ERP原理与应用-第5章

1、第五章 基础数据管理,学习目标,理解企业基础数据管理的重要性，掌握ERP对企业数据的要求；理解静态数据与动态数据的含义，掌握企业中主要的数据类型与特点，理解数据管理中的主要编码规则，了解条形码与EPC在物料编码中的应用以及未来的应用价值，理解数据管理在ERP实施过程中的上线要求与进程安排。,本章主要内容,5.1 数据管理的重要性 5.2 主要的基础数据 5.3 编码规则与编码应用 复习思考题,5.1 数据管理的重要性,对于ERP的实施，业内有这样一句话: “三分技术、七分管理、十二分数据”，由此可见数据对于ERP系统的重要性。 ERP实施的关键问题已不是技术问题，而是管理问题和数据问题。 ER

2、P实施过程，80%以上的时间花在：“全程的宣传培训、全程的数据准备和全程的管理变革”三大任务上。,为什么数据是一个大问题? 企业在没有上信息化之前使用手工方式进行管理。手工方式下的数据，主要是以部门为单位进行处理，部门之间用单据进行业务数据的流转，本部门内用台账进行数据记录与统计，月底通过对账保持部门内和部门之间数据一致。这种方式下，同样一个数据在不同部门内的记录格式不同，此外由于单据流转缓慢，在某一时间点上，同样的业务数据在不同部门不仅描述的内容可能不同，数据的结果也是不一致的。 此外，企业内部管理方式不同，对数据的要求与统计口径不一致，数据冗余、不规范的情况比较多，手工环境下，有些不一致的

3、情况经过人工的加工与处理可以达到一致，但这时所得到的数据已经在时间上滞后很多了，这就是手工管理的低效率之处。,如果问ERP实施的瓶颈是什么?会有相当多的人认为，在离散制造业，数据是成功实施ERP的严重瓶颈。为什么在其他的系统实施过程中，数据问题没有成为如此严重影响系统实施成功的关键问题呢？ ERP、特别是离散制造业的ERP系统中，企业数据是买不来的，不经过痛苦的数据准备过程根本运行不起来。实践表明，哪里的数据准备工作量大或者复杂，哪里的系统应用就不顺利，或者即使系统运行但很难取得预期的效果。 目前数据问题已经成为ERP项目实施高失败率的主要原因之一。,数据的及时性、准确性、一致性和完整性对ER

4、P系统是至关重要的。 及时指必须在规定的时间内进行数据的采集和处理，数据的产生与业务紧密相关，业务一旦进行，就要有数据记录，有些记录需要审核批准，这些必须在规定的时间内完成。 准确是指数据与实际相符，避免或减少人为的错误，在关键环节需要增加系统对数据的检验和人工审核。 一致指各部门的数据相同，通常要求数据的输入在业务的发生地进行，其他部门与人员无权对数据进行更改，对出现的错误要由出错的人更改。 完整是指数据要满足企业各部门管理的需要，因此系统内的数据应当没有疏忽和遗漏。,为了达到ERP系统对数据的要求，在ERP项目实施过程中采取必要的措施保证数据管理的质量是必要的，通常认为可以采取以下措施：

5、（1） 企业管理层对企业内部的“数据质量”给予高度重视，严肃对待。 （2） 建立数据管理岗位责任制，大企业应该有专门机构来制定企业数据的标准，中小企业也应当有专人负责，标准应充分考虑到ERP系统运行的需要。 （3） 及时将所制定的标准，以企业公文的形式发布，让相关人员了解，并方便执行。 （4） 培训员工，使每个人都对数据的重要性有充分的认识，对所经手的数据负责。 （5） 定期清理数据，调整相关业务流程和操作规程，清除垃圾数据和已经失效的数据。 （6）采取相应的管理措施，对易出问题的数据所对应的实体如仓库物料给予特别的保证，如物料分类存放、购买相关的计量仪表等。,数据管理不是只在系统实施阶段需要

6、特别的关注，在系统运行阶段同样不能放松对数据的管理。通常在系统实施时，需要遵循必要的操作规程，在程序上保证数据质量： （1）控制重复数据，在上线前录入数据过程中，如果数据量比较大，需要控制重复数据，必要时单独编一个小程序，以自动控制重复的数据，同时还要同步检查。 （2）锁定不允许修改的数据，某些数据是对实体进行描述的状态数据，比如对物料的描述数据、对业务岗位与权限的设定等，这些数据一旦确定，不能随意修改，所以将其锁定。 （3）及时对账，尽早对账，因为越晚对账数据的差异越大，越难查找原因 （4）业务处理与数据录入同步进行，系统运行后，要从管理上严格要求业务处理与数据录入同步进行，数据录入应在业务

7、发生地点完成，不能积压单据一次性补录。 （5）定期评估，定期采用一些方法对数据进行评估，比如咨询公司通常有一套数据质量的评估方法，在系统运行一段时间后做数据评估是提高数据质量必不可少的工作。实际上，不少企业通过数据评估，往往能够发现以前所忽视的管理上的问题，经过几轮调整后，企业实施ERP的效益就体现出来了,5.2 主要的基础数据,5.2.1 基础数据分类 企业内部管理数据可以简单地分为两大类：即静态数据和动态数据，也可称为基础数据和事务数据。,1. 静态数据 静态数据 是指那些在系统运行的生命周期中基本保持不变的数据，它们不随企业业务的变化而改变，它们是企业开展业务活动所需要的基础数据。 静态

8、数据通常在系统正式运行前已设置完成，不允许修改或必须经过特定授权的人员修改，就像单位的人事档案信息一样。系统通过对静态数据的管理来保证同一数据在整个系统中的惟一性。,2. 动态数据 动态数据 是指随企业业务的变化而不断改变的数据，它是对业务过程的记录。只要有业务发生便有动态数据，例如采购信息、库存信息、销售信息、出勤信息等。动态数据的值与时间点密切相关，因而有期初数据、月末数据、年终数据以及即时数据等。 对动态数据的管理是贯穿了系统开发与运行的全过程。理论上，ERP系统要求动态数据在每一个时间点上都是准确无误的，包括上线前的期初数据以及运行过程中的即时数据。,不论是静态数据还是动态数据，在ER

9、P系统中都必须是惟一的。为了保证数据的惟一性，就要给这些庞大的数据集编码。编码问题我们将在下一节阐述。,5.2.2 主要的基础数据,ERP系统运行需要的数据量很大，虽然不同企业的具体业务数据不同，但数据的种类与特征基本相同，在对数据加工整理之前我们首先需要了解企业中主要的基础数据。,1. 物料数据 物料数据不仅是企业生产过程管理的基础，也是MRP运行必备的数据源。ERP中物料概念具有广泛的含义，它不仅包含产品与原材料，也包括半成品、零部件、五金工具、包装材料，它不仅包括企业中的全部物流实体，有时也包括中间件或虚拟件，因此物料数据是所有数据中数量最多、分布最广、最复杂的数据集。 物料数据基本是静

10、态数据，主要包括：物料代码与描述数据物品颜色或规划数据、物料分类数据、物料清单数据、独立需求数据等。其中物料清单数据编制的工作量比较大，技术水平要求比较高，详见第6章。,2. 能力数据 MRP运行输出物料需求计划，该计划必须与能力计划相辅相成，才能保证计划的可行性。需求占用多少能力资源需要通过相关的能力数据计算出来，通常能力需求计算的单位以工作中心为基本单位，由于能力数据涉及企业具体的生产单位、生产设备、人员技术水平与出勤情况，因此能力数据也是企业数据中比较复杂、管理难度较大的数据集合。 与物料数据相同，能力数据也基本是静态数据，主要包括：工厂日历数据、工作中心数据、生产工艺数据、工序进度数据

11、、产品定额工时数据、工作中心负荷数据、可用资源数据等。,3. 库存数据 库存业务管理应能为企业提供准确的库存数据，包括各种原料与产品，而实际企业内部库存数据出现错误的几率是最高的，因为库存管理的物料种类多，物料出入库频繁，情况复杂，很难保证各种物料数据的准确无误，因此在管理上需要对物料进行分类：A、B、C三类物料管理要求的准确度有一定差别。库存业务需要的数据包括静态与动态数据两种。 静态数据包括：仓库代码数据（多个仓库的话），区域代码数据，货位代码数据，ABC分类码数据、物品领料原因数据、库存操作原因数据、物品财务类别数据、仓库人员资料数据、往来单位资料数据等。 动态数据包括：物料出入库数据、

12、物料库存数据、物品货位库存数据。,4. 销售数据 销售是企业对外服务的窗口，是连接企业内部与外部的桥梁，销售业务完成的好坏直接影响企业经营规划与销售运作规划的实现。销售业务需要的数据包括静态与动态数据两种。 静态数据包括：客户资料数据、客户分类数据、服务政策数据、服务人员资料、维修服务项目数据、订货方式数据、交货方式数据、退货原因数据、订单或合同终止原因数据等； 动态数据包括：销售计划数据、销售发票数据（简约数据与明细数据）、销售订单数据、销售佣金数据、商品报价数据、合同数据、发货单数据、售后服务记录数据等。,5. 采购数据 采购业务是企业经营运作的起点，对供应商充分了解与选择，及时、高效、低

13、成本完成企业制定的采购计划是它的业务目标。采购业务需要的数据包括静态与动态数据两种。 静态数据包括：供应商资料数据、采购员资料数据、交货方式数据、订货方式数据、退货原因数据、供应商分类数据、订单或合同终止原因数据等。 动态数据包括：采购订单数据、采购计划数据、供应商评估数据、收货检验结果数据、收货数据、商品报价数据、请购单数据、采购合同数据、采购退货数据等。,6. 生产数据 生产过程是计划的实施过程，是按照生产计划的分解将任务按时间按工作量分配到车间或工作中心，理论上，各车间或各工作中心每天将完成的工作记入系统中，形成生产过程的详细记录以便管理、销售部门掌握生产情况，但在实际操作中，生产过程的

14、数据记录一般不能达到即时记录，因此可根据企业管理需求采取按批次记录或按时区记录的方式进行。生产数据也同样包括静态与动态两种数据。 静态数据包括：车间代码与描述数据、班组数据、工装夹具数据、工种代码数据、工票类别数据、工人技师资料数据、例外信息数据、工序优先级别数据等。 动态数据包括：生产订单数据、任务优先级别数据、工序作业计划数据、车间用料数据、工票用料数据、产品完工数据、成品与废品数据、工序计件单价数据、人员工时数据等。,7. 财务数据 财务管理涉及企业的各个职能部门，财务部门将各个部门的业务过程所需要的财务数据记录并支付或收取资金，同时完成财务核算。财务数据包括静态与动态数据两种。 静态数

15、据包括：详细的会计科目设置数据、凭证类型数据、财务人员资料数据、支票数据、付款条件数据、产品档案数据、地区分类数据、客户与供应商资料数据（含银行账号等信息，可与销售与采购业务中的信息共享）等。 动态信息：会计科目中的所有项目数据均为动态数据，因项目较多不一一列举，参见财务管理。,8. 人力资源数据 人力资源的计算机化管理通常有一个专门的软件-人力资源管理（Human resources management， HRM），有的ERP软件可能不包括HRM功能，而是建议企业采用独立的HRM软件。人力资源虽然不是企业业务流程中的核心业务，但人力资源为企业主要业务提供重要的支持，特别是近年来受到重视的企

16、业绩效考核使企业人员与业务工作联系更加紧密，因此将人力资源管理集成到ERP系统中更有利于企业内部信息的集中管理。人力资源数据包括静态与动态数据，并以静态数据为主。 静态数据包括：人事档案数据、人力资源计划数据、人员基本报酬数据、工作描述数据、岗位或职位责任与待遇数据、工种代码数据、职称或资历数据、住房数据、培训项目数据等。 动态数据包括：培训计划数据、招聘数据、人员动态报酬数据、考勤数据、绩效评估数据、测试结果数据等。,9. 其他数据 除上述基本数据外，企业还有一些需要管理的数据，如与设备运行状态有关的数据，包括：设备运行统计数据、事故记录数据、维修保养数据、精度检测数据、维修记录数据、设备维

17、修工时定义数据等，还有与质量管理有关的数据等。,5.3 编码规则与编码应用,数据管理主要有二方面内容： 一是数据的规范化，二是数据的准确性,5.3.1 数据的规范化,我们知道手工数据的特点是数据分散，一项管理信息常常在多个部门都有记录，不仅工作重复而且数据可能不一致。ERP所追求的同一数据在系统中保持惟一性和共享性，达到这一目标需要做二项工作：数据分类编码规范化、数据描述规范化。,1.数据分类与编码 数据分类是根据数据所描述对象的某些属性对数据进行归类，分类可以将具有相同属性的数据集中，同时也使不同属性的数据分开，即不互相干扰，又便于统计分析。 分类法存在于各种数据管理之中，比如对供应商分类，

18、对物料分类。,数据编码将企业每种数据给予一个固定的代码，代码与数据存在一一对应的关系。企业中数据量大，编码工作也就比较复杂，因此需要制定统一的规则。实际上，数据准备工作中最难的是制定编码规则，这也是最占用时间的工作。 不同的数据可能有不同的编码结构，但必须遵循共同的编码原则。,1）编码应当遵循的原则： （1）唯一性 必须保证一个编码对象仅被赋予一个代码，一个代码只反映一个编码对象。 （2) 实用性 编码体系应当符合企业的业务特点和管理需求，既充分考虑企业发展对信息编码的需求、又兼顾企业的现状。要从实用性出发，掌握好编码的精细度，过细的编码不实用，过粗的编码不管用。 （3) 统一的编码结构 编码

19、由一个或者若干不同分类角度的分类码构成，统一的编码结构含意如下：任何对象在其整个生命周期内标识码保持不变，所有分类码具有相同的编码结构,（4) 标准化 编码应提高标准化程度，充分考虑到与外部环境的接轨而尽可能与相关的国家标准、行业标准相吻合。 （5) 便于ERP系统处理 由于编码将在计算机信息处理系统中应用，故编码应当符合计算机数据处理的要求，因此编码在考虑管理需求时还要重点考虑计算机处理的方便与快捷性。 （6) 易用性 编码应尽可能好记易用。所以要在满足管理要求的情况下尽可能短小，常用的编码应尽量避免字母与数字混合，以提高录入效率。,2）代码的设计方法 目前最常用的分类方法概括起来有两种，一

20、种是线分类法，一种是面分类法，在实际应用中根据具体情况选择使用。,线分类法是目前用得最多的一种方法，尤其是在手工处理的情况下它几乎成了唯一的方法。线分类法的主要出发点是:首先给定母项，母项下分若干子项，由对象的母项分大集合，由大集合确定小集合，最后落实到具体对象。分类的结果形成了一层套一层的线性关系，如下图所示。,线分类法划分类时要掌握两个原则:唯一性和不交叉性。否则分类后如果出现有二义性，将会给后续工作带来诸多不便。 线分类法的特点:结构清晰，容易识别和记忆，容易进行有规律的查找。与传统方法相似，对手工系统有较好的适应性。主要缺点是结构不灵活，柔性较差。,面分类法是将描述对象不同的特点或属性

21、划分成不同的面，每个面用数据或符号表示，将各个面的符号值组合起来就成为该对象的代码，如表5.1所示。 面分类法的特点是: 柔性好，面的增加、删除、修改都很容易。可实现按任意面组配并灵活检索的需要，对机器处理有良好的适应性。缺点是不易直观识别，不便于记忆,表5.1 面分类法在人员编码中的应用,2312表示职称为副教授管理专业的女性教师,2.常用的代码种类 顺序码以某种顺序（递增或递减）形式编码，如各种票据的编号，都是顺序码。 区间码将顺序码分成若干区段，每一区段代表部分编码对象，如001-100号码代表最终产品编号，101-200半成品编号，200以上代表零部件编号等，这种编码属于区间码。 层次

22、码在代码结构中，为实体的每个属性确定一位或几位编码，并排成一定的层次关系，中国目前使用的居民身份证就是采用一个15位的数字码，前6位表示地区编码，中间6位表示出生年月日，最后3位表示顺序号和其他状态(性别等)。这种数字码属层次码。这种编码优点是易于校对，易于处理，缺点是不便记忆。,助忆码以纯字符形式编码(英文全称或简称、汉语拼音全拼或字头等)。这类编码常用于程序设计中的字段名、变量名编码，比如材料成本表用CLCB拼音字头表示。这种编码优点是可辅助记忆，缺点是校对不易，不易反映分类的结构 混合码即以字符和数字混合形式编码。混合码是在各类管理中比较常见的另一类编码形式。这种编码的优点是易于识别，易

23、于表现对象的系列性，缺点是不易校对。 尾数码在设计好的代码后，再增加一位，作为代码的组成部分。增加的一位，即为校验位。通过确定一个固定的算法得到并验证正确与否。,3条形码与RFID/EPC技术 条形码技术是把计算机所需的数据用一种条形码来表示，然后将条形码数据转换成计算机可以自动阅读的数据。条形码技术包括条形码编制规则，条形码译码技术，条形码印刷技术，数据通讯技术及计算机技术等，它是一门综合技术。任何一种条形码都是按照预先规定的条形码编码规则和有关技术标准，由条和空组合而成的。我们在超市购买的商品都有条形码标志，收银员用扫描仪阅读条码，快速记录商品信息与价格。现在条形码技术已经达到普及阶段了，

24、它的特点是符号占用空间小，信息密度较大。到目前为止，世界上共有四十多种条形码编码方法，企业可以根据需要选择编码方法并设置检验数据位。,条形码技术在企业物料管理方面具有独特的优势，条码符号占用空间小，信息密度远大于普通编码。采用条码技术能更加快速准确完成库存出入库操作。通过采集货物单件信息，处理采集数据，建立库存的入库、出库、移库、盘点数据，使库存操作完成更加准确。条码数据采集系统可以为ERP生产管理提供准确的统计数据，并能给企业成本管理提供有力的保障。此外，条码技术还可以为集成制造系统(Computer Integrated Manufacturing System，CIMS)提供支撑，并为企

25、业应用CAPP (Computer aided process planning)技术、实施工艺信息化提供保证。,RFID(Tadio frequency ID射频识别)是一项易于操控，简单实用且特别适合用于自动化控制的灵活性应用技术，其所具备的独特优越性是其他识别技术无法企及的。它既可支持只读工作模式也可支持读写工作模式，且无需接触或瞄准;可自由工作在各种恶劣环境下;可进行高度的数据集成。另外，由于该技术很难被仿冒、侵入，使RFID具备了极高的安全防护能力。,EPC的全称是Electronic Product Code，中文译作产品电子代码，它是为了提高物流供应链管理水平、降低成本而发展起来

26、的一项新技术，可以实现对所有实体对象(包括零售商品、物流单元、集装箱、货运包装等)的唯一有效标识。EPC系统则是以EPC为每一实体对象的标识码，利用RFID(射频识别)技术优势和互联网的基础资源优势，搭建一个覆盖全球的“物联网”。,EPC的信息编码方式可以与传统的条码兼容，但是其信息容量大大增强，弥补了条码技术不能识别到单品层次的不足。同时由于EPC系统采用了比条码技术更为先进的RFID技术，可以实现相对较远距离的快速识读，并且加强了标签的环境适应能力，它将给企业乃至整个社会的物料与物流管理带来巨大的变化。 一个最基本的RFID系统一般包括三个部份：射频标签(Tag)、读写器(Reader)、天线( Antenna)。,4.数据描述 每个部门的需求不同，对信息的描述可能不同（多见于有交叉信息的业务管理中），而ERP环境下要求数据具有唯一性和共享性，因此统一数据描述是数据规范不可缺少的一项工作。,5.3.2 数据的准确性,手工环境下，企业很多数据要么不全，要么账实不符，实施ERP项目时，根据数据的特点，需要对数据进行分步整理与准备。 1. 静态数据早补充，早规范 大量的静态数据需要梳理规范，静态数据不受企业业务影响，企业一旦决定上ERP系统，就可以考虑对静态数据的补充规范，提前准备可以减少后期数据准备的压力，提高数据管理的质量。在