【热点推荐】制造型企业信息化基础数据整理

【热点推荐】制造型企业信息化基础数据整理

首先简述了制造型企业实施信息化的原因,指出了基础数据整理对信息化建设的重要性。以企业实施信息化建设项目为背景,从实践角度阐述了基础数据内容,分析了影响基础数据质量的原因。结合实际基础数据整理过程,从不同角度给出了详细的基础数据整理方法和信息化实施建议。

信息化软件购置费用通常在几十万至几百万元,但其实施成本更高,约占整个成本的50%,甚至达到70%。既然如此,为什么许多制造企业都争相实施信息化建设呢?因为信息化是现代制造企业发展壮大的必然趋势,是提升管理的有效措施。然而实施信息化并非易事,据研究,在那些信息化上线不成功或者上线后掉线的案例中,高达70%的项目都有一个共同的直接原因,那就是在数据上出了问题。我国制造业在数据集成相关项目建设中,面临的问题最主要就是数据质量问题。事实上,国内72%的企业存在相似重复数据,60%的企业存在不完整数据,数据质量问题相当严重,对提高数据质量的研究的迫切性不容忽视。“信息化项目实施成功靠的是三分技术,七分管理,十二分数据”、“进去的是垃圾,出来的必然也是垃圾”等这些醒目的字眼充分说明了信息化系统中基础数据的重要性。

1信息化基础数据内容

制造业实施信息化系统需要大量的基础数据,这类基础数据涵盖范围较广,既有静态数据也有动态数据。静态数据在整个数据生命周期中不随时间或其他数据变化而变化,是制造业开展业务的公用数据,如物料编码、工艺资源、物料清单(BillofMaterial,BOM)、基础财务数据等,大多数业务通过调用静态数据来实现动态流程,因此静态数据是动态数据的基础。动态数据是每笔具体业务发生时产生的数据,它随时间点不同而变动,如生产排程、库存、订单、质量等,动态数据是企业经营的具体表现。以制造企业为例,基础数据主要包括6大部分,详见表1。

表1基础数据主要内容

在信息化建设中,系统中基础数据的质量是关键性的,基础数据作为可重复利用的资源,如果质量低下,甚至会给企业带来致命性的打击,所以数据整理和数据质量问题是一个无论怎么样强调都不为过的重要问题。

2信息化数据质量影响因素

业务流程是信息化系统的骨架,基础数据是信息化系统的血液,信息系统只有建立在坚实数据的基础上,才能将正确的信息传播到整个企业,优化业务管理,提高整体管理水平。然而,纵观多数制造业信息化系统运行状况,其数据的准确性、完整性、及时性普遍较差。引起数据质量问题的原因有很多,但大致可以概括为以下3个方面。(1)对信息化的认识不足。相比发达国家,我国制造业起步较晚,多数企业长期处于传统、粗放管理状况,造成企业总体管理水平低下,企业白上而下对信息化管理作用缺乏足够的认识。(2)数据管理不够规范。在企业中,虽然各部门都有自己的数据管理机制,但这些数据管理内容大多数仅仅是对本部门有效,对其他部门不一定合适。大多数部门对各自部门的数据不仅有查看权,而且可以更改,长此以往各部门间会有越来越多的数据不能统一起来,引发数据混乱。缺乏统一的数据管理制度是引起数据质量问题的主要原因。(3)历史原因。虽然我国一直大力推广信息化建设,但是大部分企业基础数据相对薄弱,主要表现为分散不全、账实不符等,这些历史原因无形中给ERP的实施带来了很多不确定的因素。

造成数据质量问题的原因虽然是多维度的,但是对数据管理缺乏规范是导致数据质量问题的主要根源。此外缺乏必要的系统、人员等环节对数据的验证、审核以及缺乏对信息化的认识也会给数据质量带来一定影响。因此,建立并执行规范的数据管理流程,强化数据管理意识是数据管理的关键。

3基础数据整理方法总结

基础数据整理工作是制造型企业信息化建设中最困难的部分,虽然每个制造型企业实施信息化的道路有所不同,但是基础数据整理工作是所有制造业信息化建设中的必经之路。从信息化实施的整体过程来看,基础数据整理工作可以大致分为5个过程,详见表2。笔者经过参考其他制造型企业信息化建设过程,查阅数据,整理案例,对制造型企业信息化基础数据整理工作不同阶段给出以下具体建议,以供参考。

表2基础数据整理过程

3.1组建数据整理团队

数据整理工作是一项覆盖范围广、工作量大、准确性要求高的任务,需要成立专门的数据整理全职小组,并建立相应的考核、激励等制度,这是进行数据整理的最基本前提。没有过硬的团队和一定的工作时间作为保障,将不能保证数据整理工作的正常进行。首先,基础数据的整理工作没有任何捷径,它需要团队成员脚踏实地的从点滴做起,因此数据组团队需选择有敬业奉献精神的组员组成。其次,数据质量是数据的生命,错误的数据不但没有任何意义,而且干扰生产,所以数据工作者要有仔细认真的态度。再次,外界环境和生产情况在不断变化,数据准确度只是个相对的概念,目前数据准确并不代表一直都准确,所以对于静态数据和动态数据都要不断调整和优化。只要使用信息化系统,企业的数据调整和优化工作就是长期的、无终点的,这要求数据成员具有精益求精的执着精神。总之,数据组团队不但要有过硬的业务基础知识,还要有高度的敬业精神和强烈的工作责任心,只有这样才能确保数据质量和任务进度。

3.2一把手工程

信息化实施过程中,领导对项目的







































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