层面，系统从物料数据管理制度、流转审批规范、人员职责等多个层面出发，为企业搭建物料闭环管控体系，确保物料主数据管理体系的标准化升级和项目的闭环落地。

凭借开放的API接口，系统实现与采购平台、MDM、ERP、电子商城等外部系统的无缝集成，确保了数据从录入、处理到分析的每一步都融入了智能物料识别算法。不仅打破了信息孤岛现象，还将提升跨部门、跨系统的协同效率。

统一物料数据标准，驱动供应链数字化转型

通过智能物料系统的集成，供应链平台上的所有流动数据都维持着高度的标准化和一致性。企业因此能够更精准地把握物料采购需求，实现库存与物料的精确匹配，全面掌握供应商情况。助力企业更有效地管理供应链，提升整体运营效率，推动数字化转型。

以某农粮龙头集团为例，该企业业态差异大，且部分下属单位已有正使用的物料编码，一套新的标准很难适用于全集团。北京筑龙通过制定“集团统一+编码映射”的方案，采用编码映射的管理模式。即集团制定一套统一的主数据分类标准及编码标准，各专业化公司可以保留已有分类及编码，但二者之间形成映射关系，自动“翻译”，在根本上解决了集团和下属单位对物料标准诉求不一致的问题。让集团物料数据做到“无感”升级改造。值得一提的是，该集团于去年完成了MRO集中采购10万+物料主数据清单的梳理，并以其推进供应链智能化管理水平提升的典型做法，获得国资委传播和报道。

长远来看，对于追求高效运营与持续发展的企业而言，实现物料数据的标准化、结构化管理不仅能够提高物料管理的效率和准确性，还能深度赋能企业的采购、生产、仓储等多个核心环节，为企业的数字化转型和智能化升级奠定坚实基础。

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责任编辑：kj005