在企業數字化采購領域，物料主數據管理一直是個“老大難”問題。同樣的螺絲釘，在A車間叫“螺絲”，在B倉庫的編碼卻是“標準件-001”，這種“一物多碼、一物多名”的現象屢見不鮮，不僅導致采購統計失準，更讓集中采購、庫存共享等降本措施難以推行。
北京筑龍推出的“智能物料”解決方案，正在用AI技術從根本上解決這一難題。該方案已在多家大型央國企中投入應用，效果顯著。
據了解，該方案的核心在于利用自然語言處理（NLP）和知識圖譜技術，讓計算機學會“讀懂”非標準化的物料描述。例如，當系統遇到“十字圓頭鍍鋅M4*10螺絲”和“M4-10十字圓頭鍍鋅螺釘”這兩種不同描述時，能自動識別為同一物料，并提取出“名稱：螺絲”、“規格：M4*10”、“頭型：十字圓頭”、“表面處理：鍍鋅”等結構化參數。
“這相當于給企業的所有物料數據做了一次全面的‘標準化體檢和整理’。”一位使用了該方案的企業物資管理部負責人表示，“過去清理歷史數據需要投入大量人力，還難免出錯。現在系統能自動完成識別、去重和合并，我們終于有了一個干凈、統一的物料數據庫。”
數據標準的統一，帶來了管理效能的提升。企業可以輕松對不同分公司的同類物料采購進行精準統計，為集團集中采購談判提供了可靠的數據支撐。同時，基于統一的物料編碼，供應商在同一物料上的報價和履約表現變得可追溯、可對比，為優化供應商體系提供了依據。
業內分析認為，北京筑龍“智能物料”方案的價值，在于它從采購供應鏈的源頭——數據層面解決了基礎性問題，為企業后續的數字化和智能化應用鋪平了道路。
轉自：北青網
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