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北京筑龍:用AI讓物料主數(shù)據(jù)供得出、流得動(dòng)、用得好

2024-07-23 16:42 來源:中國企業(yè)網(wǎng) 次閱讀
 
北京筑龍:用AI讓物料主數(shù)據(jù)供得出、流得動(dòng)、用得好

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。

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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)。

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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)。

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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)模化集中帶量采購。

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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。

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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”。

四、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”。

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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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