制造供应链协同业务数据交换集成要求.docx

ICS35.240.50J07团体标准T/BIAIMXXXXX-202X制造供应链协同业务数据集成要求IntegrationrequirementsofmanufacturingsuppIychaincolIaborationbusinessdata（征求意见稿）20××-××-×X发布20××-×X-XX实施北京智能制造创新联盟发布制造供应链协同业务数据集成要求1范围本文件规定了制造供应链协同业务数据集成的要求。本文件适用于从事供应链协同平台的开发者。2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。T/BIAIM00002-2023供应链协同业务数据模型3术语与定义下列术语与定义适用于本文件。3. 1数据抽取Dataextracting从分布异构的数据源中抽取数据的过程，以不影响事务系统正常运行和满足分析决策为原则，采用合理的抽取策略和方法对数据进行抽取。3.2全量抽取FulIamountextracted将数据源中的数据全部抽取出来加载到数据仓库中，一般应用在集成端进行数据的初始化时。3.3数据转换Dataconversion依据统一的标准对从不同数据源中抽取到的异构数据进行转换，用于消除数据在系统、结构、语法和语义上的异构。4数据源确定与分析4.1应对数据源的整体情况进行初步分析，包括数据源的类型（数据库、文件、APl等）、大小、结构等，以及数据源的获取方式和更新频率。4. 2确定数据源的结构和格式在初步分析的基础上，应确定数据源的结构和格式，明确数据源的语义和含义。不同的数据源可采用不同的数据结构和格式，如关系型数据库、平面文件、APl接口等。数据源中的字段通常具有特定的语义和含义，比如一个字段可能代表了某个业务对象的属性或特征。在确定数据源的特征和整体情况下，对数据字段和属性等进行深入分析，通过数据字典和元数据来辅助理解数据源的数据。4. 3分析数据质量在进行数据映射前，应解决数据源中的潜在数据质量问题，比如缺失值、异常值、数据冗余等，可提高数据质量和整合结果的准确性，以保证后续的数据映射和整合工作。4.4评估数据源与目标数据模型的适配性通过数据源的理解和分析，应评估数据源的特点和目标数据模型的要求之间的适配性。比如数据源中是否包含了目标数据模型所需的字段和信息，数据类型是否一致等。为设计数据映射规则和决策映射策略提供参考和指导。5目标数据模型设计应根据数据集成的需求和目标，设计统一的目标数据模型，包括数据表、字段、数据类型等定义。目标数据模型设计主要原则是数据模型能够满足实际业务需求（数据集成的目标）和可以清晰地定义各个数据实体、属性和关系，从而提高数据的一致性、准确性和完整性。具体数据模型设计应符合T/BIAIM00002-2023中第5章的要求。6数据匹配应根据数据源和目标数据模型设计，进行数据的匹配。将数据源中的字段和目标数据模型中的字段进行匹配，确定它们之间的对应关系，包括字段名、数据类型、数据格式等的匹配。针对数据源和来进行相应的值转换和归一化处理目标数据中数据的差异，可对异构数据进行了统一的编码，编码表如表1所示。表1基于目标数据模型的分类编码表分类号类目项目名称备注大类中类小类A订单数据Ol订单号02客户信息03商品信息04订单金额05订单时间06交付时间07订单状态.99其他设备信息B物流数据Ol运输信息识别物品的的基础支撑信息Ol起始地02目的地03运输方式99其他运输信息02跟踪数据Ol当前位置02交接状态03运输历史99其他03效能数据99其他物流信息C库存数据Ol物品编号Ol产品类型02型号或规格03产品批次04序列号99其他物品信息02入库信息Ol入库日期02入库数据03入库批次04入库人员05入库单号99其他入库信息03库存数量04成本信息Ol某物品的库存成本02总成本99其他成本信息99其他库存信息D销售数据Ol客户信息Ol基本信息02联系方式03客户类型02销售数量03销售周期99其他销售信息E供应商数据Ol供应商基本信息Ol供应商名称02供应商地址03供应商联系方式04供应商类型99其他信息02供应商产品信息Ol产品特征02产品规格03产品价格04产品价格05供货周期06技术参数07售后服务13质量标准14维修服务99其他信息03供应商评估信息Ol历史业绩02风险评估99其他信息.99其他供应商信息F生产数据Ol生产计划和进度Ol预计产量02交货周期03生产人员信息99其他信息02生产工艺和工序信息03生产设备信息99其他生产员信息G财务数据Ol资产数据02负债数据03成本信息Ol原料成本信息02人员成本信息03制造成本信息04物流成本信息.99其他成本信息.99其他场地信息H质量数据Ol质量标准数据Ol行业标准02安全标准03工艺标准04产品规格05技术参数99其他标准02过程控制数据Ol不良率02生产参数03误差标准99其他03客户反馈数据99其他物流信息I协同研发数据Ol软件数据Ol协同软件信息02仿真软件信息03分析软件信息04操作系统信息05数据库信息99其他软件数据02业务数据Ol技术需求报告02设计报告03试验报告04仿真报告.99其他业务数据03知识数据99其他研发信息J其他数据7数据转换和映射规则定义根据数据源和目标数据模型之间的差异,定义数据转换和映射规则。这些规则包括了数据类型转换、数据值映射、数据格式转换等规则。可运用ET1.工具来实现数据转换和映射，如图1所示。图1基于ET1.的数据转换和映射