日本熟妇乱子A片

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        不要讓數據毀了ERP,基礎數據收集8個步驟!

        導讀:ERP的主要作用就是對企業信息的整合,而信息的載體和表達都要通過數據完成。對項目實施來講,基礎數據的準備工作難度最大。


        首先,基礎數據涉及面廣,涵蓋了企業中所有可見信息和不可見信息。物料基本信息,產品結構數據,會計科目,供應商客戶信息,部門、工廠、倉庫、車間信息等等屬于可見信息,這些信息在手工作業中也會用到。不可見信息如單據類型、倉庫性質、計劃參數等,這些信息在手工管理信息時是不會涉及到的,它們會影響到系統計算。


        另外,基礎數據準備的工作量大,以上各類信息的記錄數從幾個到幾十萬都有,而每條記錄包含的字段又可多達上百個,兩者的乘積簡直是天文數字,通常造成項目延期的原因有90%來自于基礎數據整理。


        數據的正確性是最重要的,基礎數據是許多程序正確運行的基礎,如物料計劃和生產計劃就是根據物料文件設定的提前期、庫存量、BOM結構等計算得到的,如果其中任何一個數據與實際不符,計劃結果就將沒有任何指導意義。


        正是因為基礎數據具有這些特征,從而造成了收集準備工作量大、難組織,一般需要多個部門協調,投入的人力和時間都比較多,見效周期長,因此阻力也是很大的。


        ERP


        為了幫助企業更有效地實施ERP,下面談一下如何快速、低成本、低錯誤率地完成基礎數據準備。


        第一步:確定工作范圍


        首先根據ERP項目范圍確定哪些數據需要準備,然后確定參與部門和人員配備,進而確定工作計劃,切記不可將所有工作只交給一個部門甚至一個人做,必須對此項工作的艱難程度有充分的認識。工作計劃中還要注意安排定期的會議,以方便工作人員之間溝通。


        第二步:建立必要的編碼原則


        ERP軟件對數據的管理是通過編碼實現的,編碼可以對數據進行唯一的標識,并且貫穿以后的查詢和應用,建立編碼原則是為了使后面的工作有一個可以遵循的原則,也為龐雜的數據確定了數據庫可以識別的唯一標識方法,所謂磨刀不誤砍柴工,大家切不可急于求成,忽略了這些重要的工作。


        另外,編碼原則的制定屬于企業級標準的建立,應該按照ISO9000的標準制定和管理,尤其對于量大的基礎數據(如物料主文件的編碼)必須由多個部門共同確定方案。


        第三步:建立公用信息


        建立的公用信息包括公司、子公司、工廠、倉庫、部門、員工信息、貨幣代碼等基本信息。這些數據會在其他基礎數據中被引用,并且數據量不大,可以利用較少的時間和人力完成。如果整理其他數據的時候發現缺少公用信息再補的話,整體效率和進度會大打折扣。


        第四步:BOM結構的確定(根據企業情況可選)


        如果企業應用生產系統、計劃或產品研發模塊,BOM就是必須的基礎數據。這里首先應該明確原料到半成品、半成品到產品的級次關系,這步工作的難點是半成品設定的問題。如果半成品設定層次少或層次不設定,今后的統計分析就不能細化;如果半成品設定多,就會大大增加數據量。如果遇到下列情況,那么半成品要設置編碼管理:對半成品建立庫存賬、或者采用安全庫存管理、半成品對外銷售或用于售后服務,除此以外半成品盡量不用編碼,也不用錄入軟件系統,BOM 每多一層,相應增加BOM數據量的同時還會增加物料信息的數據量,我個人的觀點是盡量少的BOM階次可以使這項工作處于可控狀態。


        第五步:收集第一手資料,將原來的離散數據從不同部門集中


        在這些離散數據中,僅物料基本信息一項,字段就包括生產、采購、銷售、庫存、財務的信息。在這步中,應利用統一格式的表格在各個部門間交叉流轉,讓各部門將與自己相關的數據填入表格,完成后傳遞給下個部門,以此類推,直到完成此步工作。在工作中應注意傳遞的安排,傳遞路徑需提前確定。為了保證工期,可以讓不同部門同時開始,然后交叉傳遞,或者一個部門完成一小部分后就傳遞給下個部門。同時,將每張發出的表格統一編號(唯一),并在部門間交接時作好記錄,這樣不僅可以控制進度,還能避免數據丟失。


        第六步:數據檢查


        (1)完整性檢查:完整性即記錄數量是否完整??梢哉埰髽I中有經驗的人員復查或計算一下總數,將其和歷史數據比較。同時還要檢查字段的完整性,所有的ERP軟件都有必須輸入的字段,如果缺少這些字段就會造成系統的不穩定,如物料的提前期、默認倉庫等。另外還有一些非軟件要求的必須輸入的字段,對企業今后的業務和統計分析有用的字段也要列入檢查范圍,例如客戶分類和所屬地區等。


        (2)正確性檢查:正確性的范圍很廣,這里不做一一說明,可以由企業自己根據需要制定檢查原則。有些錯誤如會計科目是資產類型的,但是因為人為錯誤輸入成負債類型的,再比如有的物料是采購來的,但是錄入成自制件,這樣的錯誤在系統上線前必須發現并改正。


        (3)唯一性檢查:數據的唯一性應該從兩個角度檢查,常見錯誤有多個實物編成同一個編碼,如果以后錄入系統,成熟的ERP軟件會提示編碼已經存在,并拒絕接受。同時一個實物對應多個編碼的現象也必須杜絕,這種錯誤ERP軟件是發現不了的,必須利用人工查找,否則在上線后會發生多個賬務錯誤。


        在改正錯誤的同時,要做好資料版本的控制,這個工作在多部門參與的數據整理工作中尤為重要。曾經有個客戶,多個部門都在同時修改一份相同的資料,修改之后的文檔中只有自己的一部分數據是正確的,其他部門數據還是錯誤的。在錄入數據時,無論以誰的數據為準都是不行的,必須用正確的數據替換錯誤數據后進行合并才行。由此可見,針對每類數據都應該設置負責部門和負責人員,每次修改后由負責人員將文檔的版本更新,同時舊版本數據也要保存。這樣做可將誤操作的損失降低到最小。


        第七步:將數據錄入軟件系統


        錄入前應該將基礎數據原始檔案歸檔,對于以電子文檔保存的數據,應該將數據備份好,并注明整理人員、完成時間和最后版本,如果是打印的紙介質,應該將其保存在專門的文件柜中,作為重要文檔管理。


        接下來的的錄入工作是艱巨而枯燥的重復工作。通常的錄入方法有手工錄入和利用工具導入這兩種。這些方法各有利弊。


        (1)所有軟件都提供錄入界面,可以調集人員將數據逐條錄入,或者利用軟件的復制功能復制類似的數據,然后進行關鍵字段的修改。這種方法比較安全,完善的ERP軟件會在錄入的同時自動查錯,大多數前期未查出的錯誤可以在錄入時被系統提示并禁止錄入,由此保證數據的準確性。這種方法的缺點是工作量大,完成時間和記錄條數是倍數的關系。如果數據量不大,推薦利用此方法,安全、可靠,事后檢查工作量也小。


        (2)如果項目組中有數據庫高手,并且用人工錄入在人力和時間上都不能實現,可以采用直接導入數據庫的方法,這樣做的優點是效率高,完成時間與數據表個數成倍數關系。缺點是隱含錯誤多,不易檢查,曾經有個客戶在上線幾個月后發現有問題,反復檢查后發現是數據中有個字段空缺造成的,但是錄入的數據是可以由系統自動填寫默認值的。如果采用此方法,應該在前面的檢查工作中設定嚴格的檢查步驟,尤其在正確性檢查中,對重要字段要逐個檢查,這項工作可以利用各種軟件技術輔助人工進行。


        (3)另外一種方法結合了以上兩種方法的優點。曾經有一個客戶開發了一個程序模擬人工工作,基本原理是首先從電子表格中讀一條記錄的第一個字段(模仿人眼看數據的功能),然后在ERP錄入界面中的相應字段錄入該數據(模擬人手的操作),再次讀下個字段,再次錄入程序……此記錄完成后轉下一條記錄。此方法利用程序的錄入界面錄入,繼承了界面錄入的差錯功能,同時和數據導入相比,不需要人工干預,可以一天24小時的工作,速度也是很高的,不過需要高水平的程序員,至今還只見過一個客戶成功采用過此方法。


        第八步:系統檢核


        完成錄入工作后仍然不能徹底放松,必須再次檢查,此時最好的方法是利用軟件程序測試數據,例如將數據庫備份成一個新的數據庫,將企業常用的流程在新數據庫中做一遍,通過檢查結果的正確性來驗證基礎數據的正確性。


        在收集和整理這兩個步驟中,各企業根據自身員工的技術和特長,通常會用一些工具軟件輔助數據收集和整理工作,常用的有Excel、SQL server等。利用工具軟件不僅能大大提高收集和整理的效率,更大的優勢是能夠查錯,下幾條簡單指令就可以發現大部分錯誤,如果依靠人工比對檢查,所需的時間和工作量都是企業無法承受的。


        ERP基礎數據準備這項工作的重點不是在數據本身,嚴密的計劃和合理的組織才是完成這項艱巨工作的最好手段。


        附錄:融合大數據技術,ERP實施效果更好!


        大數據正在改變企業,它對企業資源計劃軟件也產生了影響。通過數據分析,企業可以改善流程,獲得新發現,而這些新發現可以幫助他們增加收入并簡化內部流程。ERP中的數據也有潛力改變業務流程,但只有在被充分利用的情況下。


        根據《信息周刊》的說法,公司往往只能分析12%的數據。這就意味著他們錯失了88%包含在他們沒有辦法分析的信息中的潛在洞察力。鑒于ERP平臺與業務的許多方面相關聯,想想這些系統可能包含的信息都令人激動。此外,將第三方信息同步到ERP平臺有利于了解特定的流程。當涉及到大數據時,有許多不同方面的業務需要考慮。


        銷售預測


        在實踐中它可能會是這個樣子。Smart Data Collective網站指出了零售商如何使用大數據分析,利用其ERP系統來預測特定項目的需求。大型零售商,如塔吉特或沃爾瑪,在他們的ERP系統中都有重要數據,包括關于產品供應和庫存的各類信息。Smart Data Collective表示,沃爾瑪可以使用其ERP分析舊款iPhone的銷售模式,并且預測市場對新機型的需求。然而,當談到衡量iPhone等產品的需求時,該公司不能依賴系統做出分析。這里就是與業務分析集成派上用場的地方。雖然新iPhone的銷售和該案例之間的聯系的確說得通,但新iPhone的發布可能會增加一些不太明顯的產品需求,比如新的耳機。


        排程


        銷售預測的潛力是巨大的,但這不是大數據和ERP整合所能提供的唯一益處。排程又當如何?因為實時信息變得更多,所以項目管理和排程只能在大數據系統集成時才有所改善。例如,ERP Focus網站指出,公司可以從移動設備上訪問實時信息,甚至是遠程制造機構。對運營的所有領域有了更好的洞察,公司可以更有效地安排生產、節省時間和資源,而節省下來的資源可以用于其他地方,從而更有效率。


        供應鏈完善


        連接地理空間數據來改善供應鏈物流以提高效率。追蹤所有供應鏈中的在途部件是許多企業面臨的最大挑戰之一。如果沒有更好的洞察,從供應商到制造商的產品流動管理是很困難的。有了實時數據,公司可以優化路線,讓產品在這些路線上來回移動,甚至可以看到交通信息和所需的穿梭卡車。這也可以提高供應鏈的可視性,為公司提供一個關于資產位置的更完整的視圖。


        更好的招聘做法


        還有什么方法會比雇傭更好的人使用更多更有效的流程來提高運營效率更好呢?許多公司已經開始使用大數據來踐行更好的招聘實踐了。Social ERP指出,公司執行委員會的下屬機構SHL獲得了世界各地2500萬名的雇員數據,通過研究這些數據,將它用于人才收購的目的。利用ERP的人力資源模塊確定哪里有人才缺口并且使用大數據解決方案來決定去哪里尋找新的人才。


        ERP與大數據分析集成對企業有很多好處。有效地使用數據可以改善客戶關系、完善產品、提高供應鏈效率,甚至幫助招聘人員找到候選人來填補人才缺口。

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