博科Yipin物料編碼智慧識別——您身邊的物料資料管理專家！

BOKE-Yipin

博科資訊物料編碼智慧識別解決方案-Yipin透過提供通用演算法模型+行業配置的業務應用，以及人工智慧深度探索為使用者解決行業性的物料編碼識別問題。

企業物料編碼混亂現象普遍存在，更是影響著主資料管理的重要因素。如今，企業物料編碼管理主要面臨兩大難題：

壹

一物多碼識別難

由於編碼語言、編碼規則多樣化，編碼別名，誤讀誤輸等情況造成的一物多碼頑疾無法根治。

貳

物料分類低效高錯

人工分類不僅對人員的專業度要求非常高，而且費時耗力，錯誤率高。從而導致的物資重疊積壓、排程性差，資源浪費為企業帶來了巨大的損失。

由此造成大量的物料編碼混亂導致了基礎資料的不準確，直接造成物料成本上升，並影響了企業運作效率。同時也造成編碼資訊在各部門之間流轉困難，使得經營管理效能降低。長此以往，企業將失去核心競爭力。

針對這樣的情況，博科資訊物料編碼智慧識別解決方案—Yipin，為企業物料編碼的智慧識別分類，提供切實可落地的方案。

不僅幫助企業實現歷史物料編碼的識別最佳化，進行二次編碼，更能對新進物料進行匹配，保證物料的唯一永續性，實現物料編碼的標準化管理。

那麼Yipin是如何做到這些的呢？

1

人工智慧的深度探索

博科Yipin透過人工智慧對物料資料進行全面清洗梳理，儲存建模，分析挖掘，實現物料唯一編碼、物料智慧分類。

2

演算法模型+行業配置

博科Yipin運用以下等多種前瞻性的演算法模型，結合行業配置業務的應用，為使用者解決行業性的物料編碼識別問題！

DDM模型：實現物料編碼的多樣性歸一彙總；

PM模型：根據模式匹配快速定位到資料類別；

文字挖掘TM模型：從文字物料的描述中挖掘出核心價值資訊和知識；

CBAF模型：針對客戶業務按照業務功能快速實現精準物料歸類、分類；

資料探勘DL+ML模型：透過AI技術建立特徵模型進行物資類別預測。

從而真正實現從人工干預到模型智慧判別的跨越式升級，從根本上打破傳統物料編碼遇到的瓶頸，打造企業“業務驅動 + 資料驅動“ 的資料化運營模式。

博科Yipin智慧識別分類系統的案例演示操作

1、以某大型航天央企“物碼唯一性判別”為例：

主要包括物料預分類精確查詢，模糊查詢，分類檢視，問題描述查詢、物料批次匯入，物料批次分類、物料歸一上傳。使用者輸入需要查詢的物料編碼，點選查詢按鈕，模型會從資料庫中匹配和查詢與此編碼可能相同的物料，供使用者進行校驗，使用者校驗時如果存在不符合的物料，點選選擇屬性自動變為不接受。然後點選物料分類，在“人工確認唯一編碼處”輸入正確的物料編碼，點選儲存。該物料分類已處理完成。

2、以某船舶工業企業“物碼智慧分類”為例：

主要包括物料資料批次預測、智慧識別檢視、模型預測驗證等模組。使用者點選“物料批次匯入”按鈕，上傳物料資料，點選“物料類別批次預測”按鈕進行物料類別預測，點選“人工確認”後可對預測結果進行人工稽核。然後點選“智慧識別檢視”，輸入物料屬性資料，點選預測按鈕，系統將會展示智慧預測結果。最後透過“模型預測驗證模組”，上傳人工處理好的資料，點選驗證按鈕，即可檢視模型預測結果與實際結果對比情況。

透過這樣的方式，當有新進物料的時候，我們也可以透過與原有物料編碼的匹配，進行新進物料的確認，實現對整個物料編碼生命週期的管理。

基於Yigo介面設計的Yipin，高效運用圖形化介面、互動式操作，快速確認計算模型結果，讓操作視覺化展現，應用更為簡單便捷。

博科Yipin物料編碼智慧識別——您身邊的物料資料管理專家！