近日，中国石化旗下石化盈科与阿里云联合发布企业级物料主数据智能体——盈码物料智能体。该智能体以千问大模型为技术内核，深度融合工业领域物料编码场景智能化需求，标志着工业物料数据治理正式迈入“AI驱动、高精度、零容错”的新阶段。

物料编码

工业领域精细化经营的隐形生命线

数据是新型工业化的核心生产要素，而高质量的物料主数据，则是激活整个供应链系统业务潜能的数字钥匙。在能源化工、装备制造等资产密集型企业中，构建一套标准、干净、全局统一的物料语言，是驱动企业精细化高效运行的必由之路。

物料编码就像是企业生产运营的“基因”。它不仅是采购、仓储、生产、财务等核心环节的数据基石，更是ERP、MES等数字化系统实现高效协同的前提保障。一旦物料编码出现偏差，轻则导致成本核算混乱、库存数据失真，重则引发工艺匹配失误，给安全生产埋下隐患。

但长期以来，工业领域在物料主数据管理方面临着众多深层次挑战。一物多码、多物一码屡见不鲜，人工依赖高、数据质量难管控、维护成本居高不下，使得物料主数据成为精细化经营提效的卡点环节之一。

面对这些深层痛点，石化盈科迫切希望构建一个面向工业领域物料主数据治理智能化的解决方案，从根源上实现高可靠、高精度，保证物料编码准确可信。

以AI重塑企业级物料主数据管理范式

让每一个物料编码精准可信

石化盈科联合阿里云，依托千问大模型以及阿里云AI全栈产品能力，使用行业知识库对Qwen3-14B大模型进行微调，大幅提升了模型在工业物料数据场景下的准确率，为系统生成标准化的物料描述和编码提供了坚实的技术底座。

同时，还搭建了两个核心智能体——物料分类智能体和特征提取智能体：

物料分类智能体，能够精准理解用户口语化、非标准化的物料描述，自动完成大类、中类、小类以及模板的智能判定，将过去依赖专家经验的分类工作转化为秒级完成的智能化流程。

特征提取智能体，则根据模板中定义的关键属性要求，从原始描述中精准提取特征值，并对缺失信息进行合理推断与智能补全，确保每一条物料数据完整、规范、可用。

两大智能体协同运作，形成了从“理解自然语言描述”到“输出标准化编码”的完整智能链路，真正做到了让人工智能像领域专家一样理解物料编码、编排物料数据。

系统上线后，各项核心指标均实现了质的飞跃。物料数据编码的准确率跃升至95%，系统响应速度控制在500毫秒以内，存量数据清洗效率更是提升了数倍，物料编码管理真正实现了“快、准、稳”的智能化体验。

通过人工智能与主数据管理的深度应用，将一线人员从低价值的重复劳动中解放出来，使其得以聚焦于高价值的协同分析与业务决策；更深远的意义在于通过构建集团级一致性的“物料语言”体系，给ERP、MES等核心业务系统注入更高质量的数据燃料，为企业数智化转型增质提效。

携手共进

引领工业数据智能新未来

石化盈科深耕行业场景、积累了丰富的物料数据管理实践经验，阿里云则以领先的大模型技术和AI工程化能力提供强大的智能技术基座，本次物料智能体的发布不仅是行业知识与前沿AI深度融合的最佳实践，更是工业领域物料数据治理理念与实践的一次革新升级。

未来，双方将持续深化合作，进一步拓展智能体的应用边界，推动物料数据智能体从“单点突破”走向“全链贯通”，为工业领域树立数据治理的新标杆。

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