物资编码2026：从“各编各码”到“一物一码”的

物资编码是企业供应链管理的“基因”，也是ERP、MES等数字化系统实现高效协同的前提保障。一旦物资编码出现偏差，轻则成本核算混乱、库存数据失真，重则引发工艺匹配失误。2026年，物资编码管理正在经历从“人工”到“智能”、从“分散”到“统一”的深刻转型——国家标准加速落地，AI技术重塑编码方式，一批企业率先实现了“一物一码”的精准管控。

一、国家标准落地：物资编码有了“通用语言”

长期以来，企业采购领域存在物资分类混乱、编码规则不统一等突出问题。不同行业、不同企业甚至同一企业内部不同部门间，常常出现“各说各话”的现象——分类规则各异导致同一商品在不同平台名称差异大，编码体系混乱造成供需两端编码不兼容，供应商物资名称不规范致使询价比价困难。这些问题严重制约了供应链效率，增加了企业采购管理成本。

2025年9月1日，由中国物流与采购联合会牵头制定的国家标准《企业采购物资分类编码指南》（GB/T 45309-2025）正式实施。该标准给出了企业采购物资分类编码的总体原则、分类编码方法和关联映射的指导，适用于企业采购物资分类及其代码的构建和应用。它相当于为全国企业的采购物资建立了统一的“身份识别系统”和“标准语言”，并率先在中央企业和大型民营企业开展试点。该标准与前期发布的团体标准《采购物资分类与编码 非生产性物资》等共同构成了我国企业采购管理的标准体系，为畅通产业链供应链、建设全国统一大市场提供了重要的基础性支撑。

中国物流和采购联合会公共采购分会秘书长彭新良表示：“上下游企业之间的数据打通了，可实现供应链中商流、物流、资金流、信息流的高效流动和真正的数据互联互通，有利于全国统一大市场的建设。”标准鼓励企业优先使用UNSPSC（联合国标准产品与服务分类代码）或GPCC（政府采购品目分类目录）部分类目，若企业自行构建采购物资分类编码，宜遵循国家和行业标准并与UNSPSC或GPCC建立关联映射关系。

在行业层面，2026年8月，新疆有色集团依据GB/T 45309-2025国家标准，参照《煤炭行业物资分类与编码规范》（NB/T 11629-2024）的格式及分类体系，结合自身业务特点，编制完成《新疆有色物资分类与编码规范手册》。该手册共计199页，分为38大类、2428条8位小类编码，构建了一套逻辑清晰、层级分明、覆盖广泛的物资分类框架。

从国家到行业，物资编码的标准化进程正在加速。六部门联合印发的《现代物流标准化重点工作计划（2025—2027年）》集中部署了5大板块、101项国家标准研制任务，重点研制物流数据基础架构、物流数据交互共享、物流企业数据管理等标准，进一步完善商品条码、商品二维码等信息采集技术标准的应用。

二、AI重构编码方式：从“人工编”到“智能体自主生成”

2026年物资编码领域最深刻的变化，是AI技术对编码生成与管理方式的根本性重构。

2026年4月24日，中国石化旗下石化盈科在北京发布了工业物料主数据治理智能产品——盈码AI。该产品采用自主研发的国内工业物料领域专属大模型，构建“智能体+大模型+高质量数据集”三位一体认知中枢，覆盖物料全生命周期管理。5月，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，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的智能化需求。

两大核心智能体的协同运作是产品的关键突破。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。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。

盈码AI可实现主数据运营人工成本降低60%以上、效率提高80%以上、单人单日物料代码处理量增加4倍以上。系统上线后，物料数据编码准确率升至95%，系统响应速度控制在500毫秒以内，存量数据清洗效率提升了数倍。

这一趋势表明，AI正在从“辅助人工编编码”升级为“自主生成和管理编码”。石化盈科联合阿里云，依托千问大模型及阿里云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。

三、企业实践：标杆案例集中涌现

2026年，一批企业在物资编码治理上取得了实质性突破。

新疆有色集团于2026年3月启动物料标准化治理工作。自2021年数字化供应链系统上线以来，编码规则执行不一导致库存虚增，物料信息描述不规范影响采购效率，“一物多码”“一码多物”等数据混乱问题长期存在。集团制订了“三步走”治理目标：1至2个月内完成代表性厂矿物料信息大普查；3至6个月内实现库存数据准确率≥98%、物料信息完整度≥95%；长期构建主数据管理平台。大红柳滩采选项目的库房里，2600条物料信息经过系统筛查制表后，24人的普查小组全面展开梳理工作。截至8月中旬，已完成全集团约6.7万种物料的编码统一。“以往同一种标准件在采购和库存系统中可能被叫作‘断路器’或‘漏电保护器’等多个名称，现在有了统一规范，大大降低了跨部门的沟通成本。”参与物料梳理的工作人员唐娟娟说。下一步将在现有8位编码基础上延伸至10至12位的细类和叶类编码，最终实现“一物一码、一码一物”的精准管控目标。

中国石油首套物资全过程管理系统于2026年5月6日在兰州石化上线，这是中国石油首套覆盖物资全生命周期的数字化管理平台。系统核心依托源头赋码、一物一码、AI智能质检等前沿技术，打通门禁物资入出门证办理、BPM流程中台审批、ERP出入库过账、送货转储等核心业务环节。供应商进厂不再“多头跑”，库管人员不再“手工记”，管理数据不再“碎片化”。下一步将形成可复制、可推广的物资管理数字化方案，为中国石油系统内物资管理数字化转型提供“兰州石化样本”。

玉溪卷烟厂为产品赋予专属“数字身份证”，通过二维码、RFID、条码等技术为每一个最小包装单元赋予唯一的电子身份标识。工厂打造的产品数字血缘图谱正式投用，成为实现“一物一码、全程可溯”的核心管理工具。图谱以可视化方式清晰勾勒产品从原料到成品的全链路关系——向前查能锁定原料产地、辅料批次等细节，向后追可实时掌握每一批原料对应的成品流向。累计注册供应商79家，辅料打码总量达213.15万张，卷包计划编制从数小时压缩至30分钟。

某大型能源央企系统推进电子超市物资编码体系建设，完成6个大类、147个小类的超市专有分类建设，引入智能赋码工具使编码自动化率大幅提升60%，累计完成二十余万项物资编码任务。

四、未来方向：三个值得关注的发展趋势

方向一：AI赋码从“辅助”走向“主导” 。从石化盈科盈码AI的规模化落地到基于大模型的智能编码生成，AI正在从“帮人编”升级为“自己编”。人工成本降低60%、效率提升80%的数据表明，AI赋码的经济账已经算得过来。多家央企已提出探索AI赋码技术应用，构建智能编码决策系统。未来几年，AI赋码将成为物资编码管理的主流方式。

方向二：编码从“企业内部标准”走向“产业链通用语言” 。GB/T 45309-2025国标的实施，标志着物资编码正在从各家企业“各编各的”走向国家层面的统一规则。当上下游企业使用同一套编码规则时，供应链协同的效率提升将是数量级的。从新疆有色对标国标、参照行业规范推进编码统一，到六部门联合推动商品条码技术在物流领域的应用，编码的产业链协同价值正在加速释放。

方向三：编码从“管理工具”走向“数据资产” 。物资编码不再只是“给物资起个名字”，而是数据治理的基础设施。高质量的主数据是AI应用的前提——没有统一的物资编码，AI的采购预测、智能补货、供应链优化都是空中楼阁。物资编码管理正在从“后勤工作”升级为“战略工作”。

五、新易编码在变革中的定位

在物资编码治理从人工走向AI、从分散走向统一的进程中，编码管理工具的价值正在被重新定义。新易编码以“一物一码”为核心设计准则，采用多层级、标准化的编码结构，从源头杜绝编码混乱问题。系统支持企业自定义编码规则，可搭建“大类码+中类码+小类码+特征码+流水号”的多级编码结构。在物资数据治理场景中，新易编码统一物资名称、规格、型号、分类规则，自动去重、智能校验，帮助制造企业规范物资管理、减少呆滞库存、降低仓储成本、提升BOM准确率。

当AI赋码成为趋势时，编码管理工具的价值不在于“取代AI”，而在于为AI提供干净、规范、可用的编码数据底座——让数据从诞生之初就规范、准确、可追溯。

物资编码正在从“手工台账的附属品”变成“数字化的基石”。从GB/T 45309-2025国标实施到AI赋码技术的规模化落地，从新疆有色6.7万种物料的编码统一到中国石油物资全过程管理系统的上线，物资编码管理正在经历一场从“人工”到“智能”、从“分散”到“统一”的深刻转型。

这场转型的核心命题不是“编码规则有多复杂”，而是“编码能否被真正用起来”。编码规则的统一是起点，编码在全链条中的流通和使用才是终点。当编码从“一物多码”走向“一物一码”，企业的供应链效率、数据治理水平和AI应用能力才有了真正可信的数据基础。