网络连接器BOM结构优化数据集是基于原始BOM明细数据，通过系统化特征工程构建的分析型数据产品。该数据集聚焦于物料来源分布和产品结构复杂度两大核心维度，通过智能分类、聚合计算和特征提取，将扁平的BOM清单转化为具有决策指导价值的指标化视图。数据集从供应链依赖度、自制化水平、组件复用性三个方向构建了完整的产品结构画像，为供应链风险管理、产品标准化设计和成本结构优化提供了量化依据。通过对自制件、采购件、委外加工件的精准识别与统计分析，形成了具有业务洞察力的结构化指标，实现了从基础生产数据到管理决策支持的价值跃迁

本数据集采用系统化数据加工流程，使用Python (Pandas)与SQL作为核心处理工具，遵循《GB/T 37964-2019 个人信息去标识化指南》等相关国家标准。具体规则如下： ① 数据清洗与分组：通过规则引擎对原始BOM数据进行格式标准化与异常值修正。采用哈希分组算法，以“主件品号”为键对明细记录进行聚合，统计每个BOM的子项总数。 ② 属性统计与指标计算：应用条件计数算法，分别统计自制件、采购件及委外加工件数量。基于统计结果，计算外购依赖度（采购件数/总数）与自制化率（自制件数/总数）核心指标。 ③ 特征识别与分级：运用频繁项集挖掘原理识别跨BOM高频组件。采用基于阈值的业务规则模型（如：子项≤5为“低”，6-15为“中”，≥16为“高”）自动划分结构复杂度等级。 ④ 数据安全与合规：原始数据中的商业敏感信息（如供应商详情）已进行泛化处理。经核实，本数据集不包含可直接识别自然人的个人信息，所有业务标识符均已去标识化。全过程在安全内网环境完成，并进行操作审计。

①在供应链风险管理层面，本数据集为采购和供应商管理部门提供了量化决策工具。外购依赖度指标直接反映产品对外部供应链的依赖程度，指导企业建立差异化的供应商关系管理策略。采购部门可依据不同产品的采购件比例制定分级采购方案，对高依赖度物料实施供应链风险管控和备选供应商开发，提升供应链韧性。②在产品标准化设计层面，数据集为研发和工程技术团队提供了结构优化依据。通过结构复杂度分析和组件复用性统计，产品设计团队可以精准评估不同产品系列的复杂度差异，识别标准化潜力大的通用组件，推动模块化设计和零部件通用化战略，减少零部件种类，降低设计复杂度和维护成本。③在生产资源配置层面，自制化率指标为生产部门提供了产能规划参考，指导企业优化内部生产资源分配，提升核心制造能力。

BOM编号 产品名称 BOM子项总数 自制件数量 采购件数量 委外加工件数量 外购依赖度 自制化率 高频组件标识 结构复杂度等级 10100010100 UTP CAT6A单排免打埋片组装品 11 8 2 1 0.1818 0.7273 23000010100 中等 10100010102 UTP CAT6A单排免打埋片组装品 11 8 2 1 0.1818 0.7273 23000010100 中等 10100010103 UTP CAT6A单排免打埋片组装品 11 8 2 1 0.1818 0.7273 23000010100 中等 10100010104 UTP CAT6A单排免打埋片组装品 11 8 2 1 0.1818 0.7273 23000010100 中等

BOM编号 VARCHAR(50) 主件物料的唯一标识，作为数据主键。 产品名称 VARCHAR(100) BOM对应的最终产品或组装件的名称。 BOM子项总数 INT 该BOM包含的所有下层物料总数，反映结构复杂度的基础指标。 自制件数量 INT BOM中属性为“自制”的子项数量，体现内部生产能力。 采购件数量 INT BOM中属性为“采购”的子项数量，反映外部供应链依赖。 委外加工件数量 INT BOM中属性为“委外加工”的子项数量，表征外部协作程度。 外购依赖度 DECIMAL(5,4) 衍生指标，采购件数量/子项总数，量化对外部供应链的依赖程度。 自制化率 DECIMAL(5,4) 衍生指标，自制件数量/子项总数，衡量企业自主生产占比。 高频组件标识 VARCHAR(50) 衍生特征，通过跨BOM分析识别的复用率最高的子项物料代码。 结构复杂度等级 VARCHAR(20) 衍生分类，基于子项总数划分的等级（低/中/高），用于快速识别复杂度差异。