元年

解决企业常见的管理问题

物资编码杂乱 难管理

物资编码管理缺乏专业能力,需要提供物资编码服务;人员投入大效果不理想,极难实现一物一码;物资管理精细度低,物资编码无法满足招标、商城订单和实物管理的业务需求。

数据不一 难分析

企业电商平台精准比价难,商品寻源难,商品和物资数据贯通难,商品运营统计分析难。

数据无法打通 难协同

企业内部物资数据无法和财务数据、生产数据等其它专业数据打通,实现业务协同管理、售后市场管理、质量跟踪管理。

物资主数据场景

物资主数据管理工作需要专家和运维人员持续投入,并缺少可引用的规范数据。尽管企业使用了主数据管理软件,仍然存在大量一物多码或多物一码的问题。元年物资主数据管理平台通过智能化数据清洗工具和物资编码推荐工具,结合平台底层架构合理的元数据逻辑关系和科学的数据建模方法,协助企业在短期内实现一物一码。企业商城的SKU编码数据量极大,接入的第三方电商企业各自编码,数据标准混乱,无法做到合理比价和商品推荐。元年商品数据清洗和SKU编码系统,可以将不同电商企业的同类商品汇聚,进行价格比较。并且可以将企业的物资主数据系统和商城SKU数据,以及招标系统的数据,利用元数据标准和数据清洗功能进行数据打通,帮助企业进行供应链数字化转型。

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物资主数据产品价值

智能管理平台

优化物资编码的申请,审核和数据清洗的功能,快速实现有效的智能化审核;体系化进行物资数据的数据清洗和编码,发现并完善数据质量问题。

商城一键比价

针对企业商城比价能力薄弱,SKU编码规则混乱等问题;商品与既有物资编码数据打通,建立以业务价值为导向的供应链数据分析体系,实现物资精益化管理。

建模及标准化

解决物资分类编码的粗细程度不一致,上下游协同平台无法进行数据匹配。如订单产品编码需要跟物资编码进行自动匹配,产品质量需对原材料和及零配件溯源。

物资数据分析及运营

大量物资数据和实物资产数据无法进行自动化数据清洗和一物一码,通过数据建模和物资编码数据标准化,可以更清晰看到物资数据分析成果。

技术框架

产品推荐功能

物资主数据

物资主数据产品包括物资数据采集、数据清洗分类、数据编码分发等。提供独具特色的物资编码智能推荐、数据清洗AI工具,物资编码体系优化。集成了物资编码和商品SKU编码功能,实现ERP系统物资编码和商城SKU数据的打通。

商城SKU编码和商品比价

基于商品的AI工具,提供类似商品推荐、同种商品比价、商品SKU编码及商品数据标准化。针对商城运营商,可以打通多个第三方商家的商品数据,实现商品快速上架服务。

物资数据运营

利用数据标准化和数据建模能力,提供专业的数据建模方法和物资全生命周期管理的数据治理服务,满足企业供应链单据和信息粗细程度不一致造成的信息壁垒,协同上下游订单和销售单信息,提供产品质量追溯管理服务。

产品优势

物资主数据智能维护

功能强大的物资主数据维护软件,利用AI工具和智能化工具,进行物资编码的维护工作,极大降低人员投入和提高数据质量。

专业团队

积累多年的数据标准和专家资源。

元数据管理能力

具有元数据管理能力和数据中台集成能力的物资主数据管理平台。

生命周期编码标准体系

依据全寿命周期标准体系的物资主数据管理方法论。

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