装备制造企业基础物料数据的治理

研究 Research 装备制造企业基础物料数据的治理
张绍东，谢慧
（中车唐山机车车辆有限公司，河北省唐山市063000）
摘要：基于数字化理念结合技术标准化管理，围绕企业基础物料的全生命周期管理过程，给出了基础物料数据治理方案, 解决基础物料数据管理混乱、一物多号难题，实现基础物料数据的唯一性、完整性和统一性，并建立标准化数据档案，
提高产品标准化率，从而缩短产品生命周期，降低成本。

关键词：数字化；标准化管理；基础物料；数据治理
1引言在轨道交通装备领域，如何降本增效、实现高质
量发展，数字化设计、数字化生产和数字化运维势在 必行。

但是，无论是产品的设计、生产制造和运维服 务，都离不开对企业基础物料的数字化管理及数据治 理。

然而随着企业各环节信息系统的不断应用并呈现
了多样化，系统中的物料产生了大量垃圾数据，对业 务执行及管理决策造成一定影响，数据质量问题 成为制约企业数据管理及应用的影响因素。

为了解决
这个问题，需要从信息化、标准、监督和平台等方面 快速提升物料数据质量，尤其是基础物料的管理工
作。

建立科学的数据治理方案，确保数据的真实性、 准确性和时效性，让数据成为驱动管理提升的重要
因素。

2研究内容及目标
本文基于标准化管理思路，研究企业基础物料数据
的全生命周期各阶段业务场景，建立完善的企业基础物料
数据治理原则及流程。

数据治理是针对应用系统中的零
散、重复和不完整的数据进行分析，通过数据匹配、信息
关联、数据补充和业务确认及处理等方式进行数据治理， 最终达到数据的完整统一。

实现基础物料数据标准化、精 细化管理，如图1所示。

图1基础物料数据治理内容
2021年第1期
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研究 Research
3数据治理原则及方法
数据治理要保证基础物料主数据的唯一、精确、完 整、一致和有效性。

基础物料数据治理流程如图2所示。

唯一性：描述数据是否存在重复记录。

精确性：描述数据是否与其对应的实体的特
征相一致。

完整性：描述数据是否存在缺失记录或缺失字段。

一致性：描述同一实体同一属性的值在不同的系统 中是否一致。

有效性：描述数据是否满足用户定义的条件或在一
定的域值范围内。

数据导入 系统上线
多次检查 与反馈
口 1）单一数据实体存在多条不同编码数据 口 2）多个不同数据实体使用同一编码数据 口 3）数据信息描述不完整、不规范、不准确 口 4）数据类别归属错误口 5）大量长期未使用冗余数据
数据导入
初步标记
清理策略
分类清理
对分类清理完 的数据进行合 并汇总检查
按照时间进 度区间，逐 层清理分散工作量， 提供清洗工具
按类型、类别 分配至不同人 员进行清洗，对不同数据问题 和数据类型划分
图2基础物料数据治理流程
3.1冗余、无效数据的处理
1） 定义：因各种原因进入系统后从未发生过业务的 数据。

2） 冗余、无效物料的判定：无EBOM 数据，无MBOM 数据，无生产订单预留，无采购申请、采购合同、采购订 单，无库存，无财务业务单据。

3） 对冗余、无效数据处理步骤：导出信息系统中 全部物料；对物料进行初步分析，筛选出无业务数据 物料；由标准化和业务部门进行深度分析，精准确认，
输出冗余无效物料清单；将冗余无效物料数据与物料 申请平台物料数据进行比对，区分出物料申请平台相
关物料和非相关物料；将非物料申请平台相关的冗余
无效数据在信息系统中删除归档；将非物料申请平台 相关的冗余无效数据在其他相关系统中删除归档；将 物料申请平台相关的冗余无效数据提交集团，由集团
组织各相关企业分析确认，输出物料申请平台的冗余
数据；对物料申请平台冗余无效数据进行删除归档， 完成相应的数据清理。

3.2 一物多号的处理
1） 定义：即一个物料有多个物料编码。

2） —物多号物料的判定，确定物料的唯一性应通过 以下物料属性进行判断:物料描述（物料名称+大小量纲+
附加信息）——占比重50%;基本物料（材质+材质标准）
——占比重20%;工业标准描述——占比重20%,凭证一 —占比重10%o
按照上述物料属性的所占比重，以此分析重复率达 到100%、90%和80%的物料。

3） —物多号处理步骤：导出信息系统中全部物料； 对物料进行比对，得出一物多号清单；对物料进行初步分 析，筛选出无业务数据物料；由标准化和业务部门进行 深度分析，精准确认，输出冗余无效物料清单；对确认 删除数据在原系统中找出相关业务数据进行分析，提出 解决方案；将冗余无效物料数据与物料申请平台物料和
对应关系进行比对，区分出物料申请平台相关物料和非 相关物料；业务数据处理完成后，将非物料申请平台相 关的冗余无效数据在信息系统中删除（标记）或是归档；
将非物料申请平台相关的冗余无效数据在其他相关系统
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.
研究 Research (如产品设计平台)中删除归档；将物料申请平台相关的冗 余无效数据供相关业务人员确认，输出物料申请平台的冗 余数据；对物料申请平台冗余无效数据进行删除归档，完 成相应的数据清理。

3.3数据归档及应用
数据归档指以物理方式将主系统中具有较低业务
价值的主数据迁移到更适合、更经济高效的历史数据库
中。

在基础物料数据管理系统中，对于不再使用或无法 满足业务需求的历史数据进行归档及删除处理,归档后 的历史数据不能被更改，但能被查询调用。

同时，基础
物料数据管理系统也可以实现定期对日志信息进行归 档以及多种归档查询功能。

如果是没有业务的无效数据 可以直接归档处理,如果是已经发生过业务且需要处理
的数据，需要在原系统处理完业务之后先进行数据删除
标记处理。

数据应用是基于数据治理的基础上，在信息化系 统中建立标准化的数据档案，创建物料时能充分、精确 和方便地从物料档案中严格选用物料信息，实现创建人
在申请物料时通过下拉或模糊查询选择档案中的数据
就能确定物料的基础信息,避免创建人手动录入导致数 据填写不规范。

技术人员、管理人员和车间执行人员即 可通过信息化系统时时查看、追溯和共享物料相关信
息，为设计选择、数据质量管理和采购提供依据，进而 提升数据的完整性、准确性与一致性。

4基础物料数据治理工具
基于基础物料数据治理原则及方法，利用信息化
手段搭建数据分析系统，通过数据分析系统在数据仓 库完成数据抽取、分析和清洗，实现物料、BOM 、项
目、生产订单、采购订单和库存等主要数据质量监控
分析模型的搭建。

把所有待分析的基础物料抽取到数 据分析系统，并定义好数据抽取的规则，通过技术手
段找出完全相同的数据，生成数据治理清单，亦可以 通过定义数据属性权重分析出数据使用百分比等，如 图3所示。

产品数据仓库
生成待更改基础数据清单 )
图3数据分析处理
5结论
本文基于标准化管理思路，研究企业基础物料数据 的全生命周期各阶段业务场景，给出了企业基础物料数据 治理思路。

重点研究了从信息化手段、标准、监督和平台
等方面建立科学的数据治理方案，确保了数据从计划、获 取、存储、共享、维护、应用和消亡等生命周期内每个阶
段各类数据质量问题的快速识别、度量、监控和预警，并
通过改善和提高基础物料数据管理水平以及深入的数据
治理研究，极大地减少冗余物料的产生和一物多号问题的
出现，从本质上提升了基础物料数据质量，最终为企业赢 得经济效益。

IH
参考文献
[1]赖明忠.试论企业数字化管理[J].湖南社会科学,
2009(1): 214-216.
2021年第1期
-51-。