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標題: 定制家具生產管理系統告诉你ERP基础数据管理怎麼做 [打印本頁]

作者: admin 時間: 2024-5-8 14:20
標題: 定制家具生產管理系統告诉你ERP基础数据管理怎麼做
若何辦理ERP根本数据?很多企業起頭熟悉到数据在企業向数字化轉型中的首要感化，經由過程信息化ERP體系的利用，尽力成為数据驱动型企業，晋升数字化期間的新竞争力。施行ERP项目標制造商必需高度器重根本数据的收拾。若何辦理ERP根本数据?

ERP根本数据辦理:

一、肯定事情范畴

起首，按照ERP项目標范畴肯定哪些数据必要筹备，然後肯定介入部分和职員的设置装备摆设，然後肯定事情規劃。為了便利員工之間的沟通，咱们還應當注重在事情規劃種放置按期集會。

二、創建需要的编码原则

ERP软件經由過程编码實現数据辦理。编码可以辨認数据，并贯串于将来的盘問和利用步伐。编码原则的創建是為了使今後的事情有一個可以遵守的原则，并确定命据库中獨一可以辨認的辨認法子，用于巨大的数据。别的，编码原则的制訂属于企業尺度的創建，出格是對付大量的根本数据(如質料主文件的编码)必需由多個部分配合肯定。

三、創建大眾信息

創建的大眾信息包含公司、子公司、工場、堆栈、部分、員工信息、貨泉代码和其他根基信息。若是在收拾其他数据時發明大眾信息不足，总體效力和進度将大大低落。

四、肯定BOM布局

若是企業利用出產體系、規劃或產物研發模块，BOM是需要的根本数据。起首，咱们應當明白從原質料到半制品、半制品到產物的程度瓜葛。這一步的坚苦在于半制品的设置。若是半制品设置程度较低或程度不设置，则将来的統计阐發没法细化若是有更多的半制品设置，数据量将大大增长.

若是呈現如下環境，半制品應设置代码辦理:創建半制品库存账户，除毛膏推薦,或采纳平安库存辦理，半制品對外贩賣或售後辦事。别的，半制品不必要编码或输入软件體系。每层BOM城市响應增长BOM数据量，同時增长質料信息的数据量。

五、采集第一手資料，集中離散数据

在這些離散数据中，只有質料的根基信息，字段包含出產、采購、贩賣、库存和財政信息。在此步调中，應利用同一格局的表格在各部分之間交織活动，以便各部分在表格中填写與其相干的数据，并在完成後将其傳输给下一個部分，以此類推，直到此步调完成。在事情中，咱们應當注重傳输的放置，并提早肯定傳输路径。

為了确保施工周期，分歧的部分可以同時起頭，然後交織傳输，或在一個部分完成一小部門後将其傳输给下一個部分。同時，同一编剧(獨一)每一個發送的表格，并在部分之間交代時举行记實，這不但可以節制進度，還可以防止数据丢失。

六、数据查抄

(1)完备性查抄:完备性是指记實的数目是不是完备。您可以请求企業中有履历耳蟎剋星,的职員查抄或计较总数，并将其與汗青数据举行比力。同時，查抄字段的完备性。所有ERP软件都有需要输入的字段。若是没有這些字段，體系将不不乱，如質料的初期阶段、默许堆栈等。

(⑵)准确性查抄:企業可以按照必要制訂本身的查抄原则。比方，管帐科目是一種資產類型，但因為報酬毛病，它被输入到债務類型中。比方，一些質料是采辦的，但它们被输入到便宜零件中。在體系启动以前，必需發明并改正此類毛病。

(3)獨一性查抄:数据的獨一性應從两個角度举行查抄。常見的毛病是将多個物理工具编码為不异的代码。若是未来输入體系，成熟的ERP软件将提醒代码已存在并回绝接管。

七、数据录入

在输入以前，應归档根基数据的原始文件。對付保留在電子文档中的数据，應备份数据，并注明排序职員、完成時候和终极版本。若是是打印的纸質介質，则應将其保留在專用文件柜中，作為首要的文件辦理。

—般的输入法子有两種:手工输入和利用东西导入。

(1)所有软件都供给输入界面，可以逐一输入数据。這類法子相對于平安。完美的ERP软件将在输入時主动查抄毛病。體系可以提醒并制止在输入進程中输入初期未發明的毛病，以确保数据的正确性。這類法子的错误谬误是事情量大，完成時候和记實数目之間的瓜葛是倍数。若是数据量小，建议利用兒童漱口水,這類法子，平安靠得住，過後查抄事情量小。

(2)可以直接导入数据库。长處是效力高，完成時候與数据表的数目成倍瓜葛。错误谬误是隱含毛病多，難以查抄。若是采纳，應在以前的查抄事情中设置严酷氣墊霜,的查抄步调。

(3)另外一種法子連系了上述两種法子的长處。该法子利用步伐的输懶人減肥,入界面输入担當了界面输入的毛病功效。同時，與数据导入比拟b，它可以以很是高的速率天天24小時事情，無需人工干涉干與。

八、體系核检

完成输入事情後，必需從新查抄数据，并利用软件步伐测試数据，比方将数据库备份為新的数据库，在新的数据库中完成企業經常使用的流程，并經由過程查抄成果的准确性来驗證根基数据的准确性。

完成這项艰難事情的最好手腕是ERP根本数据筹备，而不是数据自己，严酷的規劃和公道的组織。

ERP根本数据收拾是一项艰辛過细的事情，数据質量的提高是一個渐渐完美的進程。

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