MIS与ERP的概念
企业的管理信息系统(MIS)是以信息技术为基础,为企业管理和决策提供信息支持的系统。其特点是建立了企业数据库,强调达到数据共享,从系统观点出发,从全局规划和设计信息系统。实际中MIS 的开发和应用出现了些问题,但不能把它和单项开发、部门分割、“信息孤岛”联系起来。要正视企业应用MIS的发展过程,许多MIS 是企业原有管理模式的翻版,受困于早期观念和认识的局限。
后来提出的物料需求计划(MRP)是作为种库存管理技术,后来逐步发展成为种企业生产经营管理和计划系统,即MRPII。它既是企业的管理哲理和运行模式,又是实现这哲理的商品化软件和计算机应用系统。MRP-II可以看作MIS在制造业企业中的种实现模式,种系统的规范化的模式。再后来又出现了企业资源计划ERP,它在MRP-II的基础上扩展了管理范围,这是因为考虑到靠企业自己的资源不可能有效地参与市场竞争,必须把经营过程中有关各方如供应商、销售网络、客户、市场等纳入系统。尽管它的概念不断更新,内涵不断扩大,其核心还是针对制造业的生产控制管理模块,出发点依然是将企业整个生产过程有机整合,以实现降低库存、提高效率、减少生产脱节、降低延误交货时间的目标。在些宣传中,ERP软件成为个无所不包、无所不能的复杂无比的庞大系统,而这样没有明确范围界定的系统,就会出现什么问题都要解决,却什么问题都解决不好的情况。
MIS和ERP的区别
MIS定义比较宽,是个原则框架,而后来的MRPII、ERP针对某些行业的需求,有着具体的实现模式,和SCM、CRM样都属于广义的企业管理信息系统的范畴。重要的是,当前些有影响的商品化企业管理软件都采用了ERP的思想和原理,而MIS则没有个明确对应的产品,都是针对具体用户企业定制开发。因此,大部分关于MIS和ERP区别的讨论就转移到是定制开发,还是应用商品化软件上。近年来关于ERP和MIS的讨论甚为激烈,有的说mis已经没有出路erp才是企业信息化的方向;也有人主张抛弃空中楼阁的ERP回到现实的MIS之路上来。更有趣的是个几千人的大厂有5-6台PC且集中在个10多平方的房间里工作也号称ERP。那么究竟什么是ERP?什么是MIS呢?
MIS与信息流
先,MIS所要达到的目的是对企业信息流的掌控,提高信息反馈的速度和质量。而信息流是对企业内的物质流,资金流,增值流的运行状态的表达。因此,MIS基本上可以游离于物资流,资金流的日常运作之外,不涉及业务流程的变动。也正因为如此,“原管理体制和工作模式的翻版”这说法使MIS度成了为人诟病的话题。
其次,MIS可以按企业内的职能部门划分模块。在统规划好数据关系,编码方式和共享的单数据源后可以按职能模块分别开发,某些条件不成熟的部门甚至可以不参与MIS系统的运行。
较后,MIS的作用是向各类管理人员提供更快,更准,更有价值的经过提炼的信息,因此,除了减员增效以外,MIS的经济效益必须有管理人员的中介才能产生。MIS不会改变或优化物资流和增殖流的运行状态,而应有管理者运用MIS提供的信息来作出相应的更有利于企业效益的决策。所以称为“信息管理系统”。
ERP与信息流
ERP实施的目的是对企业内的物质流,资金流,工作流进行较优控制,它理所当然的包括了对信息流的全面地,甚至动态和实时的掌控。根据企业的这些状态信息和外部的环境信息再加上ERP系统本身的科学理论(如存储,决策,平衡等)把他认为较优化的采购,销售,生产调度以及人员,资金的需求和具体的实施方案全面的提供给管理人员。显然,这是事关企业生存的根本大计,不是某个部门的孤立信息所能决策的。因此按流程而不是按部门来划分模块是它的个特征。
ERP直接对物资流进行操作,即直接参与或指导了企业内物资形态转化的增值活动(如在棉纺织行业是原棉,棉条,粗纱,细纱等的转化增值),势必将深入到企业管理的底层元素上。而现行的ERP系统大多是依据某些管理思想或模式来设计的,那么与原来的带有行业特点的管理流程就不可能完全吻合,为了迎合这个新的管理思想,企业内相应的业务流程也就不得不作出相应改动。同时,也正因为ERP与物资流的紧密耦合,ERP系统的软件就不可能是按部门来划分模块。
ERP是个整体推进的综合系统,它不要求物质流,资金流,信息流的有机统,要求全员,全流程的协调运作,更重要的是它所产生的计划,调度,需求方案也必然是企业内各层次人员必须执行的实际方案,而不是可做可不做的参考意见。否则企业资源计划将是句空话。
ERP系统必须有资金的参与。无论是物质形态的增值,生产能力的平衡还是计划调度的优化,较终都将表现在资金上。因此,个剥离了财务的系统就不可能是ERP,资金流实际是系统幕后的主线。现在有不少管理系统采用接口的方式与商品财务软件进行数据交互,这当然是种很好的方法,解决了实际应用中的难题,节约了开发成本。但这不是无缝的集成,它不能做到物资流与资金流的同步运行,也无法对某笔资金发生或异动进行深层的数据挖掘。
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