作为制造业信息化系统中核心的基础数据，BOM贯穿于销售、研发、工艺、计划、制造、采购、仓库、物流、财务、售后等全价值链的整个产品生命周期。

可以说，无论是简单离散制造、简单重复生产、柔性流水线生产，还是智能制造， BOM都是制造企业的信息“脊椎”，是制造业的“神经中枢”，它的数据流是将各个环节联系在一起的唯一纽带。

而在即将到来的智能制造新时代，制造企业将更多地直接面对终端客户，多品种、小批量的定制化生产则将成为趋势。在定制化模式下，企业一般通过原型产品（原型BOM），经过多样个性化配置形成实例产品（实例BOM），通过研发进行“复制和变异”，形成产品群，因而BOM又被称为制造企业的DNA，对于企业能否完成智能制造转型，起到至关重要的作用。

现在，我们不仅看到越来越多的制造企业已经有意识地逐步摆脱过去的少品种、大批量的计划生产模式，转型为小批量、定制化的生产模式。

同时也发现，不少的企业已经在原有“PLM + ERP + MES”三层机构的基础上，增加了BOM系统，信息架构变为“PLM + BOM + ERP + MES”四个层级架构，BOM系统变成这些企业IT架构的核心数据系统之一。

显然，对于制造企业来说，针对BOM的数据管理和数据治理已经格外紧迫和重要。然而，现实情况又是怎样呢？

遗憾的是，企业BOM数据长期存在着难以管理、难以准确、难以治理的问题。

由于BOM数据在制造业的“价值链信息中枢”中不是单一存在，也不是一成不变的，比如，在设计制造领域包括SBOM（超级BOM）、EBOM、PBOM（工艺BOM）、MBOM等；在满足价值链的高效运转，又会由MBOM各种转换（剥离、重构）形成各个业务部门价值链管理需要的各类BOM，包括计划BOM（PBOM）、采购BOM（CBOM）、销售BOM（SBOM）、装箱BOM以及成本BOM（CBOM）等，使得BOM数据以多种类型存在且复杂多变，导致企业的BOM数据存在难以管理、难以准确、难以治理的问题。

这就是我们创造官网565net亚洲必嬴HDG（hand data governance）数据治理工具希望解决的难题。

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通过数据校验与治理，成功地检测出了数据信息的异常情况，解决业务系统运行、大数据建设及数据治理过程中遇到的上下游数据不准确、不完整、不规范、不统一等一系列数据质量问题；降低数据清洗成本，提高数据清洗工作效率、提高数据质量、缩短数据治理周期。

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