高的数据准确度和数据质量是ERP系统成功运行的基石。然而，人们对数据准确度和数据质量却存在广泛的误解。最常见的误解是：如果基本的数据编码体系和基础数据输入业已完成，ERP系统也成功上线，数据准确度和数据质量便只与数据输入错误和库存数据误差有关。其实拙劣的工作流程和做法是差强人意的数据准确度和数据质量的主要罪魁祸首。例如，不可执行的生产订单常常被迫半途中止，大量的半成品/在制品堆积在生产线上，直到生产订单恢复生产才能够被消耗和处理。当前的ERP数据流肯定会一片混乱，变形扭曲，而变形扭曲的数据会误导ERP使用者。结果呢，是更多的生产订单不可行，盲目的采购，恐慌性物料堆积，数据流变得更加混乱。于是，ERP使用者也开始秘密使用自己“更方便和更可靠的”流程和做法，将ERP系统抛弃在一边。这便是在ERP环境下的数据暗流。

　　然而，某种程度的数据变形虽然令人讨厌，却无法完全避免，因为由于各种原因，我们无法完全根除数据变形。因此，怎样将数据变形控制在可容忍的程度之内，尽力降低其对生产运作的负面影响，就成了我们永远关注的焦点。在ERP环境下，怎样通过消除拙劣的工作流程/做法和建立完善的工作流程来管理数据流呢(本文仅讨论计划与排产，采购与库存管理方面)?

　　[要想试图减轻这些由于拙劣的工作流程和做法带来的数据变形，首先要正视这些实际存在的问题。]

　　审视拙劣的工作流程/做法

　　在ERP环境下，什么是拙劣的工作流程/做法呢?简而言之，任何不能按计划执行，或者妨碍我们发现ERP系统中存在问题的工作流程/做法即是拙劣的工作流程/做法。

　　不可执行的生产排程引发数据地震

　　不可执行的生产排程是一号企业公敌，因为它不仅使生产极度不稳定，浪费企业宝贵的人工、生产能力等资源，还恶化数据准确度和数据质量(光是处理和跟踪散布在各个生产线上的在制品就令人头痛)。

　　不可执行的生产排程是数据地震的震中。之所以发生数据地震，是因为我们没有充分意识到不可执行的生产排程对实际经营运作所带来的巨大的破坏性影响以及其对ERP数据流的巨大冲击。要解决这个问题，必须强调纪律和追求更好的原则。

　　确定了的生产排程必须没有缺料，而且通过了生产能力计划CRP的检验。

　　首先，“小批量多批次”原则使生产订单精炼而敏捷：精炼而敏捷的生产订单能够在动荡环境中尽可能地稳定生产和ERP数据流;其次，精炼而敏捷的生产订单可以缩短生产订单的完成周期，因而成品能够及时入库，数据流也更加透明。利用每天/每周的生产进度报告就能够及时反应并指导实际生产运作;再次，精炼而敏捷的生产订单可以方便企业在面对不断变化的销售需求时，更加富有弹性。

　　突显当前生产订单所需要的所有在订物料：列出当前生产订单所需要的在订物料，协力确保按期到达。一旦发生变动，及时调整当前的生产订单排程。

　　积极主动地识别和处理各种潜在的问题：生产排程时，积极主动地识别和处理任何潜在的阻止生产排程的问题。比例说，生产排程时发现，某一物料的可用现有库存刚好等于或稍微大于满足某生产订单的数量要求。如果该物料所规定的可接受的库存差异可能对生产订单产生重大影响，这时就需积极主动地作一番调查和必要的安排。要是不过问就确定该生产订单并交付生产线，如果等到生产线在生产途中才发现该物料实际上缺料，那就为时太晚了。

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