一起探讨ERP-01

1.什么是ERP?

我们做后台的经常提到ERP系统,那么到底ERP是个什么概念呢?今天我来跟大家说说我的理解。
ERP (Enterprise Resource Planning)即企业资源计划,由美国 Gartner Group 公司于1990年提出。企业资源计划是 MRP II(企业制造资源计划)下一代的制造业系统和资源计划软件。除了MRP II 已有的生产资源计划、制造财务销售采购等功能外,还有质量管理,实验室管理,业务流程管理,产品数据管理,存货、分销与运输管理,人力资源管理和定期报告系统。目前,在我国 ERP 所代表的含义已经被扩大,用于企业的各类软件,已经统统被纳入 ERP 的范畴。

简单一句话来说,它就是一个企业自动化管理的中心或者说是大脑,驱动身体各个部分有条不紊的工作。

2.ERP的发展史

信息技术在企业管理学上的应用可分做如下发展阶段:

A、 MIS 系统阶段 (Management Information System)

企业的信息管理系统主要是记录大量原始数据、支持查询、汇总等方面的工作。

B、 MRP阶段 (Material Require Planning)

企业的信息管理系统对产品构成进行管理,借助计算机的运算能力及系统对客户订单,在库物料,产品构成的管理能力,实现依据客户订单,按照产品结构清单展开并计算物料需求计划。实现减少库存,优化库存的管理目标。

C、MRP II 阶段 (Manufacture Resource Planning)

在 MRP 管理系统的基础上,系统增加了对企业生产中心、加工工时、生产能力等方面的管理,以实现计算机进行生产排程的功能,同时也将财务的功能囊括进来,在企业中形成以计算机为核心的闭环管理系统,这种管理系统已能动态监察到产、供、销的全部生产过程。

D、ERP 阶段 (Enterprise Resource Planning)

进入 ERP 阶段后,以计算机为核心的企业级的管理系统更为成熟,系统增加了包括财务预测、生产能力、调整资源调度等方面的功能。配合企业实现JIT管理全面、质量管理和生产资源调度管理及辅助决策的功能。成为企业进行生产管理及决策的平台工具。

E、 电子商务时代的 ERP

Internet 技术的成熟为企业信息管理系统增加与客户或供应商实现信息共享和直接的数据交换的能力,从而强化了企业间的联系,形成共同发展的生存链,体现企业为达到生存竞争的供应链管理思想。ERP 系统相应实现这方面的功能,使决策者及业务部门实现跨企业的联合作战。

3.ERP的初衷

为什么企业需要ERP系统,到底ERP系统帮企业解决了哪些问题?这个是我们必须要知道的。
过去没有ERP系统的情况,也就是企业没有做到系统办公时代,全都由纸笔来记录数据,办公纸张化,这是80年代、90年代初最常见的办公模式,自进入21世纪以来,随着计算机普遍发展,由计算机替代纸张的呼声越来越多,慢慢我们转向了以计算机存储企业数据,那时用得最多的是word、excel、access简易数据库,但是毕竟这只是系统帮我“安全”的把数据记录下来,并没有做到办公自动化,系统化,随着首个ERP系统落地,我们真正踏入了高速发展的时代,ERP系统犹如繁星,例如:金蝶,用友,SAP,Oracle ERP 等等,从刚开始的C/S架构慢慢转向B/S架构,我们可以看出ERP系统发展苗头有多么强势。

接下来我们来看看它解决的是那几个方面。

1.解决销售问题

2.解决生产问题

3.解决财务问题

4.解决人力资源问题

5.解决物流问题

6.解决采购问题

7.解决仓库管理问题

这几个是企业最常见的核心问题,也是企业最核心的模块。

下一节继续。。。

内容概要:文章介绍了DeepSeek在国内智能问数(smart querying over data)领域的实战应用。DeepSeek是一款国内研发的开源大语言模型(LLM),具备强大的中文理解、推理和生成能力,尤其适用于企业中文环境下的智能问答、知识检索等。它具有数据可控性强的特点,可以自部署、私有化,支持结合企业内部数据打造定制化智能问数系统。智能问数是指用户通过自然语言提问,系统基于结构化或非结构化数据自动生成精准答案。DeepSeek在此过程中负责问题理解、查询生成、多轮对话和答案解释等核心环节。文章还详细展示了从问题理解、查询生成到答案生成的具体步骤,并介绍了关键技术如RAG、Schema-aware prompt等的应用。最后,文章通过多个行业案例说明了DeepSeek的实际应用效果,显著降低了数据使用的门槛。 适合人群:从事数据分析、企业信息化建设的相关从业人员,尤其是对智能化数据处理感兴趣的业务和技术人员。 使用场景及目标:①帮助业务人员通过自然语言直接获取数据洞察;②降低传统BI工具的操作难度,提高数据分析效率;③为技术团队提供智能问数系统的架构设计和技术实现参考。 阅读建议:此资源不仅涵盖了DeepSeek的技术细节,还提供了丰富的实战案例,建议读者结合自身业务场景,重点关注DeepSeek在不同行业的应用方式及其带来的价值。对于希望深入了解技术实现的读者,可以进一步探索Prompt工程、RAG接入等方面的内容。
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