三、從水平市場轉向縱向行業解決方案
提起ERP，大家都能想得到一些通用的模塊，比如說財務、生產制造、人事管理和庫存分銷等等。其實，很多用戶早就發現靠這些基本的模塊不能滿足他們的需求。于是，很多的ERP廠商就提出要開發更加縱深的專門針對某個行業的“行業解決方案”，從而把ERP真正推到制造業以外的各行各業。行業解決方案通常都是以通用的財務等模塊為基礎，在此之上疊加針對每個行業特殊要求的小模塊。 不同行業的管理問題有天壤之別。由于篇幅，這里僅列出兩個具體行業的特點：
1、汽車行業是典型的離散式制造，流水作業。這個行業的廠商考慮的是如何使流水線得到最充分的利用，如何削減生產成本。汽車工業具有多品種、小批量與全球化生產趨勢，質量保證體系須遵循QS9000體系，對售后服務有較高的要求。相應地，ERP系統提供產品數據管理，基于規則的產品配置管理，工程更改管理以保證多品種的產品要求；在生產上提供供應鏈管理、精益生產、KANBAN技術以及質量管理，以實現滿足QS9000要求的小批量全球化生產。同時客戶服務管理功能提供產品售后跟蹤記錄，代理維修商管理。
2、大眾消費品行業則不同，一盒冰紅茶的成本總共也不過一塊多錢，甚至更低，花力氣在制造過程中尋求成本的降低沒有太大的意義。這個行業關心的是如何在與分銷商和零售商打交道的過程中降低成本，并籠絡住他們。消費品工業的競爭體現在品牌、價格、成本、質量和速度上面。 ERP系統的客戶關系管理CRM（Customer Relationship Management）、高級定價策略，將為企業提高產品牌知名度、制定最具競爭力的價格以擴大市場，提供有效的手段。 同時，ERP系統的質量管理、快速補充供貨管理、高級運輸管理、倉庫管理及電子貿易等功能為企業提供高效的后勤管理體系，以更低的成本、更快的速度、更好的質量面對激烈的市場競爭。 由此可以看得出來，真正有效的管理系統必須能解決每個行業的具體問題。ERP廠商們雖然早就意識到行業解決方案的重要性，但一直都處于一種紙上談兵的階段。近兩年來，幾家著名的ERP廠商終于紛紛推出了自己的各種行業解決方案。企業在考慮ERP系統時，應該考察候選廠商是否有相應的行業解決方案和該行業的專業知識。只有對客戶所處行業有深刻了解的ERP廠商，才有可能為企業提供真正的價值，成為企業的戰略性合作伙伴。
四、從簡單的數據處理到智能的信息分析
在ERP的管理范圍更廣泛、呈現行業化的趨勢的同時，激烈的市場競爭迫使企業必須快速、準確地作出決策，面對這一情況，ERP在深度上便呈現智能化的趨勢。
隨著軟、硬件技術近年來的快速發展，以及業務環境對智能化提出的要求，目前ERP系統已在智能化方面邁出了可喜的一步，并將持續發展下去。
何謂智能？以ORACLE的商業智能系統為例，它是構建在經典的基于目標／事實／例外的管理理論之上。依據每個企業的具體情況，系統可以預先設置好27個KPI（關鍵業務指標，如銷售額、存貨周轉率等），并可實時考察企業的現狀與理想的KPI的差距有多大。當例外發生時，還可通過電子郵件通知相關人員。但是，對企業領導者來講，最關鍵的還不是知道什么時候發生了什么，他最關心的應該是為什么和怎么辦。一批訂單的交貨期被耽擱了，是生產能力太小了還是供貨商的原材料有問題？這時候就應該往下進行數據挖掘，找出真正原因。找到了原因，還要解決問題。要想在客戶沒有撤消訂單之前交貨，把部分部件委外生產可行嗎？由一家供貨改為三家原材料供應商可行嗎？對成本和利潤的影響如何？這時還需要商業智能系統的建模分析功能給出直觀的回答。 散布在企業各個角落的數據經過整理和匯總就形成信息，對信息的分析和研究可以形成知識，知識經過升華成為智慧。傳統的信息管理系統只是完成了初步的工作，充當一種匯總和整理數據的電算化工具而已。這也是為什么中國很多已經上了ERP系統的企業的領導感覺不到ERP的效果的原因。他們通過ERP得不到直觀的有關整個企業的知識，更不用說通過ERP尋求解決問題的智慧。耗資巨大的ERP的受惠者只是具體辦事人員，管理人員根本享受不到ERP的好處。所以，現在各ERP廠商都在改善自己的產品，為管理者提供智能的信息分析。 實施智能化需要有正確的數據，并將這些面向作業的數據轉化為面向分析的數據，然后從這些面向分析的數據中提取、分析和發掘其蘊涵的規律。相應地，ERP系統提供了數據倉庫、在線分析OLAP（On－Line Analysis Process）及數據挖掘（Data Mining） 三項技術來完成提取、分析和發掘這三項工作。 實現商業智能對ERP產品的技術有較高的要求。系統必須具備這樣的體系結構和技術，能夠把分散在各個部門、各個分公司、各個工廠的數據都匯集到一起，利用OLAP和數據倉庫的技術加以處理。很多ERP軟件在開發之初，就構建在相對分散的體系結構上，企業的各個部門都是一個個信息孤島，彼此之間的信息很難共享。沒有整合的信息，也就談不上智能。
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