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企业智能物料治理解决方案构筑企业供应链高质量发展的标准数字基座
标准编码+AI大脑 告别一物多码，释放数据价值
认知&困境
PERCEIVE& DILEMMA
°聚焦物料编码：统一物料管理，贯通供应链全流程
物料数据作为企业供应链体系的基石，深度贯穿于供应链全业务链条。从需求计划制定、采购订单执行、物料验收入库，到仓储库存管理、物流配送执行及全链路追踪追溯，各环节均以物料数据为核心实现业务流转。构建统一标准化的物料编码体系，可助力企业在供应链管理中实现采购成本管控精细化、物流信息交互实时化、物料全生命周期管理可视化等关键能力提升，为供应链协同效率优化与数字化转型提供坚实的数据支撑。
采购
生产
销售
物流
01
产品设计规划
通过物料编码记录生产材料的价格、属性、供应来源等信息，在产品设计段利用编码进行产品的成本控制、性能控制等规划
02
供应商管理
采用标准的物料编码统一供应商产品编码与采购商品编码，规范供应商提供的产品信息，有助于企业研判供应商服务水平
03
产品质量控制
将产品的质量信息通过标准的物料编码记录，入库时可以实现快速的产品质量信息查询，减少人工核验的失误率
04
产品价格管理
以物料编码作为主键，可记录产品价格走势，形成价格指数，反映在特定时段内，产品价格的变化
05
物流信息管理
通过物料编码识别物流单元的属性，在物流的各个环节实现快速的数据采售和信息交换，在数据层面管理物流全过程
06
产品追溯
利用物料编码记录产品相应的状态，可获取产品的生命周期信息，实现数字化溯源
物料编码应用数字供应链各环节的场景
聚焦物料治理：从编码缺失到人工失效破局困境
缺乏统一物料编码标准
对于采购物料行业没有统一标准，企业内部编码规则也不统一，各级单位根据自有业务独立建设物资编码体系。
“一物多码，多物一码”
在建设数字化物料库的过程中，可能因为专业水平不足、故意逃避监管等原因，导致物料库中物料存在一物多码，多物一码的情况。
问痛题点
数据资产无法有效应用 i
物料编目不统一、编码规则不统一等导致了数据难以汇总统计，无法将历史数据归类分析并形成有价值的数据资产。
影响库存准确性
编码不准确导致库内部分物资重复存储、库账不实等问题，影响正常生产经营，且呆滞库存大量占用流动资金。
海量的物料数据
大型企业的物料数量从几十万条到几百万条不等，并且随着时间推移物料数据会不断增长，海量数据导致数据治理工作变成了一个庞大的、持续性的工作。
传统人工治理方式失效
物料数据总量庞大，传统人工梳理的方式需要投入大量的专业人员，也缺乏专业的工具进行辅助，所以传统的人工治理方式基本失效了。
解决方案
功能架构
物料治理作为构建企业“数智供应链”的基础环节，对于提升企业运营效率与数智化水平具有至关重要的作用。为加速供应链数字化转型，推动物料管理的智能化升级，新点软件推出了企业智能物料管理平台，通过标准化、数字化的手段，帮助企业优化供应链流程，提升运营效率，实现物料数据的精确管理与智能应用，从而为企业的数字化供应链建设提供坚实支撑。
价值亮点
未来发展
高精物料库：高标准物料编码体系
深度融合国家标准编码体系、行业专家经验沉淀的分类标准及AI驱动的高精度属性库，通过标准化规则引擎与AI智能算法的协同运作，确保物料分类的科学性、编码的唯一性及属性的完整性。
物料分类管理
物料信息管理
物料类目管理
物料综合查询
智慧价格库：优化采购策略
基于新点物价指数整合物料特征解析与实时市场价格监测数据，构建多维动态价格指数模型，输出科学采购价格区间，并依托智能预算管控机制，实现采购成本精准优化与策略智能决策。
历史成交价解析
外部市场价获取
物料价格指数
采购预算管理
AI大模型：全链路赋能
基于多模态AI大模型技术，融合标准探知、属性解析、智慧清洗、数据补全及相似度矢量分析五大核心模型，深度构建物料知识图谱，实现供应链全链路数据治理与智能决策闭环，驱动业务效能跃升。
物料标准探知模型
物料属性探知模型
物料智慧清洗模型
物料数据补全模型
物料相似度矢量分析模型
客户价值
标准化数据底座提升协同效率
物料编码标准化，实现跨系统数据实时共享，消除信息孤岛，支撑精准采购决策。
驱动智能决策提升智能化水平
统一编码支撑采购全链路数据贯通，AI智能分析模型赋能采购决策。
客户 价值
全生命周期管理提升企业运营效率
物料全生命周期管理规范化、标准化、信息化，提高企业运营效率和竞争力。
赋能集采升级构筑合规防线
编码统一助力央国企集采效率提升，大型集团企业实现跨区域集采资源整合，提升阳光化采购合规率。
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