三、从水平市场转向纵向行业解决方案
提起ERP，大家都能想得到一些通用的模块，比如说财务、生产制造、人事管理和库存分销等等。其实，很多用户早就发现靠这些基本的模块不能满足他们的需求。于是，很多的ERP厂商就提出要开发更加纵深的专门针对某个行业的“行业解决方案”，从而把ERP真正推到制造业以外的各行各业。行业解决方案通常都是以通用的财务等模块为基础，在此之上叠加针对每个行业特殊要求的小模块。 不同行业的管理问题有天壤之别。由于篇幅，这里仅列出两个具体行业的特点：
1、汽车行业是典型的离散式制造，流水作业。这个行业的厂商考虑的是如何使流水线得到最充分的利用，如何削减生产成本。汽车工业具有多品种、小批量与全球化生产趋势，质量保证体系须遵循QS9000体系，对售后服务有较高的要求。相应地，ERP系统提供产品数据管理，基于规则的产品配置管理，工程更改管理以保证多品种的产品要求；在生产上提供供应链管理、精益生产、KANBAN技术以及质量管理，以实现满足QS9000要求的小批量全球化生产。同时客户服务管理功能提供产品售后跟踪记录，代理维修商管理。
2、大众消费品行业则不同，一盒冰红茶的成本总共也不过一块多钱，甚至更低，花力气在制造过程中寻求成本的降低没有太大的意义。这个行业关心的是如何在与分销商和零售商打交道的过程中降低成本，并笼络住他们。消费品工业的竞争体现在品牌、价格、成本、质量和速度上面。 ERP系统的客户关系管理CRM（Customer Relationship Management）、高级定价策略，将为企业提高产品牌知名度、制定最具竞争力的价格以扩大市场，提供有效的手段。 同时，ERP系统的质量管理、快速补充供货管理、高级运输管理、仓库管理及电子贸易等功能为企业提供高效的后勤管理体系，以更低的成本、更快的速度、更好的质量面对激烈的市场竞争。 由此可以看得出来，真正有效的管理系统必须能解决每个行业的具体问题。ERP厂商们虽然早就意识到行业解决方案的重要性，但一直都处于一种纸上谈兵的阶段。近两年来，几家著名的ERP厂商终于纷纷推出了自己的各种行业解决方案。企业在考虑ERP系统时，应该考察候选厂商是否有相应的行业解决方案和该行业的专业知识。只有对客户所处行业有深刻了解的ERP厂商，才有可能为企业提供真正的价值，成为企业的战略性合作伙伴。
四、从简单的数据处理到智能的信息分析
在ERP的管理范围更广泛、呈现行业化的趋势的同时，激烈的市场竞争迫使企业必须快速、准确地作出决策，面对这一情况，ERP在深度上便呈现智能化的趋势。
随着软、硬件技术近年来的快速发展，以及业务环境对智能化提出的要求，目前ERP系统已在智能化方面迈出了可喜的一步，并将持续发展下去。
何谓智能？以ORACLE的商业智能系统为例，它是构建在经典的基于目标／事实／例外的管理理论之上。依据每个企业的具体情况，系统可以预先设置好27个KPI（关键业务指标，如销售额、存货周转率等），并可实时考察企业的现状与理想的KPI的差距有多大。当例外发生时，还可通过电子邮件通知相关人员。但是，对企业领导者来讲，最关键的还不是知道什么时候发生了什么，他最关心的应该是为什么和怎么办。一批订单的交货期被耽搁了，是生产能力太小了还是供货商的原材料有问题？这时候就应该往下进行数据挖掘，找出真正原因。找到了原因，还要解决问题。要想在客户没有撤消订单之前交货，把部分部件委外生产可行吗？由一家供货改为三家原材料供应商可行吗？对成本和利润的影响如何？这时还需要商业智能系统的建模分析功能给出直观的回答。 散布在企业各个角落的数据经过整理和汇总就形成信息，对信息的分析和研究可以形成知识，知识经过升华成为智慧。传统的信息管理系统只是完成了初步的工作，充当一种汇总和整理数据的电算化工具而已。这也是为什么中国很多已经上了ERP系统的企业的领导感觉不到ERP的效果的原因。他们通过ERP得不到直观的有关整个企业的知识，更不用说通过ERP寻求解决问题的智慧。耗资巨大的ERP的受惠者只是具体办事人员，管理人员根本享受不到ERP的好处。所以，现在各ERP厂商都在改善自己的产品，为管理者提供智能的信息分析。 实施智能化需要有正确的数据，并将这些面向作业的数据转化为面向分析的数据，然后从这些面向分析的数据中提取、分析和发掘其蕴涵的规律。相应地，ERP系统提供了数据仓库、在线分析OLAP（On－Line Analysis Process）及数据挖掘（Data Mining） 三项技术来完成提取、分析和发掘这三项工作。 实现商业智能对ERP产品的技术有较高的要求。系统必须具备这样的体系结构和技术，能够把分散在各个部门、各个分公司、各个工厂的数据都汇集到一起，利用OLAP和数据仓库的技术加以处理。很多ERP软件在开发之初，就构建在相对分散的体系结构上，企业的各个部门都是一个个信息孤岛，彼此之间的信息很难共享。没有整合的信息，也就谈不上智能。
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