集团型流体机械企业ERP数据准备难点透视

　　引言：

　　相对广大中小企业而言，集团型企业信息化的难度无疑要大得多。它不仅面临着技术层面上的挑战，而且承载着管理层面上的质疑和考验。协同管理、资源整合和流程梳理等诸多问题日益成为集团型企业发展的羁绊。再加上生产经营所属行业的复杂度和企业本身性质的特殊性，使得集团型企业的发展及其信息化建设崭露出许多值得探讨的问题。本文结合集团型管理模式和流体机械企业信息化特点，透视ERP实施过程中数据准备阶段可能遇到的疑难问题，并探索解决这些难题的方案。本文中提及的"数据"不仅仅是数值型数据，还包括字符型、日期型和其他类型的数据，以及关于数据的信息。本文中提及的"数据准备"包括数据采集、数据存储、数据较核、数据纠错和数据维护等方面的内容。

　　难点透视一：数据共享

　　集团型企业的数据共享与它本身的组织结构和管理模式有着重要的联系。我国中小企业大多采用"直线职能型"组织架构，在这种U型组织架构和"金字塔"式的垂直管理模式下，企业各层各部门的责任相对明确，哪些数据资源需要共享也相对容易界定。而集团型企业的组织架构一般都是"事业部制"（M型）或"矩阵型"的。其管理模式一般采用"集权制下的分权体制"。基于这样一种组织架构和管理模式，集团型企业可能存在职能部门重复设置、资源浪费和部门之间的业务关系频繁却协调困难等问题。

　　为此，实施人员必须走"高层路线"，联合对方信息化主管和集团高层领导，收集数据共享的信息。这包括：（1）共享的内容。用于界定哪些模块、哪些单据、哪些字段、哪些报表、哪些操作需要共享。（2）共享的范围。用于界定共享的角色，即确定共享给哪些对象，是仅仅针对某个岗位，还是在部门内共享，或者是跨职能部门共享，或者是子公司共享，或者是集团共享。（3）共享的方式。比如，是通过短信通知和触发共享，还是通过权限控制来实现。（4）共享的程度。比如，只将最新的数据共享出去，还是将数据变更的记录也共享出去，是只能浏览共享数据，还是能操纵共享数据等等。

　　难点透视二：数据整合

　　数据共享虽然解决了集团范围内信息共享的问题，并以高速的信息流提高了工作效率，但它没有解决集团内外部资源整合的难题，企业"条块分割"的现象仍然存在。企业"资源整合"、"条块整合"集中表现为"数据整合"。数据整合的难点在管理层面上。每一次整合，都是在个人、部门、子公司、集团之间进行权力、责任和利益的重新分配。

　　为做好数据整合工作，实施团队必须配合企业的发展规划，站在战略管理的高度，为企业高层提供辅助性管理咨询，征求集团高层领导，采取合适的数据整合策略。比如，各个子公司、分厂和集团的所有资源实行统一编码；各个事业部或子公司将财务报表汇总给集团，集团通过ERP系统全程监控各事业部或子公司的资金流情况；通过建立集团层的销售公司或进出口公司来控制国内外市场，并整合各个事业部或子公司的客户资源，建立面向集团的市场销售体系。此外，还有高层人事管理、资金预算、成本核算、设备管理和资产管理等方面的数据整合。

　　难点透视三：数据同步

　　集团型企业管理超越了单一"垂直命令模式"，采用纵横并用的分权制管理。各个分公司和分厂都有相对独立的经营管理权限，集团层不能随便干预。另一方面，企业通过资源整合加强集权控制。这要求ERP系统必须保证各个分公司和分厂的数据的相对独立性，同时实现面向集团的数据同步，即集团、各个分公司和分厂在已整合资源上实现数据的同步修改、增加、删除和更新等操作。

　　数据独立和数据同步的实现，难在技术层面上。这些问题的解决方案应该有很多个。这里仅介绍一种：为实现数据独立，在ERP系统中设置若干"镜象"或"帐套"，集团、每个子公司或分厂进入ERP登录页面后，分别以不同的帐号和密码进入不同的"镜象"或"帐套"，每个"镜象"或"帐套"都可以有自己的系统管理员来维护数据和相应的数据库。数据同步要求数据具有关键共性的特点，如物料编码、规格型号、物料名称等。数据同步可以通过同一部署或应用平台下数据库的自动触发来实现。具体而言，是在各个"镜象"或"帐套"内的数据之间，建立实时触发器，实现数据的动态实时更新。

　　难点透视四：权限分割

　　ERP系统使企业的各个职能部门和岗位的权力、职责明朗化。集团型企业的职能部门和岗位在角色、权力和职责方面可能存在纵横交叉的情况。这使得权限分割面临重新定岗和制度修订的挑战。

　　对于集团企业来说，权限设置是一个繁杂的体系。既明确集团层领导、职能部门、子公司的责权利，又界定各个子公司、分厂或控股子公司的各个职能部门、办事处的责权利。要做好这项工作，首先要有科学的权限数据准备方案，不仅要有数据准备时的格式列表，还要有协调权限问题处理的建议和方案。其次，按照"镜象"或"帐套"采集权限数据。再次，明确界定角色或岗位所拥有的权限类别和级别。权限类别一般有模块权限、单据权限、数据分管权限、报表权限等等，权限级别一般有读权限、写权限、审批权、记帐权、结转权、金额权等等。在权限数据的准备过程中，若发现明显的错误，应及时通知企业加以纠正。

　　难点透视五：数据统一

　　集团型企业组织结构呈现出分立化和柔性化的特征。集团型企业的文化主要包含三个层次：精神层、制度层和物质层。精神层表现为企业的核心价值观和组织目标，这一层的文化是统一的；而制度层和物质层的文化则呈现多元化，因为企业各个子公司所从事的产品、提供的服务不尽相同，再加上企业投资的多元化，使得各个部门的工作习惯、人员素质、绩效考核、激励机制都多样化。在这种组织结构和文化多元化的背景下，数据规格的不一致性非常普遍。

　　以泵、阀门、空压机为主的流体机械，在产品种类、规格型号、产品结构、工艺信息、性能参数方面，都非常复杂。以泵为例，它有真空泵、污水泵、清水泵、渣浆泵、脱硫泵、离心泵等几十种产品类别，每种类别都有上百种型号。泵产品的结构复杂，零部件多，工艺多变。再者，泵产品的性能参数较多，如材质、扬程、转速、流量、机重、防腐蚀性、耐磨性等等。基于流体机械的产品特征，数据的完整性和可靠性受到严重挑战。

　　为实现数据统一，必须规避数据的不一致性、不完整性和不可靠性。首先，对所有物料进行统一编码，并规避"一物多码"、"多物一码"的现象。其次，完善物料主文件，每种物料的基本参数信息、提前期、批量规则、安全库存、计价方式等信息都要准备齐全、完整、准确。再次，要对数据进行核对，按照数据库的规范性和ERP系统的要求，检查数据的可靠性。

　　难点透视六：静态数据

　　在集团型企业，静态数据的准备没有想象中的简单。原因如下：

　　（1）由于集团型企业职能部门的重构性和内部各子公司之间的往来业务，引发多种"多头数据"，即数据的来源是多个部门，如运输方式、区域设置、交货方式等。这就要从集团范围内的角度考虑，将"多头数据"抽取出来后，要加以整理，去掉重复的，经较核后才能作为系统的数据。

　　（2）ERP系统中，经常将一些字段值的选项在程序中"写死"，以下拉列表的方式呈现在用户面前。这些静态数据需要在后台的开发环境中才能修改，因此要及时与企业切磋这些静态数据在分类上是否科学，在内容上是否全面，能否覆盖集团范围内的业务。

　　（3）要严格把关静态数据的准确性，如库存期初数据。既要使静态数据符合业务逻辑，又要使静态数据遵循系统逻辑。静态数据是动态数据运行的前提，只有静态数据准确了，动态数据才能准确。

　　（4）必须做好静态数据准备的分工问题，"多头数据"必须由多个相关部门同时准备，并协调处理整合问题，避免因数据准备的主体的职责和分工问题耽搁数据准备的质量和效率。

　　难点透视七：动态数据

　　动态数据是指在执行业务过程中动态形成的数据，如销售订单、采购订单、入库单、出库单、主生产计划、车间工单汇报、成本核算等等。动态数据准备的难点表现在以下方面：

　　（1）保证数据源的准确性。主要指期初数据（包括系统中已有的静态数据和手动新输入的数据）的准确性。

　　（2）影响动态数据的各种参数的设置。比如，主单位和次单位的换算系数；仓库库存数量和金额的变化与入库单、出库单的状态有关；MRP参数对物料需求分解非常关键；动态数据输出格式设置等等。

　　（3）影响动态数据的各种算法。如，库存ABC的分类算法；库存呆滞率的算法；库存周转率的算法；毛需求的计算等等。

　　只有源数据（或输入数据）、参数设置、算法无误，动态数据才能准确可靠。

　　难点透视八：物料编码

　　物料编码是数据准备的重要内容。科学的编码体系是ERP有效运行的前提和保证。与部门编号、仓库编号、人员编号相比，物料编号要复杂的多。不仅仅是物料的数量多，而且物料的特征属性要复杂。流体机械更是如此。以泵为例，泵产品种类很多，性能参数复杂，产品结构多样化，产品零部件的规格型号繁杂，产品工艺路线多变。客户经常根据材质、流量、扬程、转速、重量、耐磨、防腐、成套性等参数下达自己需要的定单，企业则要根据客户定单组织生产和采购。在这种以项目型销售为主的企业，有些组成物料可能只用一次，而被长期的闲置。在物料编码的时候需要充分地考虑这些问题。

　　为做好编码工作，避免数据冗长，使数据有效、准确，实施团队应该注意以下几点：

　　（1）将集团范围内的物料科学分类。按照不同的标准可以分成不同的类别。分类的原则是：既要考虑行标、国标，又要注重实用。当类别号作为编码的组成部分时，物料类别的层次不能过多，否则，类别号占用的位数就会很大。物料类别也不能分得过细，一个类别下只有一两种物料，这样就失去了分类的意义。

　　（2）按照物料类别设计编码规则。不同物料类别的编码规则与编码长度可以不同。当某类物料的配置属性较多时，应设计多套编码规则，并讨论和比较不同编码规则的优越性，选择精而有效的规则作为企业的编码标准。

　　（3）物料编码规则要具有一定的可扩展性、灵活性，能适应企业业务拓展的需要，又能实现对零散物料、积压物料、废品的编码。

　　（4）物料与编码要一一对应。不能一物多码或多物一码。这在数据较核的时候要注意。

　　难点透视九：数据较核

　　数据较核就是对存储到ERP系统之前、之后的数据进行校对、核实。数据较核贯穿于数据准备的全过程。人们了解数据较核的重要性，但对数据较核的要求和方法不甚了解。

　　数据较核在数据准备中起到筛选的作用，加强数据的规范性和可靠性。数据较核的一般要求如下：

　　（1）电子文档的数据要与源数据（如，纸质文档中的数据信息、PDM中的数据信息等等）要一致。

　　（2）数据要符合业务规范性，比如，物料代码要符合编码规则；会计科目要符合企业财务制度和行业会计标准。

　　（3）数据要完整。一方面，数据内容要全；另一方面，数据的表现形式要符合标准。

　　（4）数据内容要准确。数据能准确反应业务，与其他数据不矛盾、不冲突。

　　（5）数据要符合ERP系统的逻辑，符合数据库设计的规范性，遵循一定数据模型的规约性。如，关系数据模型下，每个数据数据项都定义了特定的数据类型、值域，一个表中还定义多种"键"，设置数据项之间、元组之间的关系。

　　（6）数据要简洁，避免不应有的冗余。

　　数据较核的一般方法：

　　（1）在数据采集阶段就要下放《数据准备手册》，对相关人员做数据采集的培训。

　　（2）已收集的数据应先由业务部门较核，要符合业务规范，要与实际业务一致。

　　（3）实施人员再次较核，看是否符合数据模型或其他系统逻辑，是否便于录入，是否易于系统处理。

　　（4）采用一些软件实现半自动化较核，检测数据的冗余和错误。

　　（5）对存储后的数据要再次较核，在数据运行过程中，数据需要多次较核，较核是数据纠错的前提。

　　难点透视十：数据录入

　　将已经收集并经过较核的数据存储到ERP系统中，莫过于两个方式：其一，完全手动将每条数据记录从前台（客户端或浏览器）录入系统；其二，借助一定的工具将数据记录成批从后台导入到数据库中。每种方法都有自身的弱点和优势。

　　数据录入的难点在于要录入的数据量很大，人为造成的录入过错发生的概率大。为克服这些问题，实施双方需要监督录入工作，并处理好数据录入和导入的关系。

　　（1）实行多层把关，加强对数据的较核，定时指导和监督数据录入工作；

　　（2）提高数据录入人员的素质要求，并做必要的培训，建立数据录入考核暂行制度。

　　（3）选择那些结构比较复杂，重复性劳动量比较少的数据，如BOM、工艺路线、物料主文件等，由人员录入。而结构相对简单，重复性劳动量多的数据，如会计科目、部门、职员、客户等，通过导入到数据库来完成。

　　难点透视十一：数据导入

　　数据导入是数据存储的有效方式，但在ERP的实施过程中，它有自身的局限性。虽然数据导入能解决数据量大的问题，但数据导入工作需要借助专门的软件工具，（如PL/SQL可以优化ORACLE客户端访问服务器端，并进行数据导入。）这就使得只有熟悉使用导入工具的人，才能完成导入工作。另一方面，当数据结构复杂时，导入数据的可靠性较差。导入后的数据需要大量的较核和修补工作，反而加大了数据准备的成本，影响了数据准备的进度。当ERP系统数据库设计的规范化约束程度较低时，导入工作可能触发系统潜在的错误，引起软件失效。

　　因此，数据导入要谨慎。要处理好数据导入与录入的关系，有选择性地导入。在导入的过程中要妥善处理一些具体问题：

　　（1）关联性基础数据的导入。主要是那些结构比较简单，又存在字段关联的数据。这些数据在准备时，通常整合在一张表中，如在准备审批流程时，常与单据、审批角色、审批条件、审批方式、审批环节等信息一起准备，在数据导入时，需要依据主码或ID号将这张复合型数据表拆分成若干表，以便与数据库中的表结构相同。

　　（2）多头数据的导入。在数据采集时，处于资源整合的目的将集团范围内的数据进行了整合，但这些整合后的数据只对集团有用，每个子公司的帐套只需要与自身业务有关的数据，因此在导入时需要根据不同的帐套拆分多头数据。

　　（3）主表与明细表的导入。有些单据设计成主表和明细表两层，主表和明细表分别对应数据库中不同的表。在导入时，要加以区分。

　　难点透视十二：数据集成

　　在多套软件系统并存的情况下，数据集成是一种迫切需求。数据集成的难点在于集成方式的选择。当前主要存在三种集成方式，实现ERP系统与PDM、NC等其他应用系统的连接：

　　（1）由三方（实施方、企业方、其他软件方）协调设计中间转换文件（如，EXCEL）实现多系统之间的导入导出。这种方式好在技术层面相对简单，但数据不能实时互通，过多的人为干预，容易出错。

　　（2）在各应用软件的菜单中设计数据导入导出的功能，实现数据直接对导。这种方式能够使数据实时互通，不易出错，但在技术上较难，需要考虑不同软件的体系结构和部署方案。

　　（3）数据库迁移。将不同的DBMS中的数据迁移到同一个DBMS中，同样面临技术难点。因此，企业应在考虑成本、效率等因素的基础上，选择最适合自己的方式进行数据集成。

　　难点透视十三：数据纠错

　　数据纠错是在数据存储和数据处理的基础上展开的工作。它主要纠正三类错误：

　　（1）人为形成的数据录入或导入错误。如，入库单的数量写错。

　　（2）系统因其本身的缺陷导致的各种数据错误。如，数值型数据的精度不够；数据的算法有无，使结果不对等等。

　　（3）业务变更形成的数据错误。比如，销售订单的数量和交货期因市场或客户的原因发生变更，迫使企业必须纠正数据。

　　数据纠正工作可以从以下几点入手：

　　（1）及时纠正经较核发现的各种数据错误。

　　（2）加强系统的测试，更新系统程序，完善数据库设计，避免系统引起的数据错误。

　　（3）系统在客户化修改后，应尽量灵活，如，单据具有审批和反审批、结案和反结案、记帐和反记帐的操作，对已经结转或被其他业务环节引用而导致数据无法修改的，应在系统中设立冲红操作，即复制原单据，并修改后冲销原单据的相关数据。

　　（4）业务变更应具体而论。在流体机械企业，订单变更、计划变更、BOM变更、工艺变更是常有的事。这就不仅仅是数据纠错的问题了。比如，BOM变更、工艺变更可以通过版本号加以区分；订单变更和计划变更则需要制度跟进。

　　难点透视十四：数据维护

　　数据准备完成后，数据维护工作任重道远。

　　一方面，要科学、全面、系统地判断和分析数据错误的现象及其根源。当企业脱离纸帐，完全由系统执行业务时，数据错误很难辨别，因此需要数据维护人员分析数据错误现象和根源。数据维护要对症下药，不同根源的错误应采用不同的方式根治。

　　另一方面，要建立维护数据正常运转的制度及方案。（1）修缮企业制度层和物质层的文化，围绕数据准确性、完整性和较核工作方面，建立相应的考核制度和激励制度。（2）指定专门的数据维护人员或系统管理员。及时清楚垃圾数据，保证数据正常运行，处理因数据错误引发的连锁反映。（3）建立科学的数据备份、安全管理和日志管理制度，以便数据备查和纠错。

　　结语：

　　数据准备是ERP实施的重要阶段性内容。在集团型流体机械企业，数据准备受集团型管理模式和流体机械产品特征的制约，实施双方务必制订详细明确的实施计划，加强数据准备培训与动员，使数据深入人心，提高数据准备的效率，缩短缓冲周期，赢得更多的时间做其他的实施工作。