裝備制造企業基礎物料數據的治理

張紹東，謝 慧

研究 Research

裝備制造企業基礎物料數據的治理

張紹東，謝 慧

（中車唐山機車車輛有限公司，河北省唐山市 063000)

基于數字化理念結合技術標準化管理，圍繞企業基礎物料的全生命周期管理過程，給出了基礎物料數據治理方案，解決基礎物料數據管理混亂、一物多號難題，實現基礎物料數據的唯一性、完整性和統一性，并建立標準化數據檔案，提高產品標準化率，從而縮短產品生命周期，降低成本。

數字化；標準化管理；基礎物料；數據治理

1 引言

在軌道交通裝備領域，如何降本增效、實現高質量發展，數字化設計、數字化生產和數字化運維勢在必行。但是，無論是產品的設計、生產制造和運維服務，都離不開對企業基礎物料的數字化管理及數據治理。然而隨著企業各環節信息系統的不斷應用并呈現了多樣化，系統中的物料產生了大量垃圾數據，對業務執行及管理決策造成一定影響，數據質量問題 成為制約企業數據管理及應用的影響因素。為了解決這個問題，需要從信息化、標準、監督和平臺等方面快速提升物料數據質量，尤其是基礎物料的管理工作。建立科學的數據治理方案，確保數據的真實性、準確性和時效性，讓數據成為驅動管理提升的重要 因素。

2 研究內容及目標

本文基于標準化管理思路，研究企業基礎物料數據的全生命周期各階段業務場景，建立完善的企業基礎物料數據治理原則及流程。數據治理是針對應用系統中的零散、重復和不完整的數據進行分析，通過數據匹配、信息關聯、數據補充和業務確認及處理等方式進行數據治理，最終達到數據的完整統一。實現基礎物料數據標準化、精細化管理，如圖1所示。

圖1 基礎物料數據治理內容

3 數據治理原則及方法

數據治理要保證基礎物料主數據的唯一、精確、完整、一致和有效性。基礎物料數據治理流程如圖2所示。

唯一性：描述數據是否存在重復記錄。

精確性：描述數據是否與其對應的實體的特征相一致。

完整性：描述數據是否存在缺失記錄或缺失字段。

一致性：描述同一實體同一屬性的值在不同的系統中是否一致。

有效性：描述數據是否滿足用戶定義的條件或在一定的域值范圍內。

圖2 基礎物料數據治理流程

3.1 冗余、無效數據的處理

1）定義：因各種原因進入系統后從未發生過業務的數據。

2）冗余、無效物料的判定：無EBOM數據，無MBOM數據，無生產訂單預留，無采購申請、采購合同、采購訂單，無庫存，無財務業務單據。

3）對冗余、無效數據處理步驟：導出信息系統中全部物料；對物料進行初步分析，篩選出無業務數據物料；由標準化和業務部門進行深度分析，精準確認，輸出冗余無效物料清單；將冗余無效物料數據與物料申請平臺物料數據進行比對，區分出物料申請平臺相關物料和非相關物料；將非物料申請平臺相關的冗余無效數據在信息系統中刪除歸檔；將非物料申請平臺相關的冗余無效數據在其他相關系統中刪除歸檔；將物料申請平臺相關的冗余無效數據提交集團，由集團組織各相關企業分析確認，輸出物料申請平臺的冗余數據；對物料申請平臺冗余無效數據進行刪除歸檔，完成相應的數據清理。

3.2 一物多號的處理

1）定義：即一個物料有多個物料編碼。

2）一物多號物料的判定，確定物料的唯一性應通過以下物料屬性進行判斷：物料描述（物料名稱+大小量綱+附加信息)——占比重50%；基本物料（材質+材質標準)——占比重20%；工業標準描述——占比重20%，憑證——占比重10%。

按照上述物料屬性的所占比重，以此分析重復率達到100%、90%和80%的物料。

3）一物多號處理步驟：導出信息系統中全部物料；對物料進行比對，得出一物多號清單；對物料進行初步分析，篩選出無業務數據物料；由標準化和業務部門進行深度分析，精準確認，輸出冗余無效物料清單；對確認刪除數據在原系統中找出相關業務數據進行分析，提出解決方案；將冗余無效物料數據與物料申請平臺物料和對應關系進行比對，區分出物料申請平臺相關物料和非相關物料；業務數據處理完成后，將非物料申請平臺相關的冗余無效數據在信息系統中刪除（標記)或是歸檔；將非物料申請平臺相關的冗余無效數據在其他相關系統（如產品設計平臺)中刪除歸檔；將物料申請平臺相關的冗余無效數據供相關業務人員確認，輸出物料申請平臺的冗余數據；對物料申請平臺冗余無效數據進行刪除歸檔，完成相應的數據清理。

3.3 數據歸檔及應用

數據歸檔指以物理方式將主系統中具有較低業務價值的主數據遷移到更適合、更經濟高效的歷史數據庫中。在基礎物料數據管理系統中，對于不再使用或無法滿足業務需求的歷史數據進行歸檔及刪除處理，歸檔后的歷史數據不能被更改，但能被查詢調用。同時，基礎物料數據管理系統也可以實現定期對日志信息進行歸檔以及多種歸檔查詢功能。如果是沒有業務的無效數據可以直接歸檔處理，如果是已經發生過業務且需要處理的數據，需要在原系統處理完業務之后先進行數據刪除標記處理。

數據應用是基于數據治理的基礎上，在信息化系統中建立標準化的數據檔案，創建物料時能充分、精確和方便地從物料檔案中嚴格選用物料信息，實現創建人在申請物料時通過下拉或模糊查詢選擇檔案中的數據就能確定物料的基礎信息，避免創建人手動錄入導致數據填寫不規范。技術人員、管理人員和車間執行人員即可通過信息化系統時時查看、追溯和共享物料相關信息，為設計選擇、數據質量管理和采購提供依據，進而提升數據的完整性、準確性與一致性。

4 基礎物料數據治理工具

基于基礎物料數據治理原則及方法，利用信息化手段搭建數據分析系統，通過數據分析系統在數據倉庫完成數據抽取、分析和清洗，實現物料、BOM、項目、生產訂單、采購訂單和庫存等主要數據質量監控分析模型的搭建。把所有待分析的基礎物料抽取到數據分析系統，并定義好數據抽取的規則，通過技術手段找出完全相同的數據，生成數據治理清單，亦可以通過定義數據屬性權重分析出數據使用百分比等，如圖3所示。

圖3 數據分析處理

5 結論

[1] 賴明忠．試論企業數字化管理[J]．湖南社會科學，2009(1)：214-216．