物料编码你必须要知道的10个基本原则 !

ERP之什么是物料编码? ERP之什么是物料编码? 前言: 因为公司的原因,目前要学习金蝶软件,所以要了解什么是物料编码,然后作此总结,便于以后回顾学习。 物料编码简介: ​ 物料编码是唯一标识物料的代码,通常用字符串(定长或不定长)或数字表示。物料编码是计算机系统对物料的惟一识别代码。它用一组代码来代表一种物料。物料编码必须是唯一的,也就是,一种物料不能有多个物料编码,一个物料编码不能对应多种不同规格的物料。 ​ 阅读详情
AI摘要

物料编码是ERP系统运转的关键。本文介绍了物料编码的10个基本原则,如唯一性、简单清晰、有分类层级等,并阐述了在ERP系统中做好物料编码的方法,包括制定规则、自动生成编码、定期清理数据以及与业务流程打通,以提升企业运营效率。

如果你做过采购、仓库管理、生产计划,甚至是财务,肯定都被物料编码折腾过。

尤其是ERP系统一上,物料编码就是整个供应链运转的“身份证”,

  • 搞得好,库存、采购、生产、销售全都顺畅无比;
  • 搞不好,那就是灾难现场——找不到货、下错单、库存爆表、财务对不上账,分分钟让人抓狂。

那么,物料编码到底该怎么做?

今天就跟你聊聊 10个必须掌握的基本原则,让你彻底搞懂物料编码的门道,避免踩坑,工作更顺心!

1. 物料编码要唯一,绝对不能重复

物料编码就像人的身份证号码,一个编码代表一个物料,必须保证唯一性,不能有重复,否则:

  • 采购用错物料,买了一堆不该买的东西;
  • 仓库收货混乱,同样的东西有不同的编码,不知道该入哪一个;
  • 生产领料时,找不到正确的材料,甚至用错导致产品报废。

如何保证唯一性?

  • 中心化管理——设立一个专门的编码规则,由PMC或ERP系统统一维护,谁都不能随意改。
  • 避免手动编号——建议使用ERP或MES系统自动生成编码,避免人为出错。

💡 案例: A公司以前让不同部门各自编号,导致同样的螺丝有5种不同的编码,采购、仓库、生产全乱套。后来他们改用ERP系统自动生成编码,并设立唯一性检查机制,直接解决了混乱问题。

2. 物料编码要简单清晰,能看懂

一个好的物料编码,应该让人一眼就能看出大致含义,而不是一堆让人完全看不懂的乱码。

比如:

❌ : 134FJGFJ93LXX02

✅ :ABC-001(ABC代表类别,001是流水号)

如何做到简单清晰?

  • 采用分类+流水号方式,比如“材料-规格-流水号”
  • 尽量避免全数字编码,适当加入字母或分隔符,提高可读性

💡 案例: B公司原来用的是“543765198XYZ”,员工根本看不懂。后来改成了“ELEC-220V-001”(电气类-220V设备-流水号001),结果仓库领料速度提高了30%。

3. 物料编码要有分类层级

物料编码不能胡乱排,而应该按照类别-子类别-具体物料的方式分类,比如:

  • ELEC-001(电气类)
  • MECH-001(机械类)
  • PACK-001(包装类)

这样:

  • 采购一看编码前缀,就知道是什么类型的物料;
  • 仓库可以按照类别摆放,提高存取效率;
  • 生产排产时,可以快速查找需要的材料。

如何分类?

  • 先确定大类(如电子、机械、五金)
  • 再细分子类(如电阻、电容、变压器)
  • 最后加上流水号,形成唯一编码

💡 案例: C公司采用“类别+规格+流水号”编码,比如:

  • ELEC-RES-001(电子类-电阻-001)
  • ELEC-CAP-002(电子类-电容-002) 这样,所有电子物料的编码一目了然,查找效率提高50%。

4. 物料编码要有足够的扩展性

如果你的编码规则设计不合理,可能用不了两年就要推翻重做,比如:

  • 代码位数不够,新物料编号塞不进去;
  • 类别太死板,新产品不知道该放哪里。

如何保证扩展性?

✅ 编码长度要预留一定的空间,避免用完

✅ 类别设计要有弹性,留出扩展类别的可能性

✅ 流水号尽量从001开始,避免后续无法追加

💡 案例: D公司原本物料编码是“AAA-001~999”,结果两年后编号用完,后来改成“AAA-00001”,确保10年都不用改。

5. 物料编码要避免重复编号

公司里的物料编码一旦重复,就会出大问题:

  • 采购可能下错单,买到不需要的东西;
  • 仓库不知道该放哪里,导致库存混乱;
  • 生产领错料,影响产品质量。

如何避免重复?

  • 建立唯一性检查机制,编码只能由系统生成
  • 定期清理历史编号,避免废弃物料继续使用

💡 案例: E公司以前用Excel手动管理编码,导致“ABC-001”被用两次,结果仓库数据混乱。后来改用ERP系统,强制所有新编码自动生成,避免重复。

6. 物料编码尽量避免使用特殊字符

有些人喜欢在编码里加“/”或者“#”等特殊字符,比如: ❌ ABC/123 ❌ XYZ#456

但这些特殊字符在不同的软件系统里可能会报错,比如:

  • ERP、MES、WMS等系统有的支持“/”,有的不支持;
  • Excel导出数据时,可能会自动去掉这些符号,导致编码错误。

如何避免?

  • 尽量只用字母+数字,必要时用“-”或“_”分隔
  • 测试编码在不同系统中的兼容性

7. 物料编码要考虑多部门协作

物料编码不仅是PMC在用,采购、仓库、生产、财务、IT、销售都需要用:

  • 采购要根据编码下单;
  • 仓库要根据编码入库、出库;
  • 生产要根据编码领料;
  • 财务要根据编码核算成本。

如果编码规则不同部门各自为政,那就等着天天对不上数据、加班整理吧!

如何解决?

  • 制定全公司统一的物料编码标准,让所有部门都按同一套规则执行
  • 编码系统要兼容采购、库存、生产、财务等不同环节

8. 物料编码要有生命周期管理

一个物料可能会被淘汰,但如果编码管理混乱,就会出现:

  • 废弃物料的编码还在使用,采购可能会误下单;
  • 同样的物料换了新编码,导致库存数据分裂。

如何管理?

  • 设定物料的“生效-停用”机制,旧编码不能再采购或领料
  • 定期清理过时的编码,确保数据库干净整洁

9. 物料编码不能和实际描述冲突

有些公司编码直接带着物料信息,比如“ABC-20CM-001”,但如果这个物料后来改成30CM了,编码就和实际情况对不上了。

解决方案:

  • 编码不要包含容易变更的参数(如尺寸、颜色)
  • 变更物料时,新旧编码要有清晰的替换关系

10. 物料编码必须在系统里自动生成

手动管理物料编码是灾难,用ERP或数据库自动生成才是王道。

  • 系统自动生成唯一编码,避免人工出错
  • 编码格式自动化,减少手工维护的工作量

如何在ERP系统里做好物料编码?

1. 制定物料编码规则

在ERP上线之前,一定要先制定物料编码规则,这样才能确保编码的一致性。

几个关键点:

  • 确保唯一性:每个物料的编码都不能重复,否则系统无法区分。
  • 长度适中:编码不要太长,也不要太短,一般8-15位比较合理。
  • 层级清晰:比如先定义物料类别,再细分属性,最后加上流水号。
  • 考虑扩展性:企业产品会增加,编码规则要能适应未来发展。
  • 避免手工干预:尽量让ERP系统自动生成编码,减少人为录入错误。

ERP如何实现

  • 系统自动编号——在ERP系统中设定自动编号规则,防止人工重复输入错误。
  • 唯一性检查——ERP系统可设定物料编码唯一性验证,避免重复编码。
  • 编码规则模板——在ERP中定义标准编码格式,例如“类别-规格-流水号”。

2. 让ERP系统自动生成编码

ERP系统可以自动生成编码,确保编码符合标准,并减少人为干预:

  1. 设定自动编码规则: 选择编码方式,如“类别+子类别+流水号”。 设定流水号起始值,如从001开始。 设定编号长度,避免过短或过长。
  2. 与BOM(物料清单)集成: 物料编码自动关联BOM,确保生产、采购、仓储数据一致。

比如在ERP里设定:

  • 物料类别(RM-原材料,SF-半成品,FG-成品)
  • 属性(材质、规格、型号等)
  • 流水号(确保每个物料编码唯一)

这样,新增物料时,系统能按照规则自动生成编码,比如:

复制编辑

RM-SS304-5MM-10001

这个编码就表示:

  • RM:原材料
  • SS304:不锈钢材质
  • 5MM:规格
  • 10001:流水号

3. 物料数据要定期清理

物料编码不能无限增长,需要设定生命周期管理:

  1. 启用“启用/停用”状态: 物料编码创建后默认为“启用”状态。 物料停用后,调整为“停用”,防止采购和生产继续使用。
  2. 设定“过时物料”清理机制: 定期检查库存,识别长期未使用的物料编码。 12个月未使用的编码自动归入“停用”状态。
  3. 版本控制: 物料升级时,新旧编码应有替代关系,如: “ELEC-220V-001”停用,替代编码“ELEC-230V-002”。

4. 物料编码要跟业务流程打通

物料编码不仅仅是仓库的事,它涉及到采购、生产、销售、财务等各个环节。

物料编码需要与ERP系统各模块联动:

  1. BOM管理:物料编码与BOM挂钩,确保产品结构清晰可追溯。
  2. 采购管理:供应商按物料编码提供报价,采购订单(PO)自动调用编码,减少错误。
  3. 库存管理:物料编码关联库存数据,准确反映库存情况。
  4. 财务成本核算:物料成本归类到不同科目,确保财务数据准确。
  5. 供应链协同:供应商、工厂、仓库共享统一的物料编码,提高协作效率。

怎么做?

    1. 采购下单时,必须用标准物料编码,避免采购员随意填名称导致混乱。
    2. 生产部门根据物料编码领料,确保生产计划准确执行。
    3. 财务结算时,用物料编码匹配采购订单,避免错账。

只有让编码贯穿整个业务流程,才能真正发挥ERP的作用。

总结:

用ERP做好物料编码的关键

  1. 制定规范的编码规则,确保唯一性、层级清晰、长度适中。
  2. 用ERP系统自动生成编码,减少人为干预,避免错误。
  3. 定期清理物料数据,合并重复编码,淘汰过时编码,优化规则。
  4. 让编码贯穿业务流程,确保采购、生产、库存、财务各环节协同管理。

总之,物料编码虽然是个小细节,但它是ERP系统高效运行的基石。编码做好了,库存管理更精准,采购下单更顺畅,财务核算更清晰,整个企业的运营都会更高效!

优化物料编码规则,提升物料管理效率 同规格差异是指系统中已有硬件相同的外购电子部件或结构完全一样的外购件, 只是固件不同或数量上的差异,则选择派生编码并填入原有编码,系统自动生成 第 4 段的-与第5 段的大写字母,按 A-Z 的顺序生成,另外,1类的机电元器件 是指与板卡有关、不能单独通电工作的电子物料,而2类的外购电子部件是指 买回来就是部件,通电就可以工作的电子物料。物料是生产过程的必需品。:通用物料是指具备通用属性,在不同的企业中都可以同样采购、使用的物料,包含机电元器件、外购电子部件、外购结构件、标准件(比如螺钉、螺母、轴承等) 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); 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创世纪GENESIS 2852

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ERP系统物料编码的十大黄金原则

物料编码在制造企业供应链管理中至关重要,但缺乏统一标准。编码设计需遵循分类性、顺序性、简洁性和稳定性原则,避免使用特殊符号和有意义编码。理想的编码应简短、一致且具备防错功能,以提升数据处理效率。不同行业和企业需根据自身特点制定编码规则,平衡系统需求与业务实际。自动编码机制可提高效率,但核心在于建立科学合理的编码体系。

weixin_52213728的博客 694

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该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

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物料编码8大原则你都知道吗?搞懂物料编码这8大原则,解决90%供应链问题!

物料编码管理的8大核心原则:1.唯一性 2.稳定性 3.无含义性4.可扩展性5.分类性6.简明性 7.一致性 8.实用性 。

Leo的博客 307

关于物料编码的10个知识

在PDM系统中,管理的对象是产品的设计数据,而产品在生产的必须要有唯一的编码。所以设计一套符合企业需求的编码系统是上一套PDM系统的前提。本文介绍了关于编码的10大要点,供读者参考!—1—PDM为什么需要编码在PDM系统中,管理的对象是产品的设计数据,而产品在生产的必须要有唯一的编码。所以设计一套符合企业需求的编码系统是上一套PDM系统的前提。当然,如果企业上的是图文档管理系统,类似Solid Edge Insight或者SolidWorks Enterprise PDM这样的系统,由于管理的是文件而不是产

Iris_xuexi的博客 1696

终于有人把“物料编码”讲明白了!

物料编码混乱是企业常见的痛点,如同一物品在不同部门名称各异,导致采购、库存、财务对账困难。物料编码是物料的唯一"身份证号",需遵循五大原则:唯一性(一物一码)、稳定性(避免随意修改)、简洁性(仅标识身份,其他信息存属性字段)、易维护性(系统自动生成+明确权限)、可扩展性(适应新增品类)。编码应用贯穿全流程(BOM、采购、库存等),需通过扫码识别、权限管控、定期清理等措施优化管理。

weixin_52213728的博客 1451

ERP系统中物料编码的原则和方法

ERP系统中物料编码的原则和方法[@more@]在企业信息系统的建设中,物料编码的确定往往是比较头痛的事情,因为编码方案既要考虑现实,又要考虑长远,既要考虑使用习惯,又要讲究科学规范。如果考虑不周,包含不全,编码规则就得经常修改...

ctf63282的博客 1388

中表名字必须大写吗_关于物料编码,你必须知道这10个知识点!

新朋友点上方蓝字“ERP之家”快速关注导读:在PDM系统中,管理的对象是产品的设计数据,而产品在生产的必须要有唯一的编码。所以设计一套符合企业需求的编码系统是上一套PDM系统的前提。本文介绍了关于编码的10大要点,供读者参考!1.PDM为什么需要编码在PDM系统中,管理的对象是产品的设计数据,而产品在生产的必须要有唯一的编码。所以设计一套符合企业需求的编码系统是上一套PDM系统的前提。...

weixin_42165980的博客 242

物料编码原则---by AMT

ERP系统中许多地方存在编码的需要,如物料、发票、订单、凭证、科目、客户、供应商等等。说起来编码不是一件大事,要求很简单,分配唯一的标识而已。但又不是一件小事,还真有不少企业搞不清楚怎样编码,尤其是物料的编码。现在使用ERP系统的公司到底是怎么进行编码的呢?这可是许多人关心的问题,在网上的论坛中就有专门讨论编码的议题,发言很多,不过也还是免不了论坛这种形式固有的局限:没有什么定论的东西。想吸取

doublel的专栏 2876

物料编码原则<有码还是无码>

大部分物料很明显是需要一个编码的。但是有一些却不是很明显。单是决定要不要为它们编码就是一件很头疼的事。比如,办公用品,电脑耗材,劳保用品,清洁用品。 以墨盒为例。我这里是指作为办公用品使用的墨盒,可不是墨盒生产厂家的那个墨盒。如果是墨盒生产厂家要上SAP,不给墨盒编码那会是天理不容的事。 墨盒这东西,如果用量比较大,需要常备存货,应该是采用直接费用性采购呢,还是给它们编上物料编码并且实

少年休闲海 7234

制造业数字化转型必看!物料编码该怎么选?附关键设计决策

一套科学的编码体系,能避免数据混乱,提升供应链协同效率,更是数字化转型的关键前提。

CC354260032的博客 1097
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保卫大狮兄
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