性，后者要求对系统运行过程进行持续监控，及时发现与矫正错误的数据，保证系统正常运行。比如，对于财务会计的总帐进行数据导入，必须核实导入时点的实帐与系统帐的对应性，对于单据流转，必须保证相关单据数据的准确性。如果数据都不能保证真实性，就更不可能有正常的系统运行，决策者将基于错误信息做出错误的分析，给企业带来难以挽回的损失。
综合来看，一方面，数据统计与检验工作往往被实施顾问因为各种原因而忽略甚至敷衍，而企业也难以认识到其重要性，经常导致实施项目的失败；另一方面，实施顾问普遍缺乏数据统计与检验的专业技能。前者跟实施方的市场策略关系密切，短期内难以得到改善；而后者则和实施方的人员素质关系密切，是能够在短期内得到较大改善的地方。
三、 数据统计与检验的要点——以库存管理和采购管理为例
数据统计与检验是ERP实施方法论的重要组成部分，但遗憾的是国内厂商的实际工作往往有意或无意地忽略了这个方面，数据统计与检验的执行在实施期间与上线初期应主要由实施顾问完成。ERP的实施项目不仅仅是软件的购买，作为整体产品的一部分——咨询与实施也是重要的产品内容，因此实施顾问的能力与专业素质将对ERP实施产生重大影响，加强实施顾问在数据统计与检验方面的执行能力应成为国内咨询公司与厂商需要考虑的重要议题。笔者结合ERP实施的亲身体会，通过举例介绍一些关键数据的研究与分析方法：
统计的基础（以计量单位为例）：任何统计都是基于计量单位基础之上的，在ERP实施过程中，实施顾问经常面对的问题就是国内企业的产成品、零件或材料的计量单位不统一，没有有效的计量单位就没有可靠的统计基础。因此，确定计量单位应成为数据统计前的主要工作。确定计量单位不能就软件谈软件，应跳出ERP系统的限制，从实际业务出发考虑。以标准容器为例，许多企业在库存盘点的时候不仅花费时间长，而且数据并不准确，主要是因为他们在实际操作中缺少对标准容器的使用，所谓标准容器并不是从字面意思上理解成为一个“桶”或一个“箱子”。容器是承载实物的标准化载体，一个托盘就可以认为是一个容器，因此标准容器能够承载更多数量的同一实物，极大地减少实物盘点的工作量。在数据统计时，应注意对标准容器的使用进行分析，对于没有应用标准容器的企业应建议其使用标准容器，以减少ERP上线运行后的维护工作量。标准容器计量单位的选择必须慎重，一般而言应结合仓库使用面积、实物重量/体积、周转率等信息进行分析，在使用效率的基础上确定容器的选择。一旦计量单位能够统一，就有了统计的基础。
数据逻辑检验（以库存控制项的设定为例）：库存控制是承接采购与生产的关键，同时也是对紧急情况的一种缓冲，是制订各项计划的基础之一。库存控制与服务水平密切相关，库存控制基准设定不好就会影响到订单的履行，带来高昂的惩罚成本和库存持有成本，因此ERP系统中对库存控制各项指标的设定是非常关键的。这里以订货批量为例来说明问题：一般的ERP系统中都有订货批量的设置，这里考虑两种情况，一种是经济订货批量、一种是保守策略订货批量。前者的计算必须基于合理的采购成本构成和统计，后者则以消耗速率为基础。本文不讨论具体如何计算，而考虑设定的合理性——需求速率与供给速率的问题。在实施顾问设定订货批量的时候，他们往往忽略了一个事实——供给速率必须大于需求速率。如图1所示的模拟情况，一般情况下，如果供给速率小于需求速率，那么现有库存将会被不断消耗，一段时间后的库存将被消耗完，而订货将不断发生，甚至发生缺货现象。图1模拟情况下的每月需求速率为80个/月，供给速率为70个/月，从3月份开始库存完全为
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