浅谈装备制造业物料主数据建设步骤

浅谈装备制造业物料主数据建设步骤

王磊

中国第一重型机械股份公司信息中心

摘要：在中国制造2025战略决策的指引下，装备制造业都在智能制造领域探索自身的发展路径，希望能够跟上数据发展的浪潮，以数据驱动业务快速提升企业竞争力。企业自身已经意识到数据管理的重要性，大多数企业纷纷选择主数据管理来入手。本文以物料主数据为例，阐述装备制造业主数据建设步骤、实施难点以及相应的应对策略。

关键字：主数据   物料主数据  物料分类标准  物料描述标准  物料编码规则 物料清洗

一、概念阐述

所谓主数据，是指企业各个业务系统间能够共享的数据，也可称之为企业的基础数据，如物资、客户、员工、组织机构、财务数据等等。主数据需在整个企业范围内、各业务系统间保持一致、完整、可控，它与业务数据的最大区别就是稳定性、共享性和高价值。

物料主数据是各类主数据中最复杂的一种。物料主数据的范围指企业生产、建设、设计、销售和科研所涉及的各种物资、产品及服务。

二、建设物料主数据的目的及意义

装备制造业物料数据管理普遍存在如下问题：1、物料分类不科学。没有明确的分类标准，相同物料被分配到不同物料种类中；2、物料描述不规范。部分有国家标准规范的物料包含大量动态因素（如外方图号、原代号、原图号等），造成相同物料描述不一致；3、物料编码规则不统一。同一物料存在一物多码的现象，且编码长度不一致。4、尚未建立专门的物料主数据维护组织和岗位，物料主数据管理流程有待完善和改进。具体意义如下：

1、可视化：是物料数据共享的标准语言，有助于企业实现物料数据、业务的可视化管理；

2、规范化：是实现业务管理规范化的基础和前提条件，有助于企业实现采购执行监控、账实相符，满足快速定位及查询的需要，减少无效操作时间，提高工作效率；

3、信息化：是电子商务和ERP系统正常运行的前提和保障，是实现财务、供应链、MES等信息化系统互联互通、信息共享的基础，是企业统计分析的前提，满足管理需要，为企业决策提供有力支持；

4、集约化：是实现采购物流一体化、集中仓储与配送等相关业务的寄存，有助于企业提高集中采购能力，大幅度降低了物料重码率，为降低库存提供了保证，节约大量库存储备资金，从而提升运作效率，达到降本增效的目的。

三、建设物料主数据步骤

物料主数据标准建设主要包括：制定物料分类标准、制定物料描述标准、制定物料编码标准、进行物料清洗四个步骤。

制定物料分类标准

物料分类标准制定的总体原则：范围明确，应包含业务范围所涉及的全部物料；以最稳定的自然属性作为分类的基础和依据。自然属性是指物料的物理或者化学的属性，如材质、工艺、几何/功能特性、标准等。满足科学性、稳定性、分类清晰、不交叉、不混淆的要求；兼顾管理要求与实用性相结合原则。物料分类要适应装备制造业业务的管理需求，适应信息化建设集成、整合、应用一体化的管理要求，做到实用、适用、方便。

物料分类标准制定的工作方法：进行行业对标，引进装备制造业先进的物料分类，在此基础上，召集所属各单位物料专家集中讨论，引导专家进入头脑激荡的思维环境，经过多轮商讨制定出符合业务应用的物料分类标准，通过这种方式避免物料分类出现交叉和遗漏。经过专家讨论确定的物料分类形成标准材料在全公司范围征求意见，通过后以软件形式固化物料分类标准，全公司范围内参照执行。

制定物料描述标准

物料描述标准制定的总体原则：首先确定其可描述的自然属性，此过程可参考相应标准，如国际、国家、行业或公司技术标准，或者公司相关技术规范书、可研设计文件等，以满足描述口径的标准化；根据企业实际的业务需求，并综合考虑各单位的管理精细程度，最终确定一套固定的特征属性(即特征量)，以实现描述口径的统一化；将上述特征量整理为模板，并尽可能提供特征量的可选值，例如钢材的牌号可选值为：Q235A、Q235B等，以实现描述结果的规范化。

物料描述标准制定的工作方法：引入装备制造业成熟物料描述标准的基础上，结合公司的实际情况，对每一类物料专业人员进行归集，集中企业专业人员分组对物料描述规则进行讨论，制定出符合企业自身特点的描述规则，确定描述规则的意义在于解决物料描述的规范化问题。讨论确定的物料描述以标准形式全公司范围内征求意见，通过后以软件形式固化物料描述标准，全公司范围内参照执行。

制定物料编码规则

物料编码标准总体原则：唯一性：保证编码的唯一性，即“一物一码”是编码的根本原则；通用性：物料的编码结构要简单明了。编码位数必须统一，不能因为不同公司的业务需求差异性而随意增加位数；易用性：便于使用，容易记忆；尽可能位数少；不使用特殊字符，避免字母数字混用；扩展性：便于追加，追加后不引起体系混乱，同时应满足行业扩张和公司合并的需要；效率性：适宜电脑处理、适宜快速录入、适宜辨认；永久性：物料编码一旦编制，应终身拥有，即使物料不再使用，该编码也不允许分配给其它物料。

物料清洗

数据清洗目标及意义：形成符合标准的主数据代码库，实现公司主数据数出一源。通过物料数据清洗不但可以形成物料主数据代码库，而且还可以实现如下两个目的：1、是对所制定的物料标准的宣贯过程；2、数据清洗也是对物料分类标准和物料描述模板进行检验和完善的过程。

数据清洗步骤以及经验：制定数据收集模板-> 明确人员分工-> 收集原始数据-> 原始数据清洗-> 新旧编码对照。1、数据收集要求：只保留有未结业务和库存的物资；物料的详细描述要求必须完整；2、人员分工要求：一般按设立的物料专业组分工，把公司熟悉物料专业的人员分配到相应的专业组中。为保证数据质量每条待清洗的物料数据必须落实到人；待清洗数据的转入转出必须有记录。3、原始数据按公司分别收集，收集的信息要准确全面，一般需收集有库存和未结业务的数据。数据清洗过程是一个迭代清洗的过程，在数据清洗的过程中，原各业务系统又会产生新的库存和未结业务数据，第一批清洗完成后，需再次收集数据，对增量数据清洗迭代清洗。4、原始数据清洗要求：数据清洗过程要严格按制定的物料分类和模板标准进行清洗，并要执行数据清洗中的注意事项。5、新旧编码对照要求：对所有收集上来待清洗数据，在完成数据清洗后，必须建立新旧编码对照表。

综上所述，主数据地位在企业管理过程中日益彰显，完善装备制造业管理机制，推进工业化与信息化的深度融合，建立企业信息化长效机制，促进企业转型升级，建设物料等一系列主数据，实施数据治理，企业势在必行。