CN108052584B - 基于特征模型产品编码生成及数据管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于生产信息化技术领域，涉及一种基于特征模型产品编码生成及数据管理方法，包括以下步骤：S1、进行企业基础数据采集，建立信息描述规范，企业基础数据包括采集产品数据和管理数据；S2、基于S1中的企业基础数据建立特征模型，对企业基础数据进行赋码处理，生成零件信息编码值；S3、进行编码后数据进行查重；S4、建立视图作为编码主数据，构成主数据管理系统，并建立结构化特征模型，进行编码数据管理。本发明通过建立三种特征模型，明确零件信息的编码结构，对信息进行分类整理并确定其分编码，最终完成企业基础信息的编码工作，对编码数据进行查重工作，保证了一物一码，避免重码和一物多码的现象，从信息源头保证统一编码数据的质量。

Description

基于特征模型产品编码生成及数据管理方法

技术领域

本发明属于生产信息化技术领域，涉及一种基于特征模型产品编码生成及数据管理方法。

背景技术

在企业的生产经营活动中，物料数据是贯穿企业整个生产体系的核心；信息化建设中，物料数据的标准化和规范化，是整个数据标准化工作的重中之重。同一对象在不同信息系统、不同业务场景中信息描述的准确和一致性是信息系统集成的关键；也是企业在采购、库存、生产及装配、检验等环节实现条码化管理，生产过程数据准确、快速采集和存储，最终实现基于信息系统的产品质量追溯的基础条件。因而，标准和规范基础数据，将对企业信息化的建设产生直接和积极的作用。

对于未开展过基础数据标准化工作的企业，其基础数据标准化状况差异较大，但主要存在以下几方面问题：

1)一物多码情况严重，通过物料的名称来区分品种，导致同品种的物料在信息系统中存在多个编码；

2)信息项缺失严重，多数基础数据只有名称或规格信息，缺少必要的技术条件等信息；

3)技术条件写法各异，标准标识大小写不一致，标准的年代号有些写四位，有些两位；

4)属性填写缺乏统一的规范，如管材规格属性中连接外径和壁厚的乘号(“×”)，有些用*表示，有些用字母X或x表示；

5)分类交叉重叠，同一类别出现在不同父类下；

6)信息系统在录入物料基础信息时无必要的查重手段或审核流程，导致编码重复，无法对数据的规范性把关。

信息分类与编码是信息化建设的重要基础工作之一，是各类信息系统顺利运行的基础前提，是信息集成与共享的关键。编码数据治理不仅是通过数据管理提升数据质量，更强调流程设置和权责划分，围绕数据的信息编码展开系统性工作，以服务组织各层决策为目标，涉及编码数据管理的技术、过程和政策的集合。有的企业虽然建设了数据仓库和报表系统，但是因为数据不准确、质量差的情况，最终又重新立项开展数据治理。因此，开展编码数据治理研究，总结适合制造企业数据治理的框架，明确数据治理的工作内容及工作思路，提出企业编码数据治理标准化解决方案是非常必要的。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于特征模型产品编码生成及数据管理方法，通过建立三种特征模型，明确零件信息的编码结构，对信息进行分类整理并确定其分编码，最终完成了企业基础信息的编码工作。

本发明是这样实现的：

一种基于特征模型产品编码生成及数据管理方法，其特征在于：其包括以下步骤：

S1、进行企业基础数据采集，所述企业基础数据包括产品数据和管理数据，建立信息描述规范，所述产品数据包括零件编号数据和零件材料数据，所述零件至少包括标准件、工具工装、外购成件、保障设备、电子元器件和易耗品，所述零件材料至少包括金属材料、非金属材料和复合材料；所述管理数据至少包括供应商及客户代码、人员代码、组织机构代码、固定资产代码、库房及库位代码和电子元器件代码；

S2、基于所述企业基础数据建立特征模型，所述特征模型包括用于描述具有二维平面表特征的零件分编码结构的平面表模型、用于描述具有层次关系的零件分编码值的结构表模型和分类系统模型，所述分类系统模型的层次结构中的每个节点关联相应的平面表模型；对所述企业基础数据进行赋码处理，生成零件信息编码值；

基于特征模型生成零件信息的编码值的方法具体步骤如下：

a、将零件信息的编码值En定义为四元数组：En＝(M_s，M_f，M_a，M_r)，

其中，M_s表征零件信息的分类系统分编码值，M_f表征零件信息的平面表分编码值，M_a表征零件信息的结构表分编码值，M_r表征零件信息的流水码；

b、分别确定Ms、M_f和Ma代表的分编码值，填入四元数组进行线性分析得到所需要的分编码值后，填入流水码M_r，最终形成零件信息的编码值，并对生成的零件信息编码进行校验，确保编码数据准确；

基于特征模型生成零件信息的编码值的赋码处理具体步骤如下：

S21、判断标识字段processType的值，标识字段processType＝1或标识字段processType＝9均为自动赋码模式，当标识字段processType＝1时，能沿用已有编码，当标识字段processType＝9时，为自动取号，所取的全部是新号；

S22、当所述企业基础数据的属性影响编码中的流水码段时，则认为是自动赋码giveCodeValue＝1，审核流程结束后需要查重后才能给码；否则，认为是取号器；

S23、当赋码giveCodeValue＝2时，审核流程结束后直接赋码；当赋码giveCodeValue＝9时，审核流程结束后人工赋码，并针对给的代码进行查重；当赋码giveCodeValue＝-1时，进入下一级审核流程；

S24、如果是非自动赋码模式，则会在流程节点processNodeOpe方法中写入流程节点，判断流程节点是否重复；当为自动赋码模式时，在特定行通过判断后写入一次流程节点；

S3、对编码后数据进行查重，预先设定第一阈值δmax和第二阈值δmin，计算所选定的编码值的相似度，将所述零件信息编码值与数据库中的库存数据进行逐一对比，其相似度系数大于δmax，则判定为重复数据，回到步骤S2；当其相似度系数小于δmin，则判定为非重复数据；当两条数据的相似度系数大于第二阈值δmin且小于第一阈值δmax时，则停止机器判断，加入人工判断；

S4、建立视图作为编码主数据，构成主数据管理系统，并建立结构化特征模型，进行编码数据管理；

所述视图包括基本视图、制造视图、业务视图和财务视图中至少一种，在不同的业务中，视图能够根据业务需求进行增减并实现互相关联，所述基本视图基于所述编码数据建立；

所述视图包括用于表征数据项与数据值之间的关系组合的属性，所述视图至少包括一个属性；

所述主数据管理系统包括主数据定义、主数据管理业务、主数据应用、工作流组件和基础组件；

所述结构化特征模型包括基本型、平面型、树状结构型、枚举型、约束型和引用属性型，其中，所述基本型为数据值、数值描述的二元组合；所述平面型用于面分类数据的表达，实现多个一级分类数据的表达；所述树状结构型用于线分类数据的表达，至少实现设备分类数据和物资管理分类数据的表达；所述枚举型用于互斥的数据表达；所述约束型用于数据的质量检查，包括条件约束型和计算约束型，所述条件约束型采用所述基本型、平面型、树状结构型、枚举型或引用属性型的属性数据对约束关系进行定义，所述计算约束型是用数学公式计算得到数据值；所述条件约束型包括精准约束和范围约束；

将数据D表示为D＝{V_b,V_e1,…,V_en}，数据D是一个所述基本视图和n个所述业务视图的组合，其中，视图V表示为V_ei＝{P₁,…,P_n}，P_i是V_ei视图中的第i个属性，则属性P_i用特征模型表示，即P_i∈T,T＝{T₁,T₂,T₃,T₄,T₅,T₆}，所述编码数据的结构化特征模型如下：

基本型T₁＝(数据值、数值描述)；

平面型T₂＝(分类代码值列表、分类代码值名称列表、数值描述值列表)；

树状结构型T₃＝(分类代码节点ID列表、分类代码数据值列表、分类代码父节点ID列表、数值描述值列表)；

枚举型T₄＝(枚举代码值列表、枚举名称值名称列表、数值描述值列表)；

条件约束型T₅₁＝(数据值或值范围、约束条件、数值描述值列表)，其中，约束条件为V_eiP_iT_i[数据值]；

计算约束型T₅₂＝(f_{数据值计算}、约束条件、数值描述值列表)，f_{数据值计算}是数据计算的函数，约束条件为V_eiP_iT_i[数据值]；

引用属性型T₆＝(V_eiP_i、引用规则集)，引用规则集能实现V_eiP_i中属性的完全引用或截取引用，当为截取引用时只需要存储属性的序号。

优选的，所述第一阈值δmax为0.68，所述第二阈值δmin为0.37。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

①本发明针对零件信息编码工作，开发了一套成熟的算法，该算法结构简单，考虑全面，易于操作，赋码准确而高效；

②本发明对编码数据进行查重工作，保证了一物一码，避免了重码和“一物多码”的现象，从信息源头保证了统一编码数据的质量，有利于企业在统一编码的基础上其它信息化工作的开展。

附图说明

图1为本发明的基于特征模型产品编码生成及数据管理方法的流程图；

图2为本发明的主数据管理系统的结构示意图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本发明的示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

一种基于特征模型产品编码生成及数据管理方法，如图1所示，其包括以下步骤：

S1、进行企业基础数据采集，所述企业基础数据包括产品数据和管理数据，建立信息描述规范；产品数据包括零件编号数据和零件材料数据，零件至少包括标准件、工具工装、外购成件、保障设备、电子元器件和易耗品，零件材料至少包括金属材料、非金属材料和复合材料；管理数据至少包括供应商及客户代码、人员代码、组织机构代码、固定资产代码、库房及库位代码和电子元器件代码。

S2、基于企业基础数据建立特征模型，特征模型包括用于描述具有二维平面表特征的零件分编码结构的平面表模型、用于描述具有层次关系的零件分编码的值的结构表模型和分类系统模型，分类系统模型的层次结构中的每个节点关联一个平面表模型，不同节点对应的平面表模型各不相同；对企业基础数据进行赋码处理，生成零件信息编码值；

基于特征模型生成零件信息的编码值的方法具体步骤如下：

a、将零件信息的编码值En定义为四元数组：En＝(M_s，M_f，M_a，M_r)，

其中，M_s表征零件信息的分类系统分编码值，M_f表征零件信息的平面表分编码值，M_a表征零件信息的结构表分编码值，M_r表征零件信息的流水码；

b、分别确定Ms、M_f和Ma代表的分编码值，填入四元数组进行线性组合得到所需要的分编码值后，填入流水码M_r，最终形成零件信息的编码值，并对生成的零件信息编码进行校验，确保编码数据无误。

零件信息的编码值的赋码过程，其具体步骤如下：

S21、判断标识字段processType的值，标识字段processType＝1或标识字段processType＝9均为自动赋码模式，当标识字段processType＝1时，能沿用已有编码，当标识字段processType＝9时，为自动取号，所取的全部是新号系统中为每一类对象设置一个码段，从码段中进行取号。优选的，标准件的码段为00000001～10000000，自动取号时从这个码段中取号；

S22、当企业基础数据的属性影响编码中的流水码段时，则认为是自动赋码giveCodeValue＝1，审核流程结束后需要查重后才能给码；否则，认为是取号器；

S23、当赋码giveCodeValue＝2时，审核流程结束后直接赋码；当赋码giveCodeValue＝9时，审核流程结束后人工赋码，并针对给的代码进行查重；当赋码giveCodeValue＝-1时，进入下一级审核流程；

S24、如果是非自动赋码模式，则会在流程节点processNodeOpe方法中写入流程节点，判断流程节点是否重复；当为自动赋码模式时，在特定行通过判断后写入一次流程节点。

S3、对编码后数据进行查重，预先设定第一阈值δmax和第二阈值δmin，计算所选定的编码值的相似度，将所述零件信息编码值与数据库中的库存数据进行逐一对比，其相似度系数大于δmax，则判定为重复数据，回到步骤S2；当其相似度系数小于δmin，则判定为非重复数据；当两条数据的相似度系数大于第二阈值δmin且小于第一阈值δmax时，则停止机器判断，加入人工判断；

S4、建立视图作为编码主数据，构成主数据管理系统，并建立结构化特征模型，进行编码数据管理；

视图包括基本视图、制造视图、业务视图和财务视图中至少一种，在不同的业务中，视图能够根据业务需求进行增减并实现互相关联，基本视图基于所述编码数据建立；

视图包括用于表征数据项与数据值之间的关系组合的属性，所述视图至少包括一个属性；

结构化特征模型包括基本型、平面型、树状结构型、枚举型、约束型和引用属性型，其中，基本型为数据值、数值描述的二元组合；平面型用于面分类数据的表达，实现多个一级分类数据的表达；树状结构型用于线分类数据的表达，至少实现设备分类数据、物资管理分类数据的表达；枚举型用于互斥的数据表达；约束型用于数据的质量检查，包括条件约束型和计算约束型，条件约束型采用所述基本型、平面型、树状结构型、枚举型或引用属性型的属性数据对约束关系进行定义，计算约束型是用数学公式计算得到数据值，计算约束型是所述条件约束型的特例，条件约束型包括精准约束和范围约束。

将数据D表示为D＝{V_b,V_e1,…,V_en}，数据D是一个所述基本视图和n个所述业务视图的组合，其中，视图V表示为V_ei＝{P₁,…,P_n}，P_i是V_ei视图中的第i个属性，则属性P_i用特征模型表示，即P_i∈T,T＝{T₁,T₂,T₃,T₄,T₅,T₆}，步骤S4中的编码数据的结构化特征模型如下：

基本型T₁＝(数据值、数值描述)；

平面型T₂＝(分类代码值列表、分类代码值名称列表、数值描述值列表)；

树状结构型T₃＝(分类代码节点ID列表、分类代码数据值列表、分类代码父节点ID列表、数值描述值列表)；

枚举型T₄＝(枚举代码值列表、枚举名称值名称列表、数值描述值列表)；

条件约束型T₅₁＝(数据值或值范围、约束条件、数值描述值列表)，其中，约束条件为V_eiP_iT_i[数据值]；

计算约束型T₅₂＝(f_{数据值计算}、约束条件、数值描述值列表)，f_{数据值计算}是数据计算的函数，约束条件为V_eiP_iT_i[数据值]；

引用属性型T₆＝(V_eiP_i、引用规则集)，引用规则集能实现V_eiP_i中属性的完全引用或截取引用，当为截取引用时只需要存储属性的序号。

如图2所示，构建的主数据管理系统包括主数据定义、主数据管理业务、主数据应用、工作流组件和基础组件。主数据定义包括数据配置项组和数据定义组，数据配置项组可实现特征模型定义、属性规则、编码规则和校验规则的定义，数据定义组可实现数据视图定义、数据属性配置、属性特征定义和属性关系定义；主数据管理业务包括编码管理组和数据管理组，编码管理组可实现编码申请、编码审核、编码查重、编码查询和编码维护更新，数据管理组可实现数据申请、数据审核、数据规范化、数据发布、数据查询、数据维护更新和数据归档；主数据应用包括数据移动应用、数据自动识别、数据质量管理和数据质量分拨，数据工作流组价包括工作流基本引擎、工作流定义模块、数据流程管理器、节点角色分配模块、流程显控和流程信息推送管理；基本组件可实现用户管理、角色管理、权限管理、授权管理、数据安全管理、组织机构管理和日志管理。主数据管理的核心目标是实现数据标准化，为主数据的新建、审批、存储和分发提供服务，能自动解决数据属性项缺失、数据填写不规范、数据重复等问题，减轻数据治理工作量。

优选地，第一阈值δmax为0.68，第二阈值δmin为0.37，即当两条数据的相似度系数大于0.68，则判定为重复数据，回到步骤S2；当两条数据的相似度系数小于0.37，则判定为非重复数据；当两条数据的相似度系数位于0.37～0.68之间时，则停止机器判断，加入人工判断。

在本实施例中，先确定Ms、M_f和Ma代表的分编码值，Ms＝DD，Mf＝CA，Ma＝4000，将分编码值串联拼接，填入流水码Mr＝01，则En＝DDCA400001；或者，在中间加入连接符号，则En＝DD_CA_400001。

最后应说明的是：以上所述的各实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或全部技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (2)

1.一种基于特征模型产品编码生成及数据管理方法，其特征在于：其包括以下步骤：

S1、进行企业基础数据采集，所述企业基础数据包括产品数据和管理数据，建立信息描述规范，所述产品数据包括零件编号数据和零件材料数据，所述零件至少包括标准件、工具工装、外购成件、保障设备、电子元器件和易耗品，所述零件材料至少包括金属材料、非金属材料和复合材料；所述管理数据至少包括供应商及客户代码、人员代码、组织机构代码、固定资产代码、库房及库位代码和电子元器件代码；

S2、基于所述企业基础数据建立特征模型，所述特征模型包括用于描述具有二维平面表特征的零件分编码结构的平面表模型、用于描述具有层次关系的零件分编码值的结构表模型和分类系统模型，所述分类系统模型的层次结构中的每个节点关联相应的平面表模型；对所述企业基础数据进行赋码处理，生成零件信息编码值；

基于特征模型生成零件信息的编码值的方法具体步骤如下：

a、将零件信息的编码值En定义为四元数组：En＝(M_s，M_f，M_a，M_r)，

其中，M_s表征零件信息的分类系统分编码值，M_f表征零件信息的平面表分编码值，M_a表征零件信息的结构表分编码值，M_r表征零件信息的流水码；

b、分别确定Ms、M_f和Ma代表的分编码值，填入四元数组进行线性分析得到所需要的分编码值后，填入流水码M_r，最终形成零件信息的编码值，并对生成的零件信息编码进行校验，确保编码数据准确；

基于特征模型生成零件信息的编码值的赋码处理具体步骤如下：

S21、判断标识字段processType的值，标识字段processType＝1或标识字段processType＝9均为自动赋码模式，当标识字段processType＝1时，能沿用已有编码，当标识字段processType＝9时，为自动取号，所取的全部是新号；

S22、当所述企业基础数据的属性影响编码中的流水码段时，则认为是自动赋码giveCodeValue＝1，审核流程结束后需要查重后才能给码；否则，认为是取号器；

S23、当赋码giveCodeValue＝2时，审核流程结束后直接赋码；当赋码giveCodeValue＝9时，审核流程结束后人工赋码，并针对给的代码进行查重；当赋码giveCodeValue＝-1时，进入下一级审核流程；

S24、如果是非自动赋码模式，则会在流程节点processNodeOpe方法中写入流程节点，判断流程节点是否重复；当为自动赋码模式时，在特定行通过判断后写入一次流程节点；

S3、对编码后数据进行查重，预先设定第一阈值δmax和第二阈值δmin，计算所选定的编码值的相似度，将所述零件信息编码值与数据库中的库存数据进行逐一对比，其相似度系数大于δmax，则判定为重复数据，回到步骤S2；当其相似度系数小于δmin，则判定为非重复数据；当两条数据的相似度系数大于第二阈值δmin且小于第一阈值δmax时，则停止机器判断，加入人工判断；

S4、建立视图作为编码主数据，构成主数据管理系统，并建立结构化特征模型，进行编码数据管理；

所述视图包括基本视图、制造视图、业务视图和财务视图中至少一种，在不同的业务中，视图能够根据业务需求进行增减并实现互相关联，所述基本视图基于所述编码数据建立；

所述视图包括用于表征数据项与数据值之间的关系组合的属性，所述视图至少包括一个属性；

所述主数据管理系统包括主数据定义、主数据管理业务、主数据应用、工作流组件和基础组件；

所述结构化特征模型包括基本型、平面型、树状结构型、枚举型、约束型和引用属性型，其中，所述基本型为数据值、数值描述的二元组合；所述平面型用于面分类数据的表达，实现多个一级分类数据的表达；所述树状结构型用于线分类数据的表达，至少实现设备分类数据和物资管理分类数据的表达；所述枚举型用于互斥的数据表达；所述约束型用于数据的质量检查，包括条件约束型和计算约束型，所述条件约束型采用所述基本型、平面型、树状结构型、枚举型或引用属性型的属性数据对约束关系进行定义，所述计算约束型是用数学公式计算得到数据值；所述条件约束型包括精准约束和范围约束；

将数据D表示为D＝{V_b,V_e1,…,V_en}，数据D是一个所述基本视图和n个所述业务视图的组合，其中，视图V表示为V_ei＝{P₁,…,P_n}，P_i是V_ei视图中的第i个属性，则属性P_i用特征模型表示，即P_i∈T,T＝{T₁,T₂,T₃,T₄,T₅,T₆}，所述编码数据的结构化特征模型如下：

基本型T₁＝(数据值、数值描述)；

平面型T₂＝(分类代码值列表、分类代码值名称列表、数值描述值列表)；

树状结构型T₃＝(分类代码节点ID列表、分类代码数据值列表、分类代码父节点ID列表、数值描述值列表)；

枚举型T₄＝(枚举代码值列表、枚举名称值名称列表、数值描述值列表)；

条件约束型T₅₁＝(数据值或值范围、约束条件、数值描述值列表)，其中，约束条件为V_eiP_iT_i[数据值]；

计算约束型T₅₂＝(f_{数据值计算}、约束条件、数值描述值列表)，f_{数据值计算}是数据计算的函数，约束条件为V_eiP_iT_i[数据值]；

引用属性型T₆＝(V_eiP_i、引用规则集)，引用规则集能实现V_eiP_i中属性的完全引用或截取引用，当为截取引用时只需要存储属性的序号。

2.根据权利要求1所述的基于特征模型产品编码生成及数据管理方法，其特征在于：所述第一阈值δmax为0.68，所述第二阈值δmin为0.37。

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