产品更新 | S-MDM主数据管理平台：新增AI驱动的物料相似性检测功能

随着数字化转型的不断推进，企业对于数据的精细化管理提出了更高的要求。

物料管理作为企业运营的重要环节之一，面临着巨大的挑战。如何高效管理物料，成为许多企业亟待解决的问题。近日，OceanMind海睿思自主研发的S-MDM主数据管理平台推出了一项创新功能-结合AI实现物料相似性检测，为企业物料的高效管理带来新的助力！

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物料主数据的定义

物料主数据包含了对所有企业所采购、生产和存储在库存中物料的集中描述。它是企业中有关物料信息的物料数据代码库。将所有的物料数据集成在单一的物料数据库中，消除了数据冗余的问题，而且不仅允许采购部门使用这些数据，其他应用部门也可以使用这些数据。

物料主数据贯穿于制造型企业的各个环节，企业的物流、信息流和资金流都离不开物料主数据的支撑。对于制造型企业来说，对于物料管理十分重要，直接决定了企业经营的成败。

物料主数据分布在设计、工艺、生产、采购、销售、存储、物流过程中的多个业务部门中、众多异构系统中。同时，物料主数据是ERP系统的核心数据，是企业制定主生产计划和库存记录文件，物料主数据的直接关乎采购、库存、销售等业务，一旦出现问题将会导致库存积压，销售产品账实不符，财务核算不准确等问题。

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物料数据的特点

物料数据的特点包括唯一性、多维度、结构化、动态性、一致性、可扩展性和关联性。这些特点确保了物料数据在系统中的准确性和高效性，支持企业各项业务的顺利进行。通过这些特点，物料数据能够在各个业务环节中发挥重要作用，提高企业的运营效率和管理水平。

1、唯一性

定义：每种物料在系统中都有唯一的标识符（如物料编码），确保在整个供应链中不会混淆。

唯一性保证了物料在采购、生产、库存管理等各个环节中的准确识别，避免重复和错误。例如：采购部门可以通过物料编号准确识别所需物料，避免重复采购或混淆。

2、多维度

定义：物料数据包含多种维度的信息，如名称、规格、型号、供应商信息、用途描述等。

多维度的信息使得物料可以在不同业务场景中被准确描述和使用，提高管理效率。例如：生产部门可以根据多维度信息准确识别所需物料，确保生产过程中的准确性。

3、结构化

定义：物料数据以结构化的方式存储在数据库中，每个字段都有明确的定义和格式。

结构化的数据便于系统处理和分析，确保数据的一致性和完整性，方便查询和统计。

4、动态性

定义：物料数据会随时间和业务变化而更新，如价格变动、供应商变更等。动态更新确保数据的时效性和准确性，及时反映实际业务情况，支持决策制定。

5、一致性

定义：物料数据在不同系统和业务流程中保持一致，确保数据的可靠性和一致性。一致性避免了数据冗余和冲突，提高数据质量和系统稳定性，减少错误和风险。

6、可扩展性

定义：物料数据可以根据业务需求进行扩展，增加新的字段或属性。可扩展性使得系统能够适应不断变化的业务需求，灵活应对新增功能和数据需求。

7、关联性

定义：物料数据与其他业务数据（如订单、库存、采购等）之间存在紧密关联。关联性使得物料数据能够在不同业务场景中被有效利用，提高整体系统的协同性和效率。

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什么是物料的相似性检测

由于物料的种类繁多，数量巨大，在物料管理过程中，难免会存在某些相似度较高的物料，可能是数据集成环节带来的，也有可能是数据运营过程中产生的。对于该部分相似的物料，我们需要将它们检测并展示给企业运营人员，以便能更加科学合理对这些相似物料进行处理，例如进行调整分类、冻结或归档等操作。

物料相似性检测功能是指客户根据不同的业务逻辑确立相似性的依据后，对主数据系统中的物料数据进行相似性检测，将结果呈现并进行后续操作。

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传统物料相似性检测方案比对

传统方式下物料相似性检测功能的实现主要依赖于正则匹配或复杂sql叠加相似性算法计算来进行功能实现。该实现方式具有一定的局限性，例如无法覆盖无明确规则的场景，且迭代更新响应不及时。

相比传统的检测方案，基于AI大模型驱动的物料相似性检测准确率高、对内整体成本低，对外维护成本低，对比优势明显。

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AI驱动的相似性检测功能展示

OceanMind海睿思提供的S-MDM主数据管理平台在实现物料相似性检测功能上进行了创新性研发，结合当下最热门的AI大模型技术，通过AI大模型的语言理解能力叠加相似性算法来实现该功能。

基于prompt样例模板，能快速实现不同需求下物料的相似性检测，且准确率进一步提高，对内而言，整体成本下降，对外而言，维护成本也较为低廉。

1. AI物料相似性检测任务展示

2. 检测结果展示

3. 物料申请时，实时查看当前申请的相似物料

4. 物料审批时，实时查看当前申请的相似物料

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AI驱动的物料相似性检测优势分析

主数据系统引入AI大模型实现物料相似性检测功能，具有以下突出优势和效益：

1、高精度识别

AI大模型能够通过深度学习和自然语言处理技术，从大量的物料数据中提取关键特征，并进行高精度的相似性匹配。AI大模型能够识别细微差异，减少人为误判。通过多维度特征提取，确保相似性检测的准确性。

2、自动化处理

AI大模型能够自动处理物料数据的相似性检测任务，无需人工干预。节省人力成本，提高整体工作效率。

3、多维度分析

AI大模型能够从多个维度（如名称、规格、型号、供应商信息等）综合分析物料数据。多维度分析确保物料数据的全面覆盖，提高检测的全面性和准确性。

4、实时更新

AI大模型能够实时更新物料数据，并进行相似性检测。实时更新确保数据的时效性，及时响应业务变化。动态调整物料数据，确保数据的一致性和准确性。

5、智能推荐

AI大模型能够根据相似性检测结果，智能推荐相似物料。智能推荐帮助运营人员快速找到相似物料，辅助决策。通过智能推荐，减少重复采购和库存浪费。

6、灵活性和可扩展性

AI大模型能够根据业务需求灵活扩展，增加新的字段或属性。适应性强，灵活扩展适应不断变化的业务需求。高度的可扩展性支持系统的持续改进和优化。

结合AI大模型实现物料数据的相似性检测具有显著的优势和效益。通过高精度识别、自动化处理、多维度分析、实时更新、智能推荐和灵活性，能够显著提高物料管理的准确性和效率，减少人为错误，优化库存管理，支持更科学的决策制定，大幅提升企业的运营效率和管理水平！