0，从4月开始每月都只能满足70个的需求，却留下了10个不能满足，一累计到6月份变成-30个。当需求速率更加不稳定而供给采用固定批量的时候，这样的情况就变得更加明显，采购计划将失去实际意义。
大部分ERP软件产品是需要手动输入相应数值和没有建议表的，因此实施顾问在进行数据逻辑性检查的时候，就必须注意到这些情况，以保证库存缓冲功能的充分体现。类似的情况在ERP系统中有许多，如ROP点、安全库存量等数据，这些都是ERP系统运行的基础所在。实施顾问必须给予这些数值以足够的重视。
数据真实性的检验（以指标为例）：任何指标都可以被看作是原始数据归集的结果，因此指标是可以分解的。指标的真实性能够从原始数据那里得到证实，比如资产回报率可以拆解为库存周转率与毛利率的乘积，而库存周转率和毛利率又可以拆解为销售收入、平均库存价值和毛利总额。而这几个数据之间存在明显的关联关系，销售收入是库存周转率与毛利率都需要的，因此如果它们共用的销售收入存在差异就明显表明数据存在问题（不同的数据往往来自不同部门的统计）。因此，以指标为代表的数据准确性的检验是可以通过分解得到的，它们经常共用原始数据（如统计的销售收入），通过拆分数据进行检查能够很容易的发现问题。
综上所述，笔者认为数据的统计和检验工作可以分为：原始数据统计、指标统计、真实性检查、逻辑性检查、结构性检查、帐实相符情况检查等几类。而在实施顾问的实施工作中，必须有一套完善的方法论体系才能对实施质量进行有效保障。同时，企业在使用ERP系统时，应定期进行数据检查，及时矫正误差，并通过制度进行保障。只有准确的数据才能有ERP系统顺利的运行，否则ERP实施的成功率很难得到保证。因此数据统计与检验工作需要在今后的ERP项目中得到更多的关注，她是ERP成功实施的前提。
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