erp系统的基本维护与操作

繁空视听工作室 2024-05-14 03:28:50
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1 以数据为中心  美国学者詹姆斯·马丁(james martin)在上世纪80年代初提出了企业计算机信息系统以数据为中心的原理,写出了数据集成的理论和方法专著《信息工程与总体数据规划》。“数据中心”原理指出只要企业的性质和目标不变,它的数据类就是稳定的,任何经营管理活动都离不开对这些数据的存取。米歇(m**che)模型也提出信息系统集成与数据管理不可分,信息系统集成的实质就是数据集成。企业信息资源管理的技术工作就是数据环境的建设,特别强调以主题数据库为主体的集成化的数据环境的建设。  实施erp项目,根据实施范围不同,需要整理各种大量的基础管理数据。有了这些数据后,erp系统才能够将信息传播到整个企业,在企业层次去优化各种业务工作。但是,同样有这样的问题存在,错误的数据一样可以广泛传播开来,严重的也许会导致灾难性后果。所以erp系统只有在得到迅速准确的输入数据的前提下,才能真正为企业服务。  为此,erp系统必须树立以数据为中心的指导思想。在原始数据的采集、加工、整理过程中,在保证数据结构的稳定、原始数据的正确和数据系统安全的前提下,以数据为中心,保证基础数据的完整性、正确性和一致性,保证指标体系的含义的唯一确定性,保证系统主要业务流程的正确性和可变性,使erp系统的内部机制运行更高效、更灵活。2 数据标准化  “标准化”是为在一定范围内获得最佳秩序,对实际的或潜在的问题制定共同和重复使用规则的活动。其重要意义是改进产品、过程和服务的适用性,防止贸易壁垒,促进技术合作。其目的是“获得最佳秩序”、“促进最佳社会效益”;这里所说的最佳秩序,则是指通过实施标准使标准化对象的有序化程度提高,发挥出最好的功能;最佳效益就是要发挥出标准的最佳系统效应,产生理想的效果。  erp项目实施中,数据的制定需要标准化,标准化工作是一项具有知识密集、资料密集、工作量大等特点的基础性系统工程,它包含编码标准化、数据标准化和维护数据标准化三方面:2.1 编码标准化  各类主数据编码是数据标准化的基础,也是编码体系中最为重要也最为复杂的,它是数据库建立的基础。主数据的编码大致可以划分为储位码、技术图号、分类加流水号、物料属性号、国标加规格号五类。纵观红塔集团erp系统中物料编码,其中半成品、半成品烤片编码采用储位码;辅料编码采用分类加流水号;而五金配件编码采用物料属性号;设备编码采用国标加规格型号。  但不论主数据编码采用哪种分类,都应该遵循以下原则:  a.采用行业国际标准或**标准。  在确保数据准确性的前提下,我们应对数据进行规范化。准确但不规范的数据,只能在局部区域有效,而在整个系统中畅通无阻的只能是规范、准确且实时的数据。因此采用行业的国际标准或**标准,使系统自身数据一次性与国际、国内标准接轨,在数据的采集、使用及使用数据的软件进行扩展、更新上带来很多方便。例如不再需要组织人力、物力,或借助第三方商家进行数据的转换等。  b.采用简洁高效原则。  在erp系统中,人们通常查询信息采有不同的方式,有时通过编码,有时通过名称,有时通过别的什么方式。而数据编码并不总是有利于查询的,片面追求编码的全息化将导致巨大的工作量;编码也并不总是有利于记忆的,记忆总有一个适应过程,尤其是通过原有系统或部门内部使用的编码转换为的新编码使人难以记忆,这些要求在erp系统电脑化环境中是没有必要的。建议没有很好的理由不要把主数据的属性含义放到编码中,在计算机系统中如果没有产生方式的困难最好采用单一含义的编码,使编码编制简洁高效。  c.具有科学性、系统性、兼容性、可扩展性和综合性。  主数据编码的定义应具有科学性、系统性、兼容性、综合性,充分考虑到未来数据的增加、变动,当然采用过多的编码位数也将导致编码的复杂化。扩展方面,如果以后部分主数据编码的使用采用条码识别,就需要考虑转换问题。目前条形码国际上公认的有upc条形码和ean条形码,其中数十个**,包括我国均采用ean条形码,ean码是13位数字编码。建议主数据的编码多采用**伯数字编码。2.2 数据标准化  erp系统运行需要大量的数据,整理、编码、分类和输入基础管理数据往往是项目实施过程中工作量最大和最困难的部分。例如,对一个生产或流通企业来说,物料主数据、销售数据、**,供应商数据等是必须的。对一个生产企业来说,还至少需要工作中心、工艺路线、物料bom等数据。困难不光是由于工作量大,业务数据的多变性,还来自企业内部的“商业秘密”限制和掌握业务数据的员工不理解erp系统如何管理这些数据,这就需要制定一系列的数据标准化规范。  a.制定各项标准化规范。  “无规矩不成方圆”,要达到数据标准化也必须制定各种标准化规范。大到信息指标体系、开发设计和信息交换接口要标准化,小到分类编码、文档编写、字段定义及维护流程同样也要标准规范化。  b.要具有长远的规划性。  当企业决定实施erp项目时,首先应该对企业的业务数据量进行认真的核算和估计。当数据量庞大,就需要尽早开展数据整理工作,否则将严重耽误erp项目按期获得预期的效益。  在计划实施erp项目的某一模块时,同时就要考虑该模块即将使用的数据,以及和其它模块数据的关联。在同一层次上进行统一,避免数据的冗余。  c.提高数据的重视性。  有人总结过去很多mrp/mrpⅱ/erp项目实施失败的教训时说,三分技术,七分管理,十二分数据!可见数据对于erp、对于实施erp项目的企业有着至关重要的作用。数据又是企业的一种无形资产,对于基础管理数据的整理、编码、分类和输入工作,一定要非常重视并投入充分的力量和资源才能解决。2.3 维护数据标准化  维护数据包括数据初期整理和后续维护。2.3.1 数据初期整理  很多企业开始上erp项目之前,下属各部门往往因为过去的管理比较粗放而存在很多数据不统一,不规范及缺少数据的问题。其中大多数部门是从手工处理业务的工作方式的基础上转向实施 erp 系统的,也就是缺乏计算机处理业务数据的基础数据。  借鉴玉溪红塔集团及其它企业收集erp系统基础数据的经验,数据初期整理应遵循以下原则:  a.首先进行erp原理的理解。  由于实施 erp项目的咨询顾问公司,一般对整理数据没有过多兴趣和义务。所以整理、输入数据工作基本就是本企业内部力量所为,但erp系统对于很多员工是陌生的,因此有必要对他们进行erp基本原理的培训,使他们理解现有工作在以后erp系统中通过改进如何运转,建立何种规范的数据可以更快捷、更有效地运行于系统中。  b.其次进行应用软件的培训。  孔子《论语.卫灵公第十五》:“工欲善其事,必先利其器”。从基础数据转换为计算机处理的数据,数据整理人员需要熟练使用计算机。而熟悉业务数据的人员计算机水平参差不齐,有必要对他们进行部分应用软件的培训,提高数据整理的效率。  c.数据整理要求:真实、正确、及时。  erp系统处理的就是数据!真实的数据才能反映真实的企业经营情况,才能让高层领导进行正确地决策。“如果进去的是垃圾,出来的将是更大的垃圾。”真实 、正确、及时的数据才是维系企业erp系统肌体正常运行的血液。2.3.2 数据后续维护  并不是数据初期正确进入erp系统中就万事大吉了。实际运行中,后续数据的维护、原有数据的优化仍是数据维护人员艰巨的工作。  数据维护人员进行后续维护需做到以下几点:  a.强化erp项目相关模块原理的培训。  要求数据维护人员吃透erp精神,根据系统中的原理和做法,具体应用到实际工作中去,做精、做好,将数据和业务流程紧密结合,重要的是知道数据怎么做,更知道为什么这么做,以达到培训的最佳效果。  b.高度重视数据的准确性,建立必要的责任制度。  不准确的数据对于无辜的计算机来说其实就是谎言,它们只能被计算机用来高速地产生错误的答案。只有保证每一次数据维护的准确,才能保证系统完整数据的准确。建立明确的责任制度,在数据申请、编码、维护、应用等操作的各个环节上的准确性都要有专人负责。否则,数据的准确性没有保障。  c.加强自身学习,提高工作效率。  erp系统带给一个企业的不仅是从管理理念到管理模式的转变,而且还为企业文化注入新的活力。各个岗位需要强调“标准、敬业、专业、团队合作、业绩成效”;每个员工必须正确树立“角色意识”,加强自身学习,不断强化业务水平,更好地提高工作效率。3 数据最优化  按照特定的目标,在一定的限制条件下,对标准系统的构成因素及其关系进行选择、设计或调整,使之达到最理想的效果,这样的标准化原理称为最优化原理。由于实施erp项目的经验不足、理解业务流程原理不够,数据结构及相关属性并不是完美无缺的,因此,常常需要依据高层领导需要,业务流程的更改进行数据的最优化处理。  根据数据组织的需要,系统中数据可分为静态数据和动态数据两大类。静态数据反映企业资源的基本属性,动态数据反映企业资源变化和运动过程。  所以,数据的最优化分两个方面进行:  a.静态数据优化。  静态管理对象则较多,但主要有固定资产、五金配件、原辅料、员工、档案等内容。这些管理对象存在一个共同的特点,就是他们的基本属性是不变的或很少变化的。这类静态管理对象在企业中都有其自身的生命周期。静态管理对象的管理是全生命周期管理,对静态数据的优化就是最精简的数据维护达到最充足的数据体现。  b.动态数据优化。  动态管理对象主要有三种:物流、资金流和信息流;动态管理对象的管理是全流程管理。因此对动态数据的优化也包括对业务流程的优化。对于流动的管理对象做到全流程的管理,本身也体现出管理的完整性、统一性、准确性。  实施erp项目是一项复杂的系统工程,在实施过程中,效益会不断体现,而且是无止境的。为了最大程度上达到erp项目实施效益,作为实施的基础――数据的维护而言必须坚持“以数据为中心,实现数据标准化,完善数据最优化”的原则。 20210311
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