名稱正規化
依企業命名規則拆解與統一零件描述。
AI＋PLM USE CASE 21 · MASTER DATA
PLM 主資料清理與智慧分類
AI 協助統一名稱、描述、計量單位、屬性與分類，辨識缺漏、異常及重複資料，並將治理規則落實到建料流程。
先改善資料，再放大 AI 價值
治理建議保留信心度與差異，資料管理員可批次核准或逐筆確認。
屬性補全
從規格、圖面與 Datasheet 建議缺少屬性。
智慧分類
推薦類別、重複候選與標準件關聯。
可持續的資料治理流程
清理歷史資料，同時阻止新問題持續產生。
- 01盤點品質量測完整性、一致性及重複率。
- 02產生建議正規化、補值並推薦分類。
- 03管理員核准依風險分級批次或逐筆處理。
- 04規則固化把規則放入建料及變更流程。
BUSINESS VALUE
預期效益
適合料號龐大、併購整併及系統移轉。
- 提高主資料完整度
- 減少重複與錯誤料號
- 改善搜尋及分析結果
- 降低系統整合成本
先做主資料品質健檢
抽樣一個零件類別量測問題與改善幅度。