業務全体を扱えるようなデータの保管の構造は、前に述べた品質（製品の目的や機能）から派生した構造が良い。この構造であれば、後のプロセスで必要とされるデータ項目との関連性をつけていくことが容易である。これらのデータを見る方法としてものづくり支援システムでは３つの基本画面が必要だ。

　部品の構成から仕事をする人は、部品の構成イメージ図から仕入先や品質項目あるいはその生産工程を求めれられるようにする。

　また、品質の分類から仕事をする人は品質管理イメージ図から関係する部品やそのサプライヤや生産工程が情報検索できる。

　一方、生産工程の分類から仕事をする人は生産工程の関係部品や工程での作業や使用設備、品質規格などをみることができるようにする。

　このような3つの側面からどの仕事をする人でも全体を見て仕事の意思決定ができるような全体最適意思決定を可能にするアプリケーションとなっている。

　部品の構成(BOM)から情報を検索しても、品質(性能)の分類から情報を検索しても、生産工程の分類から情報を検索しても、それぞれが他の分類の該当情報に相互に検索ができる必要がある。このことを可能にするには表の定義と関係性では変化する分類に対して固定化せざるを得ないために、業務変更には向かない。

　システムを開発するときには、個別組織や特定業務の個別システムとなる方が簡単であるがゆえに、限界を決めて構築してきた。本来ならば、企業の生産性を向上させるために、先のような3つの分類(設計、品質、生産)を絡めて情報検索ができる方式の実現を大きな課題と捉えて、解決してこなければならなかったはずである。

　物づくりにおける全体最適なシステムを作るには製品開発から生産までの全体を考えたシステム構築を基本に考えるべきである。それは、直接部門(生産)の生産性を向上させるには管理間接部門の生産性を高めることが必要である。製品企画段階の製品開発初期には全体最適を考えているはずである。それが、開発が進むと関係組織が増え、関係者も増加してくる。そのことにより、単純化した検討や考え方が失われて、部分の難しい判断をお互いに異なる価値観にて議論を繰り返す状態を発生させているのである。

　生産段階に近くなるとますます、部分最適になっていく。製品開発初期段階は製品も品質もコストも考え抜き、生産工程も考え、しっかりと検討する。このフェーズの仕事には全体最適を行うためのデータ項目が存在している。

　生産段階になると部分的であり派生的なデータ項目のみが取り扱われる。これは他のデータ項目は管理上不要になっただけであり、全体品質やコストを把握するには全体データ項目が必要である。

　工場が管理する部分的なデータ項目では生産全体の経営につながるデータの集計ができず、経営の意思決定が遅れることになる。工場の指標と経営指標が連動しないのは、このように上位から下位までのデータの関係性と粒度の変化をしっかりと定義しないことに起因しているのである。