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制造业数字化转型必看:物料编码,不只是几位数字的事

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在制造业的数字化转型路上,很多企业以为“上线PLM”“打通ERP”“建个数据中台”就是关键。
但真正的老顾问都知道——没有一个规范、稳定、可扩展的物料编码体系,所有系统都是沙上楼阁。

PLM、ERP、MES、SRM、QMS……最终都要落在一个最基础的逻辑上:

“我是谁?”——物料。
“我从哪来?”——设计。
“我去哪?”——制造、采购、服务。

这三句话的中枢,就是那串常被忽视的代码:物料编码(Material Code)

今天,我们不谈“编码规则”,也不谈“流水号怎么设”。
我们要谈的是:

  • 为什么编码体系是企业数字化的文化镜像;

  • 为什么很多项目死在“编码之乱”;

  • 以及,一个真正可持续的编码体系该如何演进。


一、物料编码:企业信息化的“源头悖论”

很多企业的信息化混乱,其实根源在“物料逻辑”没有统一。

看似是“PLM没打通ERP”,实质是:

  • 设计部门叫它“支架A”,

  • 采购叫它“铝合金连接件”,

  • ERP建了个“STD_12345”,

  • MES上用的却是另一个编码。

于是,一个产品从设计到制造,信息断裂了三次,成本、库存、追溯、BOM都无法统一。

这就是所谓的“源头悖论”:

系统越多,数据越碎;流程越自动,错误越快。

而解决这个悖论的唯一入口,就是编码体系的统一设计

一个好的物料编码,不只是“编号规则”,
它是一种企业语言标准,更是一种管理哲学的映射


二、编码的三个时代:从规则驱动到数据驱动

1. 手工时代:看得懂但管不住

早期ERP项目普遍采用含义型编码(Intelligent Code)。
编码嵌入了大量人类经验:

01开头代表钣金件,02代表电气件,03代表紧固件。

研发、采购都能看懂,但后期灾难无穷:

  • 类别一旦调整,旧编码全部作废;

  • 新产品不符合老逻辑,开始“硬塞”;

  • 同一物料多码共存,查找困难;

  • 系统迁移时全靠Excel拼命对照。

这种编码体系,本质上是人工可读,系统不可持续

2. 信息化时代:系统生成、规则退位

随着PLM、ERP逐步融合,企业开始转向无含义编码
编码变成纯数字或随机序列。
物料属性、分类、版本全部放到数据库字段中管理。

这让系统解耦、数据统一,但也带来新的挑战:

“人看不懂,现场抵触大。”
于是很多公司折中:前几位保留类别码,后面自动生成流水号。

这种“半含义、半无含义”的模式,虽然务实,但仍是过渡性方案。

3. 数据智能时代:编码不再是‘识别’,而是‘连接’

在今天的数字化与AI语义搜索时代,
编码的意义已从“人识别”转变为“系统连接”。

未来的系统能做到:

  • 输入“铝支架 Φ20”即可语义检索出物料;

  • AI自动识别重复件;

  • 新设计件自动推荐历史相似编码;

  • BOM自动复用相似件编码。

此时,编码不再是“谁起的号”,而是全企业语义网络的锚点
换句话说:

编码体系不再属于单个系统,而属于整个数据生态。


三、编码体系的战略定位:不是IT决策,而是企业共识

大部分物料编码失败,不是因为技术,而是权属模糊

在不少企业中,编码归PLM部门管;
ERP又说“我也要建”;
采购说“我这边有供应商编号”;
最后谁都能建,谁都改得动。

这就是主数据管理(MDM)失效的典型症状。

编码体系的定位,必须从战略层面确立:

角色
职责
PLM
编码生成源头,负责设计阶段唯一性
ERP
使用者,不可修改,只可引用
MES/WMS/SRM
消费者,遵循统一标准
MDM中心
规则制定、校验与全生命周期管理

真正成熟的企业不会让每个系统各自编码,
而是建立统一的物料主数据平台(Material Master Hub)

  • 编码规则由主数据团队维护;

  • 物料信息由PLM发起,经审批推送ERP;

  • MES、WMS、SRM通过接口自动引用。

这不仅是流程优化,更是数字化治理能力的体现。


四、编码设计的底层逻辑:稳定性 > 可读性

物料编码的核心设计原则只有一句话:

编码永远不代表业务含义,永远不随业务变化而变化。

为什么?
因为业务是动态的,编码是静态的。
把动态信息塞进静态编码,是违背信息论的。

比如很多企业喜欢把年份、型号、用途塞进编码:

2024-AXL-CH-01

听起来清晰,但一年后就废了。
产品换代、组织调整、类别新增……所有逻辑都会反噬编码体系。

稳定性优先于可读性,这是PLM设计的黄金法则。

所以:

  • 可读信息放到物料名称、属性字段;

  • 可分类逻辑放到类型表、层次树;

  • 可扩展信息交给系统去算。

最终,编码只是一个唯一且无语义的主键(Primary Key)
它不需要被“看懂”,只需要被“信任”。


五、编码的演进路径:从规则表到知识图谱

数字化领先企业(如汽车、电子、航空行业龙头)正在经历一个编码演进的五级过程:

阶段
特征
系统能力
风险
Level 1 手工命名
Excel手动
人工可读
高重复率
Level 2 规则驱动
固定规则生成
ERP内置规则
扩展性差
Level 3 系统驱动
PLM自动取号
多系统同步
抵触情绪
Level 4 数据驱动
MDM中心统一
跨系统唯一
成本高
Level 5 知识驱动
AI语义识别、推荐
全局知识图谱
算法依赖

真正的数字化企业,不再把“编码规则”当成固定表格,
而是把它当成数据知识体系的一部分

PLM中的分类(Class)、属性(Attribute)、模板(Template)
其实已经是“知识图谱”的雏形。

当物料、工艺、供应链信息都能通过图谱连接,
物料编码的作用就从“识别号”变成了“数据关系锚点”。


六、实践建议:编码治理的三条硬规则

  1. 编码一次生成,永不修改

  • 修改编码等于破坏历史记录。

  • 如需调整,用状态或版本区分。

  • 编码逻辑与分类逻辑分离

    • 编码只管唯一性;

    • 分类通过属性、类别、模板体现。

  • 统一主数据出口

    • 不允许多个系统各自创建;

    • 所有物料信息从同一“编码服务”流出。

    一个成熟的物料管理体系,应当像“身份证系统”:

    • 公安局统一发号;

    • 各部门使用同一身份证号;

    • 数据归档、变更有迹可循。

    企业物料编码标准规范V3.0实例 – DAMA 中国


    七、文化层面的挑战:数字化认知的最后一公里

    当PLM项目经理谈“自动编码”时,
    很多一线设计师的反应是:“那我怎么看得出哪个是哪个?”
    当ERP实施顾问推行“无含义码”时,
    采购又抱怨:“供应商都认不出料号。”

    这背后不是技术问题,而是管理文化滞后

    制造业的数字化转型,本质上不是“系统替换”,
    而是“认知迁移”——从“靠经验记”到“靠数据信”。

    物料编码的最大阻力,不在于编码本身,而在于人愿不愿意放弃过去那点“看得懂”的安全感。

    企业要做的不只是制定规则,而是:

    • 让各部门理解为什么“唯一性”比“可读性”更重要;

    • 让系统能帮助他们查、比、找;

    • 让每个人相信:“我不用记得懂,但我能查得到。”

    当文化转变完成,数字化才算真正开始。


    八、结语:一串编码的未来价值

    在PLM和ERP的融合实践中,
    物料编码往往看似“细枝末节”,
    但它决定了企业能否真正实现端到端的数据闭环

    • 如果编码是人为的,数据永远是孤岛;

    • 如果编码是体系化的,数据才能成为资产。

    制造业的数字化转型不是“装系统”,
    而是“重塑逻辑”。

    而物料编码,就是这个逻辑的起点。
    它既是主数据的基石,也是企业文化的镜子。
    选对了,它是未来的桥梁;选错了,它是隐形的炸弹。


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