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赋能制造业数据建设 亿信华辰主数据管理平台大展身手

时间:2024-03-08 02:56:28 作者:保洁知识 点击:

  随着制造业数字化转型的持续深入,主数据管理、数据治理的业务化应用等正逐步受到行业关注。能够正常的看到,数字化背景下主数据治理已是制造业当前的重要方向之一。这对于在数据治理领域有着丰富经验的科技公司来说显然也蕴含着重大的机遇。亿信华辰多年来基于自身的科技优势,创新搭建起合乎行业发展需求的主数据管理解决方案,对于制造业数字化转型过程中的数据治理与应用等问题起到了巨大的推动作用。

  主数据是在多系统集成应用的背景下,被多个信息系统或功能模块共用的基础性标准化的数据。在制造业中,主数据是业务流程的基石。随着制造企业经营到一定规模后,经营中涉及到的各类数据由于名称不一致,编码不统一,应用场景范围不同等客观存在的因素,对经营时业务沟通的流畅性造成一定的负面影响,即企业面临着建设主数据标准和统一管理、分发、应用的需求。主数据管理挑战大多数表现在以下几个方面:

  1.数据标准不统一:在制造企业中主数据的分类、编码等标准由各业务部门自行制定,存在多种数据标准,造成“一物多码、一客/商多码”情况都会存在,例如:某集团有超过4千个螺钉料号,相同的螺钉在不同部门是不同编码。

  2.数据信息不完整:属性体系不完善,尤其以物料为代表,缺少分类别精细化的特征属性来唯一识别物料。部分主数据存在数据管理缺失,例如绝大多数缺少客户数据。大部分系统中存在数据维护不完整、不规范的情况,例如供应商数据存在关键信息缺失。

  3.数据流向不清晰:制造企业集中度低、数量众多,主数据在企业存在多源头管理,数据重复采集等情况。例如:物料信息在同一部门可由多个系统录入,数据在各系统之间的传递的关系不清晰。

  4.统计维度不统一:各项主数据统计分析维度在各部门间存在不同的规则,口径不统一,企业缺少统一的数据定义,例如分析客户的区域信息,各部门依据管理需求自定义区域划分,企业没有一套统一的区域信息;产品统计维度也依赖于部门提供的数据口径与规则。

  针对上述主数据管理痛点,对于数据治理有着颇多探索研究的科技公司或将产生一定的助力。以亿信华辰来看,自主研发的睿码主数据管理平台,能够很好的满足主数据标准、主数据质量,主数据采集、申请、新增、变更、审核、生效、失效、分发等全生命周期管理。全程“零”编码,帮助用户高效完成主数据管理流程制定;通过其高可用性帮企业快速搭建主数据管理平台,保障各业务系统主数据的一致性,提升公司运营效率。

  同时,引人关注的是,亿信华辰睿码主数据管理平台内置满足制造业场景的BOM模型,针对制造业中常见的BOM类型主数据的管理,可在产品中通过引用现有各类主数据实现物料组成关系,还能够最终靠表单填报完善数据信息。另外,平台拥有行业通用的主数据模板库,内置物料分类属性清单、物料属性清单、客户属性清单、供应商属性清单、人员属性清单等标准模板,通过引用主数据模板使用户得到满足快速搭建主数据模型的需求,提高主数据管理员模型创建效率以及标准化。

  不仅如此,面对制造业在数字化转型过程中存在的问题和面临的困难与挑战,亿信华辰打造了制造业主数据管理方案,方案以制造业数据为生产要素,利用大数据和智能化的技术实现了主数据的梳理、数据的治理与服务,为实现数据驱动的智能分析与辅助决策打下了良好的基础。此方案还获得中国电子信息联合会颁发的企业数字化转型优秀案例。

  主数据对于制造业来说至关重要。通过实施主数据管理系统,制造业公司能够统一、整合、清洗、验证和保护核心数据资产,提高数据质量、业务效率和合规性,从而为企业的发展提供有力支持。据悉,亿信华辰睿码主数据管理平台已成功应用于多个大型制造集团企业,促进制造业企业由业务驱动转向数据驱动的数据治理过程开展的重要步骤,为企业迈向数字化转型走出坚实的基础步伐。

  南山集团利用亿信华辰主数据管理软件搭建的物料主数据平台,建立了满足各下属公司业务需要的物资分类和各属性字段标准规范模板,实现所有类型主数据在主数据管理平台中统一管控,最终通过集中的数据管理和全面的数据服务,实现高效的数据利用和可靠的数据质量。

  某有色金属集团借助亿信华辰主数据管理系统,建立适用的集团主数据管理平台,完成主数据标准化、集中化、同源化、流程化、规范化管理,提升了数据质量,提高数据流转效率,促进业务转化。通过建成经营战略、经营分析统一的主数据管理系统,建立了主数据标准及代码库,完善了主数据管理体系,进而实现了对集团信息化智慧运营系统数据层面的支撑。

  凭借多年的技术积累和服务经验,亿信华辰充分整合资源,为制造企业夯实数据基础,释放数据要素价值,能够为客户提供从数据采集、数据加工、数据存储、数据治理、数据安全、数据分析到数据应用的数据全生命周期的全栈解决方案。据了解,亿信华辰现在以及未来所致力深耕探索的方向就是,在现有的产品服务基础上,深度发挥科技潜在优势,不断挖掘构建数字化时代背景下所必需的数据智能服务生态,助力数字化的经济高水平质量的发展。

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