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(Bill of Material，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，领导对项目的关注程度和推动力非常重要。因为信息化建设不仅仅是一项信息技术实施工程，也是一项优化业务管理工程，而数据整理则是对业务流程的具体梳理。信息化实施涉及业务流程优化、重组等，这些不仅会让员工使用旧系统的习惯发生变化，甚至员工的日常工作习惯也可能受到影响。由于数据整理工作会涉及到部门或个人利益，常导致很难搜集到准确的数据，因而需要决策层的大力支持。在数据梳理过程中，如果通过分析得到严重影响数据输入、数据产生或数据管理等的原因，则可能需要优化企业业务流程，建立必要部门或者削减臃肿部门。企业信息总监(CIO)要抱着不惟上、不惟书、只惟实的态度，公正客观地对待信息化进程中遇到的各类问题。明确各部门职责，建立日清日结工作机制，强力推动各项工作的顺利进行，把实施信息化和企业制度改革相结合，只有这样才能少走弯路。因此，在信息化实施过程中，需要一把手亲自抓，一把手工程是信息化建设成功的基本保障。
3.3 慎重系统数据迁移
不管是新系统还是旧系统，数据都是系统的核心。数据整理的过程不仅包含对业务流程的重新梳理、更改，还有相当一部分工作在于对旧系统的数据的迁移。笔者认为，将旧数据库迁移至新的系统上并非是异构数据库那么简单，对于旧系统的数据重新整理和迁移都需要慎重进行。
在进行新旧系统更换时，如果将旧系统数据原原本本搬迁至新系统，那么将不能对旧数据进行业务流程重新审视和考核，也就失去了流程梳理、业务重组信息化实施的最大管理意义。对于不同厂商开发的信息化系统，其存储逻辑必然不同，如果将旧系统的数据不经转换直接迁移至新系统，新系统的运行负担可能会较重，难以发挥新系统的最优性能，甚至可能因为系统差异导致信息不准确。笔者认为，最好能在基于新系统存储机制的基础上，对原数据结构进行修正，建立起能够适应并发挥新系统性能的最佳结构。当然，并非旧系统的所有的数据都可以平滑过渡到新系统中，用户和实施者应该首先关注数据的有效性，其次才是新数据的结构及迁移过程中的技术问题。
3.4 明确梳理业务流程
在科技发展日新月异的今天，科技、创新是企业发展最关键的法宝，然而技术实力相当的企业，有的发展如日中天，而有的则相反，究其根本，相当一部分原因和管理有关，而管理的好坏就着重体现在对实际业务流程的管理上。改革发展的几十年中，不少的老牌企业最终因为业务管理混乱而走向衰退。
从ERP实施的整个过程来看，与基础数据相关的工作包括业务调研、业务分析、流程梳理、数据整理、数据整改、数据维护等几大过程，其中起核心作用的是业务流程的梳理，这也是实施信息化建设的最大目的。业务流程是数据整理的大纲，为数据整理指明方向。如果在数据整理过程中没有确定明确的业务流程方案，在实施过程中项目团队常常表现为执行不力、人浮于事，结果大家都在等待中无端地消耗掉时间。企业流程确定对于信息化项目的实施是至关重要的，只有在业务流程的职责化、制度化等方面做好工作，才有可能让项目顺利实施。
3.5 重视MBOM搭建工作
信息化系统中共有3大数据源，分别为工程数据源、库存数据源以及其他各项参数的设置，其中前两者占了整个信息化系统数据库的90%，它们的整理难度也是最大的，需要花费更多的精力去处理，建议尽量提前做好充分准备。工程数据源主要包括编码体系建立、BOM的搭建等工作。BOM是工程数据的最重要的组成部分，根据过程不同，可以将BOM分为EBOM、PBOM、MBOM等。由于EBOM和MBOM的不同，多数企业的做法是将EBOM直接用于指导生产。EBOM搭建可以根据设计结构自动生成BOM结构，而MBOM搭建根据生产实际需要花费大量时间进行重构。MBOM搭建的最基本原则是保证和EBOM一致，建立起企业自上而下的统一数据体系。然而由于历史原因、业务流程等多种原因常造成EBOM和MBOM严重脱节，致使MBOM搭建工作量较大。MBOM搭建是一项工作量大、难度大、周期长的工作，必须有强有力的组织保证才能完成。此外，对于MBOM搭建及其相关数据准备工作而言，能提前就不要拖后。当然，库存数据也是信息系统的基础数据源之一，因为系统的有效运行同样离不开准确的库存数据支撑。
虽然PLM能够贯穿整个研发体系，ERP能够打破从制造到营销的所有壁垒，但是二者均不能彻底解决“信息孤岛”问题。充分利用各个系统的功能优势，整合两大信息资源，发挥基础数据的最大优势，达到从设计至销售一体化应用已经成为信息化发展的必然趋势。通过ERP和PLM集成，可以实现产品管理和企业管理的一体化，从源头梳理业务，通过基础数据整理最终达到业务整合、规范管理的目的。ERP、PLM两大系统能否集成成功的关键在于规范基础数据和建立基于实际业务需求的集成系统（中间表）。
对于信息化的两大系统而言，PLM侧重研发和工艺管理，一切研发和工艺数据将在PLM存储：ERP侧重采购、质量、财务、营销等管理，而他们的基础数据也是大部分来自于研发和制造，这就要求ERP中的物料编码、BOM结构、工艺资源、工艺路线等所有物料信息都要和PLM保持高度协调、严格一致，杜绝一物多码或者一码多物情况的出现。这就需要统一规范的数据管理机制。基础数据就好比血型，如果两个人的血型不一致，输血导致的结果是可想而知的。同样，如果PLM和ERP的基础数据不一致，信息化系统必将走向瘫痪。所以在实现两大系统集成之前，如何确保两大系统的数据完全一致是决策者首先要考虑的问题。
通过建立PLM和ERP的集成体系，从设计到销售的一体化流程就建立起来了。PLM有着强大的研发管理功能，ERP有强大的生产、财务、采购、营销、财务等功能，而二者能否发挥其各自的最大优势，关键在于集成系统（中间表）的开发。开发功能是根据业务来实现的，尽管不同企业的业务不同，但总体来说，大多数企业都要求实现两大系统数据的准确、及时、同步传输和业务的协同管理。以制造业为例，同步主要包括产品物料同步、EBOM和MBOM同步等，协同主要指的是产品生命周期管理和协同变更管理等。
对于系统集成，建议一般不要触动两大系统的核心代码，除非这样能给企业带来巨大的经济效益，否则会给集成带来较大的开发、维护成本，而且有一定的集成风险。实际在两大信息系统集成时，大多数企业都会选择尽量维护原系统特有功能而仅仅针对具体业务开发集成系统（中间表），实现数据源头PLM向ERP发放过渡的机制。这里需要注意的是，集成系统是联系PLM和ERP两大信息系统的惟一枢纽，对于集成系统任何一项业务变动或功能开发都要进行严格的评审和全面、反复的测试。如果测试不准确，可能会给信息化系统带来瓶颈，导致后续的数据发布不同步而带来数据混乱。
3.7 强有力的IT技术支持
基础数据整理工作量之大、范围之广，仅仅靠手工是远远不够的。对于已经明确的整理或业务规范，如果能用信息手段实现，那么将起到事半功倍的效果。例如在数据整理的初始阶段，开发数据对比、自动查询等功能将给数据整理提供很大的便利：在数据迁移阶段，开发数据批量导人、自动纠错功能将会给数据整理节省大量时间：在数据发布阶段，开发数据预发布检验功能，为实现两大系统数据结构完全一致提供了保障，而这些仅通过人工是很难实现无缝对接的：在上线前的两大系统数据修改和上线后的数据运维阶段，通过开发各种业务报表可以实现对系统数据的快速、准确的查询与修改。IT技术不但为数据整理工作提供了很大的便利，而且大大提高了数据的准确度，对于企业信息化数据整理这样庞大的任务来说，更是必不可少的。
3.8 重视培训、集思广益
企业信息化不仅是一项IT技术，它首先是一种管理思想，不管对于从事数据整理的职员还是领导，如果项目组成员对信息化和数据整理理解不透彻，将很难保证数据整理工作全面、有效的开展，所以需要对数据整理小组进行白上而下的系统培训，信息化对于传统制造业来说是一次新的思想冲击，在信息化实施的过程中，团队领导在全力支持工作的同时，还要更加积极的学习，善于倾听团队成员提出的合理化建议。很多时候，采取一个合理化建议往往会给数据整理工作带来意想不到的方便。例如在本次企业信息化实施过程中，由于产品的变形较多，甚至同一部件的变形多达20种，按照信息化物码严格对应的要求，若2个部件不是完全一样，就需要创建2个不同的BOM结构，而事实上，对于这20种变形部件的BOM来说，接近90%的子级部件都是一样的。如果按照系统搭建MBOM的原则，则需要搭建20种不同的EBOM和MBOM，后续需要对此部件进行数据维护，则需要维护20次，其工作量不但很大，而且很容易漏改，导致数据更改不彻底。在MBOM搭建之初，数据整理小组某成员提出了建立“公共部分BOM”的搭建思想，当时由于不合乎搭建规则，多数成员没有给予重视，而随着MBOM数据维护工作量的增大，“公共部分BOM”被提上议程，并最终解决了困扰企业相似部件BOM需要进行多次反复更改的难题。
3.9 上线前数据质量的保证
MBOM是生产数据的源头，系统中MBOM数据质量的好坏直接影响着信息化系统运行的成败。关于ERP中数据质量的评价方法很多学者从理论层次进行了深入分析、探讨，这里不再详述。上线前数据整理工作最主要的是保证静态数据的准确性和完整性。这里结合企业信息化过程中MBOM整理实际，笔者给出一些符合生产实际的上线前MBOM数据整理建议。
a.将企业所有部门（包括设计、制造、采购、仓库等）的数据进行统一，整理出所有物码不符情况，并逐一进行规范，最终达到一物一码100%对应。
b.搭建完全基于EBOM的MBOM。EBOM是数据的源头，MBOM是基于BOM而来，不可本末倒置。
c.在原有制造部门投料的基础上，将原投料BOM和基于设计而搭建的MBOM进行对比（包括物料、工位、数量、工艺路线等），找出差距，逐一到现场落实。
要想保证信息系统成功上线，需要保证基础数据的准确度在90%以上，否则上线后的数据整改压力将会很大。对于库存、采购、财务等数据也可以采取类似的方法进行彻底清理，只要系统数据质量大大提升，那么ERP发挥巨大的系统效应也就指日可待。
3.10 数据维护与运维
系统上线对于整个信息化实施过程来说，可以认为是一个阶段的结束，而后续基础的数据维护和优化工作是随着企业的发展需要长期坚持开展的。很多企业系统实施不成功的原因就是把“上线”作为项目的结束。“上线”并不是终点，而是一个新旅程的开始。上线前核对数据所指的内容主要是静态数据，即使上线前的静态数据准确度达到98%以上，上线后系统也会出现很多意想不到的问题，可能会出现远多于5%的问题，甚至会出现因为某些关键数据不准确而使系统不能运行的情况。对于这种情况，多数企业采取的方法是新旧双系统运行，然而带来的直接结果就是工作量翻倍。对于上线后可能出现的问题，信息化部门要成立专门的、素质过硬的数据维护小组，仔细分析问题出现的根源并及时、全力应对，防止系统掉线。此外，还应建立数据上线后相应的各种辅助制度，如数据维护制度、仓库盘点制度、考核激励制度等，特别是考核制度，对于新生的信息化建设来说尤为重要。这里需要注意的是，当数据整理到一定程度并经慎重评估后，要果断扔掉旧系统单独上线，否则会因为犹豫而错过上线的最佳时间。上线后的维护是信息化系统要经历的一个必不可少的短暂痛苦过程，但只有实际运行新系统才能最大限度地挖掘隐含问题，以达到正本清源、尽快规范业务流程的目的。依据笔者参与企业信息化建设过程中的统计数据，上线后对基础数据的整改力度是上线前的至少3倍，甚至更多。
3.11 基础数据安全性
信息系统除了保证满足日常运行的基本功能之外，还要保证数据的安全。数据安全的保证措施可以从技术和制度2个层面考虑。技术方面，通过数据安全技术防止非法操作带来的数据泄露、更改或者破坏等，如对操作权限的设置等；制度层面，主要是指建立数据安全、保密制度，通过制度确保数据在系统中安全传输。此外，为了防止突发事件，还需实现定时对系统数据的备份以及数据恢复等功能。
3.12 正视信息化建设
信息化不仅是一次新的技术革命，也是一次新的管理革命，新的东西未必就是适合自己的，一定要综合考虑多方面因素，逐层深入改革，否则项目实施就会有巨大的风险。当然也不要一味迁就，否则信息化改革注定失败。企业实施信息化的目的之一就是给企业带来方便，然而我们要正视这样一个问题：不可能所有的数据都从系统出发。信息化实施的过程中，要全面考虑，统筹兼顾，从大局出发，综合考虑业务需求及对系统性能的影响。例如制造业中的辅料（系统不便搭建MBOM而物料本身的价值又较低的），如果将其纳入系统，不但会给MBOM搭建和维护工作带来不少的工作量，而且可能会改变MBOM的搭建机制，甚至可能导致结构混乱。此时，系统中的辅料采用手工单据是综合考虑后的最佳方案。此外，信息化建设给企业带来的影响是潜移默化的，并不像买卖东西那样直观，但是它会逐步改变企业在未实施信息化之前的随意性和不规范性，使得企业管理逐步走向正规。
4 结束语
从实践角度阐述了制造型企业在信息化建设中基础数据整理的内容及其影响因素，结合笔者在企业实施信息化心得，对制造型企业信息化实施过程中不同阶段的数据整理工作给出了一些具有实践意义的方法和建议，对其他制造型企业实施信息化建设具有一定的参考价值。对于信息化基础数据整理工作，本文主要站在企业角度从业务和管理层面进行分析，若能综合考虑企业、实施团队以及系统自身特点将会给信息化基础数据整理工作带来更有益的指导和帮助。
转载请注明出处：拓步ERP资讯网http://www.toberp.com/
本文标题：制造型企业信息化基础数据整理研究
相关文章
