Андрей Андриченко,
к.т.н., директор по развитию, АО «ЭСДИАЙ СОЛЮШЕН»

Андрей Андриченко,
к.т.н., директор по развитию, АО «ЭСДИАЙ СОЛЮШЕН»

MDM является инфраструктурным решением, которое позволяет различным прикладным информационным системам предприятия синхронизировать собственные базы данных нормативно-справочной информации и свободно, без разночтения обмениваться результатами своей работы. Выбор MDM-системы зависит от специфики контента и масштаба внедрения, которое может охватывать как финансово-экономический, так и инженерный контур организации. Использование в промышленности MDM-системы, адаптированной к производственной специфике, способствует созданию на предприятии единого информационного пространства, в котором актуальные и достоверные эталонные мастер-данные принадлежат всем пользователям: инженерам, бухгалтерам, снабженцам, плановикам и т.д.

На рынке MDM-решений (Master Data Management) существуют системы «легкого» и «тяжелого» классов. К первым относятся системы управления корпоративной нормативно-справочной информацией (НСИ), ориентированные на финансово-экономический контур предприятия. Данные системы реализуют упрощенную модель данных, в рамках которой объекты НСИ имеют ограниченный атрибутивный состав, необходимый и достаточный для проведения закупок товаров. Применение MDM данного класса логично в случае, если в организации отсутствуют прикладные информационные системы, погруженные в специфику промышленного производства и оперирующие инженерными мастер-данными (подсистемы комплекса PLM: PDM, CAD, CAM, CAE, CAPP).

MDM «тяжелого» класса, к которым относится система «Semantic MDM», позволяет вести максимально полный, структурированный атрибутивный состав объектов НСИ (свыше 300 атрибутов различного типа для одного шаблона), востребованный специалистами инженерных служб, а также реализовать гибкую, настраиваемую объектно-ориентированную модель мастер-данных, учитывающую семантические (смысловые) взаимосвязи объектов промышленного производства.

При выборе MDM для крупных промышленных предприятий, холдингов и корпораций предпочтение необходимо отдавать мультидоменным семантическим MDM-системам «тяжелого» класса, позволяющим реализовать контекстную точку зрения на объекты НСИ, циркулирующие одновременно в финансово-экономическом и производственном контуре организации.

Специфика позиционирования «Semantic MDM»тм

«Semantic MDM» — система класса MDM, разработанная российской компанией АО «ЭСДИАЙ СОЛЮШЕН» в рамках проекта ИЦ «Сколково», предназначена для создания и сопровождения корпоративных информационно-технических справочников, каталогов и классификаторов в масштабе отрасли, корпорации, предприятия [1]. Система поддерживает глобальную идентификацию объектов НСИ, реализует единую точку ввода, обеспечивает мобильность доступа, актуальность, качество и достоверность эталонных мастер-данных, которые используются всеми подразделениями организаций и служат основой для принятия бизнес-решений в процессе финансово-хозяйственной, закупочной и производственной деятельности компании.

Система обеспечивает: классификацию, нормализацию, дедубликацию, контроль качества, сохранение истории изменений, синхронизацию и репликацию данных в территориально-распределенной структуре промышленных объединений. «Semantic MDM» успешно внедрена и эффективно функционирует в АО «НПЦ газотурбостроения «Салют» (2011), АО «Концерн «Калашников» (2016), ПАО «Ракетно-космическая корпорация «Энергия» имени С.П. Королёва» (2016), АО «Объединённая двигателестроительная корпорация» (2017).

В 2021 году «Semantic MDM» была выбрана крупнейшей российской корпорацией топливно-энергетического комплекса в качестве решения, замещающего SAP MDM — лидера мирового рынка MDM. По результатам проведенного конкурса «Semantic MDM» опередила ближайших конкурентов по функциональности, производительности и инновационности подходов к моделированию мастер-данных. Отечественная система «Semantic MDM» заменит SAP MDM, к которой имеются многочисленные нарекания, связанные с ее низким быстродействием и реализацией отдельных интерфейсных решений.

«Semantic MDM» — это первая система класса MDM, адаптированная к условиям промышленного производства и интегрированная с ведущими CAD/PDM-комплексами отечественных и зарубежных вендоров. «Semantic MDM» разработана с учетом специфики инженерных мастер-данных, что позволяет предприятиям решать задачу синхронизации объектов НСИ, которыми оперируют подсистемы PLM- и ERP-контура.

Описание объектов НСИ в среде «Semantic MDM» содержит максимально подробную информацию о характеристиках оборудования, инструментов, материалов, комплектующих изделий и др., востребованную как при закупках, так и в промышленном производстве в процессе конструирования (PDM/CAD), проектирования (CAPP) и изготовления (CAM).

Система призвана обеспечивать единый источник «правды» об объектах НСИ, поддержание актуальности, качества, полноты и достоверности информации с целью реализации требований новизны перспективных производственных технологий, импортозамещения, а также обеспечения процессов стандартизации и технического регулирования.

«Semantic MDM» в промышленном производстве позиционируется как:

•  мультидоменная MDM-система, обеспечивающая глобальную идентификацию, связывание и синхронизацию информации об одноименных объектах НСИ в разрозненных источниках мастер-данных;
•  интеллектуальная информационно-поисковая система, реализующая семантический поиск объектов в различных справочниках (материалы, оборудование, стандартные изделия, электронные компоненты и т.д.) и интегрированная с прикладными информационными системами инженерного контура.

Архитектура программного комплекса «Semantic MDM»

«Semantic MDM» — российская разработка, построенная на компонентах с открытым исходным кодом и отвечающая требованиям импортозамещения, предъявляемым к программному обеспечению (зарегистрирована в реестре отечественного ПО) [3]. Система работает в трехзвенной архитектуре на платформе российской ОС и СУБД (рис. 1):

• кроссплатформенный сервер приложений Wildfly с открытым исходным кодом;
• поддержка российской СУБД PostgreSQL (Postgres Pro);
• совместимость с отечественными операционными системами РЕД ОС, Astra Linux и ALT Linux подтверждена соответствующими сертификатами;
• web-клиент, совместимый со всеми современными веб-браузерами.

Рис. 1. Структура и состав подсистем программного комплекса «Semantic MDM»

Архитектура «Semantic MDM» построена по модульному принципу и включает следующие функциональные компоненты:

•  подсистема управления моделью данных — позволяет динамически формировать произвольные многоуровневые классификации с возможностью наследования атрибутов вниз по иерархии классов;
•  подсистема конфигурирования — отвечает за формирование единого словаря терминов, репозитария семантических связей и шаблонов заявок на создание и изменение объектов НСИ;
•  подсистема управления заявками — обеспечивает прием и обработку заявок пользователей на изменение и добавление новых объектов и документов в базу данных НСИ. Для оценки эффективности работы экспертов реализованы отчеты SLA;
•  подсистема импорта и репликации данных — синхронизирует объекты НСИ в прикладных информационных системах с эталонными объектами в «Semantic MDM» на основе маппинга атрибутивного состава объектов;
•  подсистема администрирования — управляет правами пользователей и их привилегиями, разграничивает доступ к функциям системы и к данным до уровня атрибутов;
•  подсистема формирования отчетов — позволяет генерировать настраиваемые отчеты произвольных форм;
•  подсистема машинного обучения — предназначена для автоматического распознавания объектов НСИ по исходному описанию;
•  подсистема управления качеством данных — обеспечивает контроль и мониторинг качества данных на основе специализированных функций верификации вводимой информации.

Программное обеспечение «Semantic MDM» может поставляться как в виде облачного сервиса (On-Cloud), предоставляющего пользователям простой, оперативный, надежный доступ к корпоративной эталонной справочной информации, так и в качестве классического клиент-серверного приложения (On-Premise), развернутого в локальной сети предприятия, корпорации.

Способ лицензирования:

• по типу конфигурации: Lite, Standard, Premium и Academic (для ВУЗов);
• по количеству основных и вспомогательных позиций;
• по количеству внешних прикладных информационных систем, зарегистрированных в модуле импорта и репликации.

Уровни реализации «Semantic MDM» в структуре промышленной корпорации

1.  Управляющая компания холдинга, корпорации:
   • централизация управления корпоративными мастер-данными;
   • обеспечение однородности мастер-данных;
   • унификация форматов обмена и представления объектов НСИ;
   • корпоративные регламенты управления НСИ;
   • репликация мастер-данных в подразделения корпорации.
2.  Предприятие:
   • синхронизация объектов НСИ инженерного и экономического контуров предприятия;
   • каталогизация промышленной продукции;
   • электронный архив нормативно-технической документации.
3.  Конструкторско-технологическая подготовка производства:
   • интеллектуальная информационно-поисковая система;
   • информационно-технические справочники и классификаторы, интегрированные с САПР.

На каждом уровне «Semantic MDM» выполняет различные функции: в холдинге, корпорации система способствует формированию консолидированной отчетности и проведению бизнес-аналитики; на уровне предприятия синхронизирует мастер-данные инженерного и экономического контура; в подразделениях конструкторско-технологической подготовки производства позволяет консолидировать базы данных НСИ отдельных прикладных САПР.

Онтологическая модель мастер-данных

Уникальность системы «Semantic MDM» заключается в реализованной онтологической модели данных, которая позволяет сначала унифицировать всю терминологию предметной области, а затем на основе единого глоссария создавать различные классификационные группы с произвольным набором характеристик. Данный подход исключает дублирование одноименных атрибутов в описании шаблонов классов и позволяет реализовать сквозной параметрический поиск объектов НСИ независимо от их принадлежности к различным ветвям классификационной иерархии.

Объекты классификаций в «Semantic MDM» могут объединяться связями такого типа, как ассоциация, агрегация и композиция, с помощью которых создаются позиции со сложной онтологической структурой, сформированной из элементов вспомогательных классификаций (рис. 2).

Рис. 2. Онтологическая модель осевого режущего инструмента

Реализованные в системе механизмы настройки модели данных позволяют пользователям самостоятельно моделировать в «Semantic MDM» информационно-технические справочники, классификаторы и каталоги продукции любой сложности без участия вендора.

Семантическая сеть объектов НСИ

Информация о взаимосвязях и совместимости объектов промышленного производства, размещенная в MDM-системе, создает дополнительные возможности для ориентации и перемещения по горизонтальным связям позиций, принадлежащих различным группам классификационных иерархий.

Семантическая сеть объектов НСИ, которая визуализируется в специальном окне системы (рис. 3), может быть изменена пользователями с правами на редактирование метаданных. Перемещение от одного объекта к другому в рамках такой сети осуществляется по настроенным смысловым отношениям.

Рис. 3. Семантическая модель данных, реализованная в «Semantic MDM»

В системе реализован запатентованный компанией ЭСДИАЙ метод семантического поиска, учитывающий взаимосвязи объектов и позволяющий многократно сократить время выбора необходимой информации. «Semantic MDM» поддерживает полнотекстовый, многокритериальный, фасетный и ассоциативный поиск, предназначенный для автоматического подбора аналогов по заданным правилам вычисляемой совместимости.

Автоматический поиск аналогов

Функциональность системы позволяет гибко настраивать вычисляемые семантические связи на справочных группах, декларировать отдельные позиции в качестве аналогов и проводить по ним поиск. Условия вычисления семантических связей могут быть построены самим пользователем как с применением low-code механизмов, так и no-code механизмов с возможностью автоматической интерпретации полученных условий и тестирования в пользовательском интерфейсе.

Кроме того, система предоставляет возможность для каждой найденной позиции по результатам поиска просмотреть список ее аналогов и перейти на эти позиции, которые могут принадлежать другим справочным группам (рис. 4).

Рис. 4. Ассоциативный поиск аналогов по вычисляемой совместимости

Моделирование данных в «Semantic MDM» на основе методологии OTD

Организация эталонных мастер-данных в системе «Semantic MDM» ориентирована на методологию открытых технических словарей — Open Technical Dictionary (OTD) стандарта ГОСТ ИСО 22745 «Системы промышленной автоматизации и интеграция. Открытые технические словари и их применение к основным данным» [4]. OTD содержит термины и определения, которые используются для создания однозначных шаблонов описаний товаров, услуг, процессов, организаций и т.д. Применение единой унифицированной терминологии для описания классов и характеристик продукции позволяет прикладным информационным системам, работающим с корпоративными мастер-данными в различных контекстах, обмениваться данными, не зависящими от их программной среды.

Методология OTD предполагает формирование библиотеки шаблонов, которые разрабатываются на группу однородных номенклатурных позиций и включают набор утвержденных (стандартизованных) терминов (характеристик), описывающих свойства объектов НСИ в соответствии с нормативно-технической документацией.

Обеспечение качества мастер-данных в системе «Semantic MDM» базируется на онтологических подходах, декларируемых ГОСТ ИСО 22745:

• создание единого реестра атрибутов, унифицирующего терминологию предметной области, в котором каждому понятию присваивается уникальный идентификатор GUID (Globally Unique IDentifier), а также код OTD (IRDI — International Registration Data Identifier);
• разработка шаблонов на группу однородных объектов НСИ, включающих наборы атрибутов (характеристик) из единого реестра и описывающих свойства объектов НСИ;
• формирование «онтологической» классификации объектов НСИ, в рамках которой выстраивается иерархия классов и реализуется наследование атрибутивного состава от родительских классов к дочерним, включая механизмы агрегирования объектов вспомогательных классификаций;
• обеспечение контекстно-зависимого представления мастер-данных на основе механизма предоставления/ограничения прав доступа для различных категорий пользователей к атрибутивному составу объектов НСИ;
• установление семантических связей между объектами НСИ, определяющих правила их совместимости и взаимодействия.

Обеспечение качества данных

Обеспечение качества нормализованных позиций в «Semantic MDM» базируется на специализированных функциях контроля и верификации вводимых мастер-данных, включая механизмы «ограничительных таблиц», содержащих сведения о допустимых комбинациях значений атрибутов объектов НСИ, связанных с определенным классом и извлеченных из соответствующей нормативно-технической документации (рис. 5).

Рис. 5. Связывание классов и «ограничительных таблиц», сформированных на основе НТД

Реализованный в системе мастер формирования номенклатурных позиций на основе «ограничительных таблиц» обеспечивает создание пользователем множества качественных записей без необходимости отслеживания запрещенных/отсутствующих комбинаций значений атрибутов и без применения клавиатуры — основного источника ошибок.

Система позволяет подключать внешние сервисы для обеспечения автоматической верификации и обогащения данных. Например, для верификации данных о контрагентах в «Semantic MDM» используется облачный сервис «Контур.Фокус», позволяющий по ИНН организации оперативно получать и обновлять информацию в карточке компании.

Мониторинг качества данных

Модуль мониторинга качества данных за счет автоматически собираемой статистики обеспечивает отслеживание качества данных по номенклатурным позициям, внесенным в «Semantic MDM», по атрибутам группы и по каждому из атрибутов индивидуально, качества данных для отдельного предприятия и данных, приходящих из внешних информационных систем (ИС). Модуль позволяет выявлять позиции, не удовлетворяющие правилам проверки качества, находить дублирующие значения атрибутов и атрибутов-дубликатов. Элементы искусственного интеллекта дают возможность в рамках мониторинга «на лету» находить аномальные значения и группы скопления значений, которые могут являться семантическими синонимами.

Реализованные в системе механизмы автоматического сбора статистики по различным информационным объектам и интерактивные дашборды позволяют пользователю оперативно визуализировать сводную аналитическую информацию для выделенной группы в разрезе справочников, отдельных предприятий, внешних ИС, атрибутов группы и отдельно выбранного атрибута (рис. 6).

Рис. 6. Интерактивные дашборды мониторинга качества данных

Обеспечение качества данных на основе машинного обучения

Сервис машинного обучения ML (Machine Learning) является дополнительной опцией системы «Semantic MDM» и предназначен для автоматического распознавания объектов НСИ по введенным исходным данным (рис. 7). Сервис ML необходим для работы мастера создания позиций в MDM-системе, автоматической обработки заявок, нормализации больших объемов данных и оперативной оценки качества данных экспертами НСИ. Работа ML основана на нейронных сетях, для повышения эффективности которой необходимо проводить постоянное обучение сервиса на нормализованных данных, источниками которых могут выступать как «Semantic MDM», так и внешние информационные системы.

Рис. 7. Автоматическое распознавание объектов НСИ модулем машинного обучения

Обучение сервиса ML проводилось в процессе нормализации мастер-данных на этапе внедрения «Semantic MDM» на предприятиях. В соответствии с имеющейся практикой для отдельных классификационных групп точность распознавания номенклатурных позиций достигает 98%.

Инженерные справочники на платформе «Semantic MDM»

В составе «Semantic MDM» разработан облачный классификатор материалов и сортаментов (МиС), интегрированный с ведущими отечественными и зарубежными CAD-системами [2]. Конструкторам и специалистам инженерных служб предоставлен online-доступ к справочнику МиС непосредственно из CAD-системы и по открытой гостевой ссылке:
mis.sdi-solution.ru.

Облачный классификатор МиС выстраивает иерархию основных, вспомогательных, инструментальных и прочих материалов, содержит атрибутивную информацию о химическом составе, физико-механических свойствах материалов, обладает высоким быстродействием и позволяет производить различные виды поиска требуемой информации. В базу данных системы внесено 6380 марок материалов, 1 936 000 типоразмеров сортаментов и более 1800 нормативных документов (ГОСТ, ТУ, СТО и др.) в формате PDF, доступных для оперативного просмотра.

Классификатор МиС состоит из трех справочников: «Материалы», «Сортаменты» и «Стандарты», которые имеют иерархическую структуру и связаны между собой. Например, в позицию, описывающую марку материала, агрегирован стандарт на материал из соответствующего справочника, содержащего ссылки на документы в формате PDF: ГОСТ, ТУ, СТО и др. В свою очередь, в карточке стандарта на вкладке Связи содержатся все ссылки на марки и сортаменты, с которыми ассоциирован данный стандарт.

Интеграционным плагином в среде CAD-системы автоматически генерируется отдельная вкладка «Semantic MDM» (рис. 8), из которой по кнопке Указать материал запускается облачный классификатор МиС и осуществляется выбор необходимой позиции. В CAD-систему возвращается двухстрочное обозначение материала с уникальным идентификатором GUID. При повторном открытии чертежа конструктор может обратиться к МиС и позиционироваться на выбранной ранее записи в соответствующей классификационной группе. При необходимости связь по GUID позволяет обращаться к первоисточнику данных, расположенных в MDM-системе, и использовать свойства назначенного материала для проведения расчетов массы детали и прочностных расчетов в прикладных САПР.

Рис. 8. Интеграция облачного классификатора МиС с CAD-системой

В АО «НПЦ газотурбостроения «Салют» реализована интеграция между «Semantic MDM» и разработанной компанией АО «ЭСДИАЙ СОЛЮШЕН» системой автоматизированного проектирования технологических процессов «Timeline», не имеющей собственной базы данных НСИ. В ходе разработки технологии в САПР ТП «Timeline» централизованная MDM-система АО «ОДК» предоставляет доступ к соответствующим справочникам: оборудования, операций, переходов, оснастки, материалов и т.д. В качестве критериев выбора объектов НСИ используются не только их характеристики, но и взаимосвязи с другими смежными объектами. Например, при поиске сверла в классификаторе режущих инструментов можно указать необходимую длину и диаметр, а также материал обрабатываемой детали, конструктивный элемент и предварительно выбранный металлорежущий станок. Семантическая модель мастер-данных подберет все сверла соответствующих размеров при условии их совместимости с предопределенными смежными объектами. В отличие от параметрического, семантический поиск, реализованный в «Semantic MDM», позволяет в несколько раз сократить число альтернативных решений, удовлетворяющих критериям отбора.

Обмен составами изделий с помощью интеграционных механизмов, реализованных в MDM

В «Semantic MDM» реализован функционал, позволяющий моделировать различные составы изделий.  В системе можно создать полносвязный цифровой двойник изделия, который дает представление о его спецификации и обеспеченности изделия комплектующими, покупными компонентами и материалами.

В рамках промышленной корпорации, в структуру которой входят дочерние общества (ДО), включающие конструкторские бюро, решается задача передачи эксплуатационных, конструкторских и иных составов изделий из локальных PDM в различные прикладные информационные системы (ИС) корпорации, такие как: система послепродажного обслуживания (ППО), управление взаимоотношениями с клиентами организации (CRM) и др. Между перечисленными ИС- и PDM-системами, применяемыми в ДО, должны быть разработаны интеграционные адаптеры, обеспечивающие обмен данными. С увеличением числа ИС, использующих информацию о составах изделий, процесс создания таких адаптеров нарастает лавинообразно.

Для решения поставленной задачи предлагается использовать имеющиеся механизмы интеграционного обмена и возможности построения онтологической модели данных «Semantic MDM», позволяющие хранить и визуализировать различные варианты составов изделий, преданных из PDM.

Рис. 9. Обмен составами изделий с помощью интеграционных механизмов, реализованных в «Semantic MDM»

Применение «Semantic MDM» для обмена данными о составах изделий обладает рядом преимуществ перед перекрестной интеграцией типа «точка — точка» между ИС и PDM:

• использование реализованного в «Semantic MDM» функционала по настройке и контролю интеграций данных с внешними ИС;
• сокращение количества интеграционных адаптеров при переходе на интеграционную схему типа «звезда» (рис. 9);
• обеспечение контроля качества информации встроенными в «Semantic MDM» инструментами верификации данных;
• возможность унификации форматов хранения и обмена составами изделий.

Конкурентные преимущества «Semantic MDM»

«Semantic MDM» обладает следующими конкурентными преимуществами:

• развертывание системы в отказоустойчивом кластере с возможностью горизонтального масштабирования;
• высокая производительность системы на больших объемах данных, неоднократно проверенная нагрузочным тестированием;
• объектно-ориентированная модель данных, позволяющая наследовать атрибутивный состав вниз по иерархии классов;
• быстрый поиск по наименованию объектов НСИ, многокритериальный поиск по комбинации значений атрибутов, поиск нечетких дубликатов, фасетный поиск;
• запатентованный семантический, интеллектуальный поиск, учитывающий взаимосвязи объектов НСИ;
• множественная классификация и контекстная точка зрения на объекты НСИ, гарантирующая полноту и целостность мастер-данных для различных групп пользователей;
• гибкая модель данных, позволяющая настраивать любые справочники под конкретные требования заказчика;
• возможность адаптации функционала системы с помощью механизмов встраивания в архитектуру новых сервисов и замены существующих;
• специализированный интерфейс для работы с инженерными данными и наличие баз данных, наполненных промышленным контентом.

Основным конкурентным преимуществом «Semantic MDM» является гибкая настраиваемая модель данных и возможность расширения функционала клиентского приложения без участия вендора. Существующие в системе механизмы настройки интерфейса, включающие возможность использования библиотеки готовых компонентов
в сочетании с реализованными API, в совокупности, позволяют ускорить разработку дополнительных функций и интерфейсных решений для специфичных задач (рис. 10).

Рис. 10. Точки расширения функциональности «Semantic MDM»

Интерфейс и функциональность веб-клиента «Semantic MDM» можно развивать самостоятельно за счет разработки модулей расширения (плагинов). Система позволяет создавать:

• собственные интерфейсы справочников и шаблонов заявок;
• собственные кнопки на различных инструментальных панелях системы;
• дополнительные пункты контекстного меню дерева классификаций и таблицы позиций.

При разработке собственных интерфейсов для специализированных справочников можно использовать готовую библиотеку компонентов, позволяющую расширять функциональность окон для работы с атрибутами, позициями, группами и т.д. Каждый компонент библиотеки включает описание API, исходный код и пример демонстрации его работы.

Настройки интерфейса веб-клиента предоставляют широкие возможности стилизации окна веб-клиента под бренд-бук заказчика за счет ввода наименования бренда; добавления логотипа; выбора темы, состоящей из набора стилей, изображений и определяющей внешний вид страницы авторизации и стартовой страницы системы; возможности загрузки внешней таблицы стилей в формате *.css; добавления фавикона окна браузера; настройки цвета категорий и подсветки строковых значений (рис. 11).

Рис. 11. Стилизованный интерфейс «Semantic MDM», адаптированный в  соответствии с требованиями заказчика

Бизнес-цели внедрения «Semantic MDM»

Применение «Semantic MDM» позволяет:

• снизить трудоемкость управления корпоративными мастер-данными за счет централизованного ведения объектов НСИ;
• сократить затраты на формирование консолидированной отчетности (до 50%) за счет глобальной идентификации номенклатурных позиций;
• сократить расходы на централизованные закупки МТР за счет укрупнения партий закупаемых ТМЦ;
• повысить качество мастер-данных за счет стандартизации и унификации форматов представления информационных объектов;
• снизить трудоемкость интеграции компонентов инженерного комплекса PLM за счет унификации сервисов по управлению мастер-данными.

Внедрение в промышленности семантической MDM-системы «Semantic MDM», адаптированной к производственной специфике, способствует созданию в организации единого информационного пространства, в котором актуальные и достоверные эталонные мастер-данные принадлежат всем пользователям: инженерам, бухгалтерам, снабженцам, плановикам и т.д.

Литература:

1. Андриченко А.Н. Управление корпоративными мастер-данными в промышленных холдингах и корпорациях // Станкоинструмент. 2016. № 4.
2. Андриченко А.Н., Зинина И.Н. Облачный классификатор материалов и сортаментов на платформе «Semantic MDM», интегрированной с SOLIDWORKS // САПР и графика. 2018. № 6.
3. Андриченко А.Н. «Semantic MDM» как основа цифровой трансформации отечественного промышленного производства // САПР и графика. 2019. № 5.
4. Андриченко А.Н. Кроссотраслевая кооперация промышленных предприятий на основе методологии открытых технических словарей, интегрированных с системами класса MDM // САПР и графика. 2022. № 3.