本数据集合源自大型物资仓储管理系统的入库流水记录，涵盖了钢板、型材等大宗物资的详细规格与交易信息。针对钢贸行业中“规格型号”字段描述复杂、非标定尺难以识别，导致库存呆滞风险无法量化预警的痛点，本数据集采用了基于规则的文本特征工程技术。通过构建“多维尺寸分离算法”与“定尺标准度评价模型”，从非结构化的规格文本中精准提取物理长度信息，并自动判定其是否符合国家标准定尺。数据集生成了包含定尺长度数值、尺寸碎片化指数及库存风险评级在内的衍生指标，实现了对“优质标准库存”与“高危呆滞库存”的自动化分级，为库存周转优化与资产减值计提提供了量化依据。

①基于分隔符定位的维度特征分离：对“规格型号”中的描述结构，构建字符位移与维度分离算法。利用“*”号作为特征分隔符，通过识别其频率与位置索引，提取“长度”数据片段。算法内置容错机制，自动剔除计量单位等无关字符，将文本转换为可计算的物理长度数值。 ②定尺标准度与碎片化指数计算：基于国标定尺库，通过取模运算判断长度合规性：校验提取长度是否匹配国标定尺或为整尺，计算“长度碎片化指数”，量化尺寸偏离标准整尺的离散程度，形成反映流通能力的数字化指标。 ③库存呆滞风险的分级映射：结合“定尺特征标签”与物资品类属性设定阈值，将匹配国标定尺的物资标记为“正常-标准周转”；虽非国标但为整尺的物资标记为“低危-通用库存”；完全离散的非标尺寸标记为“高危-建议打折出清”，实现库存资产质量的自动化打标与预警。 ④非定尺/卷板数据的逻辑清洗：针对缺失长度维度的记录，建立异常值清洗与归类规则，将其归类为“不定尺/卷板”并赋予风险豁免权重，避免误判，确保模型专注于有效定尺风险分析。 ⑤数据合规与安全风险声明。本数据集不涉及任何敏感信息，无需脱敏。

1.库存结构分析与呆滞料清理：本数据集适用于仓储管理与财务资产管理部门。通过“库存呆滞风险评级”字段，管理者可一键导出所有被标记为“高危-非标余料”的库存清单。系统可据此分析呆滞库存的资金占用比例，指导销售部门针对性地制定“余料打包促销”或“打折出清”策略，加速非标资产回笼，降低库存跌价损失。 2.采购策略优化与余料控制：该数据集服务于生产计划与采购部门。通过分析历史入库数据中“长度碎片化指数”的趋势，企业可评估当前的材料利用率与订货精准度。如果发现某类钢板的高危余料比例持续上升，可反向优化采购定尺策略，从源头上减少非标余料的产生，提升供应链精益化水平。

产品名称 规格型号 定尺长度 定尺特征标签 长度碎片化指数 库存呆滞风险评级 钢板 16*1800 0 不定尺/卷板 0 低危-通用库存 钢板 12*2000 0 不定尺/卷板 0 低危-通用库存 钢板 9.75*1500 0 不定尺/卷板 0 低危-通用库存

序号 字段名称 字段类型 字段示例值 1 产品名称 VARCHAR(50) H型钢 2 规格型号 VARCHAR(200) H294*200*12000 3 定尺长度 DECIMAL(10,0) 12000 4 定尺特征标签 VARCHAR(20) 国标定尺(高流转) 5 长度碎片化指数 DECIMAL(6,4) 0 6 库存呆滞风险评级 VARCHAR(20) 正常-标准周转