分享

【观点】张礼立: ERP又见春天

 QHSE数字化智造 2016-12-08

 

信息化只会使“糟糕的业务流程运行得更快”


文/张礼立



二十世纪九十年代, ERP系统由财务会计和资源规划相结合发展而来。ERP作为企业级的应用系统,我认为应该没有违背GIGO(Garbage In=Garbage Out)原则。但是,我们的确会听到相当多的关于ERP的抱怨。

 

ERP的三大障碍

 

引进ERP这一概念时,企业应用格局开始从单点解决方案,向功能交付的集成套件模型转变。抱怨当然是有一定缘由的。ERP的固有属性是其最大的障碍,我从组织,理念,实施,这三方面来看看抱怨所在。

 

1 从组织结构变化谈起。

 

千禧年之后,Dot.com泡沫开始迅速破灭。首席信息官们(CIO)开始逐步归属到公司的首席财务官或财务大臣下,而不再是CEO的宠儿。 因此,在许多企业,ERP被认为是由公司首席财务官发起的, IT部门运营的应用程序。

 

这种缺乏运营部门支持的典型态度, 传递了不理解ERP或应用系统对企业业务的帮助和价值。 这种来自各个业务部门“不情愿”的情绪,对实施和运营带来的挑战可想而知。

 

2 理念上我们是不是对ERP有偏见?

 

与其说是对ERP的偏见,不如说是对信息化或自动化的一些误解。很多企业认为,上了ERP或信息化手段后,企业的业务流程管理就会上一个台阶,业务跑起来就更加顺畅。这时候,我们经常忽略了一个关键问题,就是,在决定部署ERP,有没有重新设计其业务流程,以推动实现卓越运营?

 

将已经非常糟糕的业务流程通过ERP自动化,这是真正的GIGO (GarbageIn=Garbage Out)。  自动化,信息化只会使“糟糕的业务流程运行得更快”。

 

3 实施决策合理度差

 

在ERP应用出现之前,最流行的企业软件模型是离散型应用。许多公司甚至为应付账款、应收账款和总账设置了不同的账户。ERP不仅采用了合并财务会计方法,还将制造资源规划的相关功能成功的纳入其中。

 

初衷是好的,但融入制造资源,由于缺乏实时连接资产等相关技术,因此,ERP系统可以利用到的信息或数据,要么不准确,要么不具备实时性,或者甚至二者兼而有之,而导致运营并未得到改善。

 

 

PPP定义ERP卓越运营

 


早年的生产执行系统(MES)是运营部门用来控制生产流程的主要工具。而ERP在早期的工厂车间层面实施推动流程改变的时候, 费用过高且收效并不明显。

 

采用“双层ERP架构”,主要就是因为选用的MES解决方案没有足够的报告功能。 MES解决方案, 适合将ERP的实时流程控制环境与事务性业务交易环境二者分开的层次模型。

 

整个的流程(Process)设计需要以适用性为出发点,选择经济现实的技术(Proper  Technology)以推动实现最佳性能。 受到适当激励以及配备合适装备的人(People), 方能提供最佳结果。

 

 

IIoT+工业大数据+云,让企业资源规划(ERP)又见春天


制造业企业的目标和挑战并没有随着互联网的蓬勃发展而产生巨大的变化,至少,在相当长的一段时间内依然保持着那一份初心:确保质量、全渠道相应客户需求、处理个性化和多数据源整合,以及促进业务合作。

 

初心不变,但是制造商对待这些不变的目标的举措和方式已经发生了根本转变。互联一切与生产相关的资产,过程,服务,通过信息技术和运营技术来实现智能制造是趋势。

 

IIoT的使用使工厂数据更加丰富,访问这些数据也变得更加便捷迅速,具有前瞻性的公司利用更加智能的IIoT设备控制生产流程,将有能力构建技术基础设施。企业用来生产和提供商品服务的那些资产或设备,我们在实施智能制造的过程中都认为是基础设施的工作。


通过对资产的连接,全面了解其性能,这意味着,我们的企业可以够感知并回应到从当前的性能,产品的设计与配置,原材料,内部环境影响,外部客户要求的变化,供应商绩效来预测未来的成与败。

 

这种基础设施摆脱了减缓信息传播的分层路障,而且降低了反应时间。连接的智能资产,通过IIoT与工业大数据的结合,可以根据生产流资产当前状况的实时信息调整生产计划成为可能。

 

由于能源管理或环境限制,那种必须定期重新规划运行以解决维护中断或生产变化的想法可能成为明日黄花。利用基于云的大数据平台的预测性分析能力,企业应能够真正优化其性能,实现预测性自维修

 

目前的主流实用者与保守派占据半数,早期市场的积极分子与有远见者与主流之间的断层需要由成效的案例,快速可论证的胜利成果来填补。由于IT-OT之间的界限已消失殆尽,理解IIoT以及IT与OT融合技术的群体已经出现并且急剧发展,ERP的供应商和用户都重新考虑如何利用前沿科技


冬天了,春天还会远么?




    本站是提供个人知识管理的网络存储空间,所有内容均由用户发布,不代表本站观点。请注意甄别内容中的联系方式、诱导购买等信息,谨防诈骗。如发现有害或侵权内容,请点击一键举报。
    转藏 分享 献花(0

    0条评论

    发表

    请遵守用户 评论公约

    类似文章 更多