在国家数据局联合多个部委发布的《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》中，强调了数据要素在推动产业升级和创新中的重要作用。对于制造企业来说，众多的数据要素中，物料主数据尤为关键，它贯穿于设计、工艺、采购、生产、库存、物流、销售等各个环节，其准确性和规范性直接关系到业务流程的顺畅与效率。

然而，物料主数据管理过程中，不免面临下列问题：

人工录入物料数据，分类&规则不熟悉、主观判断偏差、书写不规范、审核不严谨……任何一项都会造成一物多码、关键信息错误或缺失等现象，数据可用性极差；

总部和分支机构间，对物料数据的描述、分类、编码常存在差异，不仅数据的复用性低，也影响集采覆盖率；

采购/ERP/物资管理……各业务系统中的物料数据不互通，数据孤岛影响协同、决策效率。

企业想要解决上述物料主数据质量问题，不可避免要从以下角度着手：制定严格统一的物料编码规则、分类标准和数据标准；引入先进的信息技术手段实现物料主数据的集中管理和实时监控，以降低管理的成本。

为此，北京筑龙利用AI算法，研发出智能物料主数据治理方案（以下简称“智物方案”“方案”）。基于自然语言处理技术（NLP）和知识图谱技术，将采购、生产、仓储中涉及的物料主数据，交给人工智能去处理。繁杂、冗余、无需的物料主数据经过AI处理，建立起结构清晰、干净可用的“物料数据要素”标准。

该方案已经在中粮、中海油等头部央企成功落地实践，并被国资委官网广泛宣传报道（2023.12.29《中粮集团以MRO集中采购推进供应链管理水平提升》）。报道指出：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“唯一ID”，为后续编制采购文件中的“标的物内容清单”提供科学依据。

AI技术：物料管理的加速器

智物方案的核心在于利用AI技术，自动从历史或新增物料数据中提取关键信息，如物料名称、规格型号等参数。系统通过语义分析，智能推荐分类参数、提示补齐必填项，有效解决了物料描述中关键参数、分类缺失的问题。同时，系统能够自动对数据进行去重、合并，根治一物多名、一物多码等问题，大大提高了物料数据的准确性和一致性。

智能赋码：赋予物料唯一身份证

物料数据的协同性差、复用性低，很大程度上源于缺乏物料编码或编码不统一。智物方案提供的赋码技术，能够根据企业业务需求，灵活选择物料编码规则，为每个物料数据赋予唯一的身份编码。这一技术不仅提高了物料数据统计的精准性，还深化了数据洞察，充分发挥了物料数据应用的深度和广度。

映射管控：满足复杂集团的多元需求

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，满足不同企业的管理需求。特别是对于业务多元、管理需求集中的大型集团，智物方案提供的映射管控模式，允许集团和下属企业保留各自的物料数据体系，同时形成映射关系，自动“翻译”，既满足了集团集中管控物料数据的目标，又对各业务单元的影响达到最小化。

开放集成：管理闭环的实现

智物方案还提供API接口，使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，提升了物料主数据的应用深度和广度。

在管理层面，智物方案提供了全流程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、可见数据范围等方面，确保企业的物料主数据升级闭环落地。