【浪潮海岳 inDatax 数据中台专栏】海岳inDataX物料主数据智能分类
针对传统物料分类的痛点,浪潮海岳inDataX数据中台创新性地整合大模型能力,推出了物料主数据智能分类推荐功能。该方案将专家经验与AI的高效准确相结合,为企业构建了一套标准化、智能化、高效化的分类治理新范式。
构建智能分类新范式:海岳inDataX物料主数据智能分类
物料主数据分类作为企业资源管理系统的核心基础,直接影响采购、库存、生产和财务等各个环节的效率和准确性。传统依赖人工经验的分类方式,在面对成千上万的物料品种时,往往导致一物多码、分类不一致、标准执行难等问题。
针对传统物料分类的痛点,浪潮海岳inDataX数据中台创新性地整合大模型能力,推出了物料主数据智能分类推荐功能。该方案并非简单地替换人工,而是通过“AI推荐 + 人工审核”的人机协同模式,将专家经验与AI的高效准确相结合,为企业构建了一套标准化、智能化、高效化的分类治理新范式。
一、 核心架构:双平台协同的智能引擎
inDataX的智能分类能力源于其强大的大模型平台与主数据管理平台的深度协同。
- 智能底座:大模型平台
- 模型管理,开放兼容:通过平台的模型接入功能,企业可以灵活接入海岳大模型、Deepseek、OpenAI、智谱AI、文心一言等国内外顶尖的大语言模型。这保证了智能体能够基于最新、最强大的AI技术,具备优异的语义理解和推理能力。
- 能力核心:分类智能体。在智能体中心,我们预置了专为物料分类场景训练的“物料分类推荐智能体”。管理员只需为其选择一个已接入的、适合的大模型,即可激活该智能体的能力。
2. 应用场景:主数据管理平台
- 业务落地,无缝集成:智能能力最终在物料字典维护界面发挥作用。当用户新建或编辑一条物料数据时(如填写“物料描述”、“规格型号”等字段),系统提供了“AI推荐分类”按钮。
二、 工作流程:四步极简,高效准确
在实际业务中,整个智能分类过程清晰流畅,极大提升了用户体验和工作效率。
- 输入信息:用户在物料维护界面,填写关键的文本信息,如物料名称、材质、规格、用途描述等。这些信息越详细,AI推荐的准确度越高。
- 一键调用:点击“AI推荐分类”按钮,系统即刻将您输入的文本信息发送至大模型平台,并由事先配置好的“物料分类推荐智能体”进行处理。
- 获取结果:智能体在毫秒间进行语义分析、特征提取和分类匹配,并将推荐的首选分类编码及名称返回至界面。同时,为了应对复杂情况,智能体还可能提供多个备选分类及其置信度,供用户参考选择。
- 人机协同确认:用户可根据自身经验,对AI推荐的结果进行最终确认或调整。这一步至关重要,既保证了分类的准确性,又通过人工反馈持续优化AI模型。

流程示意图
三、 应用价值:从“人找码”到“码找人”
inDataX物料主数据智能分类功能,为企业带来了立竿见影的价值提升:
- 效率倍增:分类过程从“分钟级”缩短至“秒级”,尤其在海量物料初始化或批量录入时,效率提升高达数十倍,大幅降低人员工作负荷。
- 准确性高:基于海量知识训练的AI模型,其推荐结果客观、标准,能有效规避因个人经验差异导致的“一物多码”问题,分类一致性和准确性超过95%。
- 标准落地:将企业的物料分类标准固化到AI模型中,确保每一名操作员(无论是新人还是专家)都能基于同一套高标准执行,强化数据治理规范的落地。
- 持续进化:系统支持对推荐结果的反馈学习。随着使用频次的增加,AI模型会越来越懂企业的业务和习惯,越用越聪明,形成数据治理的良性循环。
四、 总结
浪潮海岳inDataX通过将大模型能力与主数据管理场景深度融合,成功将人工智能技术转化为切实可行的业务解决方案。物料主数据智能分类不仅是工具的创新,更是管理理念的升级,它帮助企业夯实数据基石,为采购、库存、生产、财务等业务的数字化和智能化转型提供高质量的数据支撑,最终驱动决策优化和效益提升。
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