ERP
导读:ERP是近年来比较有效的信息化管理工具,曾经它还只是大企业才能“享用”的东西,如今也逐渐在中小制造业中流行起来。但遗憾的是,大部分企业的ERP软件面临难以落地的窘境。
好好的ERP软件,花了几十上百万,为何最后变成了进销存?传统的ERP软件为什么难以落地?本文与你探究一二。
传统ERP难落地的原因
学员A:因为在粗放式管理当中,企业没有做到标准化和流程化的管理。大部分企业是通过ERP信息化软件倒逼企业的标准化和流程化,本末倒置了。
学员B:现在有一些企业是为了上ERP而上ERP,内部没有流程和标准化的基础。从采购到出货整个流程都存在问题。
学员C:因为市面上的ERP软件就不适合我们一般企业里面职工的素质要求,很多的企业里面的员工素质参差不齐,ERP软件的操作反而就增加了工作难度。
这就是我们企业里面开会的时候,老板经常问大家“我们ERP为什么做不好呀?”我们都是这么回答的。这些回答当然没有错,都是ERP难以落地的客观原因。但这些思考还是停留在表层,我们需要进行更加深度的思考。
1、数据不准确
由于基础管理的缺失,ERP系统渐渐演变成了一个进销存系统,ERP系统中MPS生产任务安排调度这一功能模块在大多数中小企业中难以真正实现。
我在企业中发现一个有意思的现象,上了ERP系统的企业几乎每年都要请软件公司上门做一次售后维护,这个售后维护就是把系统中的数据作“清零”处理。原来,企业每到年终做完仓库的静态盘点后,便会发现系统里面的数据与实际不相符。
比如,生产物料在系统中有明确的数据,但在仓库却又找不到相关的物料;系统中订单还是待产状态,而实际上,该订单已经入仓,甚至交付客户了。
ERP的数据不准确则不能真实反映企业真实的生产状况,便无法给生产做决策支持,这个信息化工具就成了摆设,还造成管理上的巨大浪费。
2、数据录入的不及时
数据的不准确又大都源于数据录入的不及时。
说到数据在ERP应用中的重要性,大家最常挂在嘴边的一句话是“三分技术、七分管理、十二分数据”。因为没有及时、准确的数据,ERP应用就成了无源之水。因为数据错误的话,即使ERP上线了也是没有任何意义的。因此,对ERP项目实施来讲,基础数据的准备工作、录入工作尤为重要,而录入工作是艰巨而枯燥的重复工作,在很多企业往往因为数据录入不及时导致数据不准确,最终导致ERP系统落不了地。
3、被动性
那么,又是什么原因导致我们的数据录入不及时、不准确呢?根源又在于被动性。
被动性是指,传统ERP软件更多是结果上的呈现,解决的是合规性问题,结果上呈现的是过程问题,过程问题的背后是知情的问题,知情的背后是细节问题,细节问题的背后是信息(数据、状态)采集问题。而数据的采集是主动的呈现,而数据的录入是被动的规范。
这就是很多企业,老板遇到的瓶颈和问题,我们所犯的错误也就在这个地方。很多企业没有通过精细化管理做到系统知情,其过程管理是失控的,信息的采集也是失控的,这样就无法真实呈现生产过程的数据和状态。所以,我们ERP难落地,我们的MPS主生产计划难以指导生产。
被动性也是指,ERP上线后,员工大都是在被动地使用软件,或者说很多人不愿意使用这个信息化的工具。一方面是因为缺少业务培训,员工根本不会用;另一方面ERP软件因为参数设置和基础数据不准等问题,导致MPS功能模块失效,久而久之,员工还会不会相信ERP系统所生成的计划呢?
从物理工厂向数字化工厂转变
信息化需要强大的数据收集和分析系统去支撑。因此,传统的ERP软件落地的突破口在于数据的采集和呈现。我们要有从物理工厂向数字化工厂转变的意识。
每年我都会去先进制造业国家看看那些国家的制造业发展状态,如德国西门子、ABB公司,以及日本的一些先锋制造业。好多年前,西门子就在讲“数字化双胞胎”,我起初还认为这是西门子公司给我们中国人卖的一个概念标签,好让我们企业买他们的产品。
“数字化双胞胎”(Digital Twin)帮助企业在实际投入生产之前即能在虚拟环境中优化、仿真和测试,在生产过程中也可同步优化整个企业流程,最终实现高效的柔性生产、实现快速创新上市,锻造企业持久竞争力。
数字化工厂建设的核心是数据的采集和状态的呈现,是智能工厂的基础,是当下制造型企业必须要认真践行的课题。
数据是未来企业的核心竞争力之一。我们不要以为那是软件公司的事,那是互联网企业的事,对于我们制造型企业,数据也是非常宝贵的。我现在发现很多先锋制造业都很重视数据系统的打造。
数字化工厂建设的优势:
1.减少对人的依赖(如激光切割机、CNC);
2.让多批次小批量或个性化定制的需求得到快速响应;
3.促进各个部门的高协同性,提升竞争力;
4.成为“透明工厂”:流程透明、状态透明、数据透明;
5.生产基地可复制。
结语
传统ERP软件为何难落地?根本上是数据采集的问题,我们要重视企业的数据采集系统的建立,重视过程精细化管理的打造,并朝着向数字化工厂转变的目标,做到流程透明,状态透明,数据透明。