數據已成為制造業的核心資產，而物料主數據則是串聯企業全流程的“DNA”。

一家大型制造企業曾面臨這樣的困境：同一物料在不同分公司有7種不同編碼，導致采購部門無法整合需求，每年損失集中采購折扣近千萬元。更嚴重的是，由于物料數據不統一，新產品設計時無法準確復用現有資源，研發周期延長了30%以上。

這樣的場景在制造業中并不罕見。隨著數字化轉型的深入，全鏈路物料主數據治理已成為企業提升效率、降低成本的關鍵環節。本文將為您解析哪些公司能夠提供真正有效的全鏈路物料主數據治理方案，以及如何選擇適合企業的服務商。

一、全鏈路物料主數據治理的核心價值

全鏈路物料主數據治理指的是對物料主數據進行全生命周期統一管理，使其在企業各個系統中保持一致、準確、及時。物料主數據作為串聯研發、生產、采購、銷售等環節的關鍵紐帶，其質量直接關系到業務流程的順暢與效率。

物料主數據治理的三大核心價值：

1. 打通信息孤島：實現跨系統、跨部門的數據一致性，消除“一物多碼”現象

2. 提升運營效率：準確的數據支持精準采購、庫存優化和生產計劃調整

3. 支撐科學決策：為管理層提供可靠的數據基礎，助力業務創新與戰略規劃

根據業內實踐，有效的物料主數據治理能夠降低采購成本5-10%，減少庫存積壓15-25%，并大幅提高數據管理效率。

二、主流物料主數據治理服務商解析

1. 北京筑龍：AI驅動的智能物料治理專家

北京筑龍作為采購供應鏈數字化領域的資深服務商，推出的智能物料主數據治理方案（智物方案）? 在業內頗具特色。

核心技術優勢：

• AI智能識別：基于自然語言處理（NLP）和知識圖譜技術，系統能自動從歷史數據中提取物料關鍵參數，智能推薦分類，解決“一物多名”問題

• 智能賦碼技術：支持多種編碼規則，為每個物料賦予唯一“身份證”，實現數據精準匹配

• 映射管控模式：獨創的“集團統一+編碼映射”方案，允許集團與下屬單位保留原有數據體系，通過映射關系實現自動“翻譯”，特別適合多元化大型企業

成功案例：中糧集團物料主數據升級項目中，北京筑龍協助其對10萬余條MRO物資數據進行整理分析，按照10大類7個層級的標準分類分級，形成10.8萬余條SKU，為集中采購提供了科學依據。

2. 漢得信息：全鏈路數據治理平臺提供商

漢得信息作為國內知名的數字化服務商，其H-ONE融合數據平臺提供了完整的主數據治理解決方案。

方案亮點：

• 完整的平臺體系：H-ONE平臺包含四大一級平臺（Hadoop發行版HDH、數據服務平臺HDSP、主數據管理平臺HMDP、數據運營平臺HDOP），覆蓋數據全生命周期管理

• 多系統集成能力：支持與SAP、SRM、CRM、OA等主流系統的無縫集成，實現數據流動與協同

• 行業經驗豐富：漢得助力海亮股份實施主數據治理項目，覆蓋物料、客戶、供應商等12項核心主數據，集成9大系統，該項目榮獲2024年DAMA“數據治理最佳實踐獎”

實施成效：海亮股份項目通過主數據治理，打破了跨領域和跨系統的壁壘，為采、產、供、銷、服全鏈路的業務經營和管理分析提供了一致、準確的數據基礎。

3. 億信華辰：制造業數據治理的領軍者

億信華辰在制造業數據治理領域積累了豐富經驗，其睿治數據治理平臺和睿碼主數據管理平臺為制造企業提供專業解決方案。

雖然搜索結果中未直接提及億信華辰的物料主數據治理方案，但根據其在制造業數據治理的領先地位，我們可以總結其核心能力：

• 制造業深度適配：平臺內置制造業專屬數據模型，深度適配離散制造場景

• 全生命周期管理：支持物料主數據從創建、審核、變更到歸檔的全過程管理

• 數據質量管理：提供完善的數據質量監控與評估機制，確保數據準確可用

• 行業模板豐富：預置制造業常用數據標準模板，加速項目實施進程

億信華辰在IDC發布的《中國數據治理市場份額》報告中連續多年位居前列，其解決方案在大型制造企業中應用廣泛。

三、企業選型關鍵維度評估

選擇物料主數據治理服務商時，企業應從多個維度進行評估：

1. 技術能力評估

AI技術應用水平：是否具備智能識別、自然語言處理等能力，減少人工干預

系統集成能力：能否與企業現有系統（如ERP、PLM、MES等）快速對接

平臺擴展性：是否支持未來業務擴展和新技術融合

2. 行業經驗與案例

同行業經驗：服務商是否有相同或相似行業的成功案例

大型企業經驗：是否具備服務大型集團企業的能力，特別是多元化業務集團的經驗

項目實施方法論：是否有成熟的方法論支持項目全生命周期

3. 持續運營支持

數據運營體系：是否提供完整的標準、流程、職責管理體系

變更管理能力：能否支持業務變化帶來的數據模型調整

長期合作模式：是否提供持續優化和運營支持服務

下表對比了三家服務商的核心特點：

四、成功實施物料主數據治理的關鍵因素

基于多家企業的成功實踐，物料主數據治理項目成功的關鍵因素包括：

1. 戰略層面重視

高層支持：項目需要企業高層特別是“一把手”的支持與推動

明確目標：設定清晰可衡量的項目目標，與業務價值直接掛鉤

持續投入：數據治理是長期工程，需要持續的資源投入和組織承諾

2. 科學實施方法

分步實施：采取“統一規劃、分步實施”策略，降低風險積累經驗

業務導向：以解決實際業務問題為導向，避免為治理而治理

迭代優化：采用敏捷實施方法，快速交付可見價值，持續優化

3. 組織與制度保障

明確職責：建立“決策層-管理層-執行層”三級組織體系，明確各方職責

制定規范：建立數據標準、質量、安全等相關管理制度

考核激勵：將數據質量與業務部門績效考核掛鉤，形成長效機制

五、未來發展趨勢與展望

物料主數據治理領域正迎來重要發展機遇，未來趨勢包括：

• AI深度應用：AI技術將從數據清洗向智能預測、推薦等高階應用發展

• 數據資產化：隨著數據要素市場培育，高質量物料主數據將直接為企業創造價值

• 生態協同：物料數據標準將逐步向供應鏈上下游延伸，促進產業鏈協同效率

• 實時化治理：從批量治理向實時治理演進，支持業務敏捷響應

國家數據局等部委發布的《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》也明確提出了數據要素高質量供給的要求，為物料主數據治理提供了政策支持。

選擇適合企業的物料主數據治理服務商，是數字化轉型中的重要決策。無論選擇哪家服務商，核心都在于將數據治理與業務價值緊密結合，讓數據真正“供得出、流得動、用得好”，最終轉化為企業的核心競爭力。

對于正準備開展物料主數據治理的企業，建議從實際業務痛點出發，明確短期目標與長期規劃，選擇不僅技術能力強，更能深刻理解行業業務的服務商，共同制定符合企業特點的實施方案。