集团ERP项目成功上线的必要条件
1 ERP项目的概念和实施的意义
1.1 ERP项目的概念
ERP项目,即企业的资源计划,EPR以信息技术应用为基础,以系统管理的思想并基于计算机管理系统的企业管理模式,为决策层和员工提供现代化的具有科学化决策特点的管理平台。
ERP具有两层次上的概念。广义的概念是在有效地利用经营资源基础上,实现企业的购买、物流、生产、会计等整体的功能,追求企业经营的最高效。狭义的概念是实施ERP目标的一体化的软件包。ERP项目是把用于生产、营业、人事和会计的整个企业中人力与资金等经营资源进行重组,形成一个整体的体系,在最大程度上提高企业的经营和生产效率。
1.2 ERP项目的意义
ERP项目是为了完成某一种特定的产品或者特定的任务而做的一次性工作。ERP项目的实施要涉及到一些能够完成相互关联活动的员工。ERP项目能够在有效利用项目资源的基础上,高效率地、及时地完成项目的内容。ERP的实施,标志着企业的信息化建设已经进入了较为高级的阶段,大大提升企业核心竞争力,从企业经营的角度上看,ERP提高了企业对市场的动态应变的能力。同时,ERP也在一定程度上降低了企业的运作成本,并增加了企业对于风险的控制能力,为企业集团经营战略的定制提供了较强的技术服务,为企业提供适合自身长远发展的信息化的平台。
2 ERP项目上线的前期准备
2.1 成立ERP项目筹备小组
成立ERP项目的筹备小组,是ERP项目实施的基础。小组成员要包括企业的管理层代表,企业的管理部门领导和信息部的主要领导人员,以及业务部的管理人员。另外,筹备小组可以聘请咨询机构参与到ERP项目的筹备工作中。
2.2 ERP项目知识的培训
在ERP项目知识的培训中,首先需要了解ERP的概念和ERP的功能,从而进一步进行项目的可行性研究分析和需求分析,为以后的前期准备工作做好理论基础。
2.3 可行性研究分析和项目的立项
可行性分析报告的批准和项目的立项是项目正式开始准备的重要环节,在这一过程中,筹备小组需要对项目有一个正确的理解和高度的认识,为以后项目的实施做好基础工作。
2.4 需求分析
需求分析,即要求企业根据经营管理特点对自身进行改进的需求分析。每个企业都有其不同的经营管理特点,因此也有不同的管理要求。进行需求分析的时间较长,需要一定的专业性,因此,需求分析应当在相关的指导下进行。对于数据报表的需求分析,因为报表的形式多样,因此要对数据报表的需求列出相应的清单,按需求的不同等级排列。
2.5 ERP测试数据的准备
在这一过程,企业应从主要的业务数据中,选择具有代表企业经营的典型性特征数据,并作为ERP选型的测试数据,并由企业的各个部门进行数据的填写以及数据报表的采集。
3 ERP项目上线的必要条件
3.1 企业的合理需求和实力
首先,企业要成功上线ERP项目,关键在于企业自身是否具有需要ERP系统的需求。ERP项目是一项庞大而复杂的系统工程,所涉及的方面较多,投入资金大,实施的周期较长,实施的难度较大,同时,在实施中也存在着一定的风险。上线ERP项目意味着新的管理思想和较多资源的投入。因此,企业要有足够的资源,包括人力资源和财力资源,有充分的需求,才能考虑ERP项目的上线。在筹备小组成员对ERP项目有了一定的理解后,要根据企业自身的现状提供项目的可行性分析的报告。
ERP项目正式在立项前,要对公司的实际情况和实际需求进行相关评估,才能判断公司是否具有足够的实力和合理的需求进行ERP项目的实施。因此,企业具有合理的需求和足够的实力,是ERP项目上线的必要条件之一。
3.2 实施基础准备充分:管理基础、数据基础、人员基础
在实施ERP项目之前,要保证项目实施的基础,如管理基础、数据基础和人员基础的准备充分,是ERP项目能够成功上线的重要条件。
3.2.1 管理基础
管理制度的健全完善和执行得力是满足系统实施的首要条件。
满足集团化的运营和管理,集团ERP只是一种工具、或是一种手段,它需要一系列规范的、统一的基础管理制度来做支撑和保障。如果各公司甚至各部门,五花八门,百花齐放的管理和业务现状会严重制约着ERP工作的推进。上线前梳理的各种业务流程一定要先从实际业务中得到应用和检验,在实务中得到根本的贯彻落实。没有得到实践检验的流程和制度,决不能寄望于通过集团ERP的上线一并解决集团的制度完善和彻底贯彻,这样会导致ERP推进的难度和阻力会很大。ERP系统应该不光是看作一线员工提高效率的工作工具,更是实现集团化经营而必须落实内控规范和相关管理制度的手段,以及中高层进行决策的基础。因此我们要认识到内控基础规范和相关管理制度嵌入在ERP系统之中的重要性。
3.2.2 数据基础
ERP上线需要先做好系统编码体系的准备工作、初始化数据的采集工作。集团ERP开始实施前,应该有专门的人员确认相关初始化的数据。需要做调整的数据最好在实施前就完成,让上线单位减少数据返工,让服务器减少垃圾数据的沉淀,让初始化数据尽量准确、真实、完整、规范。