装备制造企业基础物料数据的治理

张绍东，谢 慧

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)

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。

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

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。

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）一物多号物料的判定，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——占比重10%。

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）一物多号处理步骤：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（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。

图3 数据分析处理

5 结论

[1] 赖明忠．试论企业数字化管理[J]．湖南社会科学，2009(1)：214-216．