金蝶报表数据采集不了为什么 ERP系统是怎样实施的？步骤有哪些？
ERP系统是怎样实施的？步骤有哪些？
1、明确自己的业务需求，不同行业、不同环节对
物流规划的七个步骤？
物流行业具有覆盖面广、专业性强、多学科交叉、系统复杂等特点。物流规划的类型也很多，从供应链角度可以细分为不同的物流环节，从企业分类角度至少有几十种类型，从物流功能角度可以多重拆分，从创新应用角度可以与时俱进。因此，物流规划涉及的范围很广。如何利用物流专业知识和经验进行物流规划，需要从以下几个步骤考虑:关注问题、准确定位、构建结构、特征分析、归纳推理、数据建模和解决方案。结合我们在大型上市公司、中型企业、机构的规划设计经验，包括物流网络、智能工厂、城市配送、物流战略、物流园区、仓储规划等。，对物流规划的步骤进行了说明，以供参考，可根据不同的对象和环境进行调整，稍后将出版各类规划的参考目录。
第一步:解决什么问题？
首先要明确自己的专业是为了解决什么样的问题。 "问题与挑战这里提到的不一定是客户描述的问题，因为客户描述的往往是外观或者是管理或者运营水平，我们需要对问题进行分类。不同的问题可能会有不同的解决，也可能会发现这些子问题不是一次就能解决的，而是需要分阶段解决的。比如解决生产或仓储包装的标准化问题，不需要通过生产或仓储环节进行优化，而是从供应商源头进行调整，因此需要增加一个优化模块，这与计划方案的复杂程度不相适应。也会增加。
在规划问题中，我们大致将供应链物流规划分为物流网络规划、城市配送规划、生产物流规划、物流园区规划、仓储规划等。每一种规划都可以细分成几十个、几百个要素，甚至更多，底层的逻辑和关系更加复杂，所以一定要通过表面问题的分类，找出真正需要解决的是什么样的问题。
有时候客户可能会问更多的问题，那么你可以把这些问题和方法元素整合起来，然后一层一层的整合，最后把问题提炼成一两句话，找到牵一发而动全身的关键点，这是最好的选择。
步骤2:规划内容定位
明确了从专业角度需要解决哪些问题后，就要对这个规划方案进行定位。物流是一个复杂的系统，有许多种类的节点，当服务于不同的商业形式或行业时，它们有不同的功能。比如从环节上看，有供给职能、分配和流通职能、生产和供应职能等。从属性上看，有战略储备功能，快速补货功能，中转功能。如果需要规划和实现的物流系统定位错了，系统逻辑就会有问题，方向错了，输出结论肯定会有很大偏差。所以无论是解决一个网络规划、仓储规划还是配送规划，都需要知道自己在供应链环境中处于什么位置，也就是上下游的情况，需要达到什么样的目的。同样，这样的定位也不是头部采取的。
当然，有些会通过实证分析得到一个实证导向。我认为最好的办法是将要素拆分，结合方法分析其投入、产出和自身逻辑，从战略和操作层面得到一个科学合理的规划导向，包括时间、空间、流向、流向等几个核心要素的分类分析。
第三步:搭建房屋模型。
要建一个属于这个规划的房子，房子的结构是一个很好的分类模型，包括顶层目标、中间结构和支撑。需要解决的问题可以放在顶层目标中，中间层的结构可以按照供应链的物流环节或者需要解决的问题模块进行分类。您可以建立一个层次结构，也可以通过分类继续建立多个层次结构。只要能清晰的体现出体系结构，你就可以把它建成那样。
对于全屋的支持层面，可以把规划方案的执行层面放进去，比如需要什么样的设备支持，什么样的信息支持，什么样的标准化操作流程支持。当然，这里的支持不是一般的概念，而是这些支持实现的模块是经过充分分析确定具体流程配置后搭建的。在我们的方法中，流程划分得很细，基本上大部分物流活动都放在流程的不同环节。规划的房子搭建完成后，整个规划方案的结构会基本清晰，一目了然，方便团队与客户沟通，也方便。在后续更深入的分析或模型修改后，在计划周期内局部需求发生变化。
步骤4:数据特征分析
物流规划一定离不开数据分析，有些数据可以直接帮助形成分析报告，有些数据作为模拟的输入。这里要强调的是，数据分析最重要的目的之一就是发现业务特征。还有一个问题，数据来源在哪里？这里的来源有很多含义，来自信息系统还是人工采集？来自ERP，TMS还是WMS？来自SAP，用友还是金蝶？不同的来源有不同的数据字段、格式和数据量，不能完全保证数据的准确性。所以专业分析数据要谨慎，不能依赖数据。如果我们过于依赖数据，我们很容易陷入数字陷阱。从技术手段上，首先对数据进行标准化，然后通过统计工具或仿真工具对数据进行可视化和拟合，找到其特征，回归到业务层面，找出异常点或问题，帮助确定解决的方向。数据特征出现后，有必要与客户沟通 以避免被数据误导。
以上是从构建企业运营物流系统规划的角度进行的数据分析。有些物流规划是宏观层面的，比如园区规划、战略规划，有些是从的角度来规划的，所以对数据的要求不一定特别准确，只要能反映趋势就行。这样，只要逻辑正确，输入数据来源可靠，数据分析后反映的结论没有明显偏差，就可以接受数据分析。
第五步:归纳推理
归纳推理是检验物流规划能力最重要的地方。一方面需要专业能力对需要策划的场景进行拆分，同时也需要通过策划或者行业经验进行修正和判断。哪些是主要问题，哪些是次要问题，需要快速识别，否则将 "迷失 "在很多细节上。那么如何做归纳推理呢？我觉得应该从环节、流程、活动的角度来考虑，这也是为什么物流是一个实践与理论深度结合的专业。只有理论，没有实践，缺乏判断力。只有实践，没有理论，缺乏系统性。在这里我们可以学习 "战略地图 "模型和SCOR模型。前者有明确的分类和组合，并围绕目标构建相应的要素，后者呈现供应链流程 "完美地 "并且可以根据目标进行配置。同时可以通过系统的评估，从战略到信息化，进行决策。在结合和分析供应链物流拆分活动后，结合客户 实际问题，我们通过设计原则和系统分析方法找到解决问题的关键点，构建规划蓝图，然后系统地描述各个要素，从而通过归纳推理做出合理的规划。
每个策划项目的目标不同，要素不同，逻辑不同，一定要根据具体项目合理。分分合合。
步骤6:构建模型(工具应用程序)
这里说的构造模型主要是指数学模型。当然，并不是每个规划项目都需要独立建立数学模型。一些规划项目可以通过做数据分析来支持规划的观点。但有些规划项目，如选址、网络布局、路径优化、资源分配等，需要建立数学模型才能得到相对准确的结果。建模可以由物流专家独立完成，也可以由团队中的许多人来完成。物流专家专注于构建解决方案，然后建模工程师构建数学模型。也可以通过规划工具的应用来解决和可视化呈现，比如使用我们的物流规划决策系统(供应链物流数字化决策平台)作为辅助。如果对专业能力要求更高，学习时间更充裕，建议可以将物流理念与物流项目实践深度结合，认识两者之间的关系。同时要尽量使用数学工具，比如MATLAB，来编写和求解简单的算法。目的不一定是成为数学建模大师，而是从物流专业与数学建模相结合的角度思考科学的规划思路，有利于拓展项目的规划思路，提高效率。从我个人的经验来说，具备建模、算法编写、程序实现的能力后，对物流规划的思维会有很大的提升。
第七步:解决方案
解决方案可以分为两个层次，一个是概念方案(规划蓝图)，一个是详细方案。概念方案主要是根据物流专家的经验，结合详细调研后的详细分析，通过定性和定量的结合，制定一个长远的规划，来说明规划后项目能达到什么目标，各个模块能达到什么效果，以及相互之间如何关联。比如智能工厂中的原材料仓库采用什么模式，实现什么功能，生产线如何布局，成品仓库采用什么模式和功能，整个规划采用什么架构和思路。在详细设计中，应根据项目类型和客户需求采取相应的方案设计策略。例如，可以在战略规划中考虑战略倡议和实施；在网络规划中，如何分配库存，如何安排车辆路线；如何完成智能工厂物流中的各个工作流程？
无论概念方案还是详细设计，除了专业技能的运用，还需要强调方案的逻辑性和系统性。前面的分析部分需要对应方案，这样无论是看方案的客户还是做方案的团队(有些项目客户成员也会在策划团队)，都会在一个系统中完成，对策划的顺利进行和项目内容的补充调整会非常清楚，快速找到解决方案。
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