昨天有个ERP实施顾问写了篇文章叫《再见吧，咨询》，觉得ERP顾问的精力和时间效率都被表里不一的企业内斗消磨了、ERP理论不适合流程制造行业、ERP顾问生活太苦、云计算和SaaS后让ERP顾问价值降低，再不转型转行就老的跑不掉了。
正好我这段时间也正在研究品牌制造商在云计算、大数据、智能&人工智能上的技术应用，所以我也想说说。当然，我所说的这些，都在我过去的文章中都说过了，所以我也是老生常谈啊，现在只不过再串一串。
（1）先说点常识
常识，看似很多人都应该知道，但实际是：很多人都不知道。所以我车轱辘话老生常谈了N遍。
先从MES切入说常识。MES，中文意思就是制造执行系统。既有ERP何须MES，这是很多没入门的菜鸟老谈论的疑问。
在企业信息化这个行当：业务处理系统、信息收集系统（就是我们常说的MIS）、管理系统、分析系统，都分的挺清。我们之所以分这么清，就是因为对系统编程要求、系统架构、功能设计&用户体验，都有很鲜明的要求区别。很多做企业信息化研发的万金油团队居然不知道这个常识，客户要报表，加，客户要计划管理，加，客户要仓储生产处理操作系统，加，客户要窗口收银，加。这一加加堆砌不要紧，有人要求快速，有人要求稳定，有人要求精准，有人要求安全，有人要求大数据量统计，功能设计和系统架构就众口难调了。系统复杂、系统代码不好维护、系统不稳定，皆因此而起。
我们所说的MES，就是业务处理系统范畴。而ERP，是业务管理范畴。就如同上世纪90年代，都是业务处理的天下，各种窗口收费系统、计费系统、进销存系统、财务核算账务处理系统。到了2000年，业务处理系统都基本齐备了，基层人员都用上电脑了，业务处理效率、质量都满足了，但管理人员还没有系统呢。于是ERP兴起，对各种业务各种资源的PDCA需求就起来了。所以，就单说制造、采购这两个典型场景，就有了物料需求计划、采购计划、主生产计划等等PDCA管理功能。这显然和基层生产人员使用的信息系统有明显不一样。
还有一个常识是：很多企业信息化软件研发公司只有一个所谓的平台，其实这也是误区。我们一般是把应用快速开发平台、应用集成平台、实施平台、运维支持平台都分开，各块专门研发。
（2）制造业ERP
ERP是个框什么都可以往里装。每个行业的信息化套件，大家都称为ERP。也有人说只有制造业信息化套件才能称为ERP。我说，ERP是企业资源计划管理，不论是资金，还是产品或者是物料，还是人力，都是企业资源，都需要做好P（计划）D（执行）C（检查）A（改进）。
ERP起源于准时交付（进度、效率、质量）。一开始是做生产计划，后来发现生产受物料影响大，就做物料需求计划和采购计划（供应链管理的需求来源），后来又发现是销售不可控造成的，于是又发展分销管理、终端销售过程管理（这就是CRM的需求来源）、订单管理。这构成了最初ERP的基本框架。但即使是SAP，也一般切分为多段：CAD+研发设计（PLM）、供应链（SCM）+仓储物流（WMS/TMS）、制造管理+制造执行、分销（SD）+终端销售（CRM）、会计（FI财务会计）+财务管理（TR财务管理/CO管理会计）、人力资源（HCM）、协同+项目管理。
但如今已经不怎么讲究准时交付了（虽然准时交付的问题我们仍然没有解决和执行的很好）。因为世界环境发生了变化，我们试图通过延伸管理链条到分销管理、销售过程管理、订单管理，我们不断的进行概念创造、品牌塑造、理念引导，但是我们仍然控制不住变幻莫测的消费者需求动向。有人就提出了敏捷制造，控制不住我们就不控呗，我们只要尽快响应就OK。但研发设计、原材料准备、零部件生产、成品组装、仓储物流，这些过程环节怎么能快起来，让消费者需求快速探知到，然后能尽快生产出来交付给消费者。
现在在电商的推动下，中国的仓储物流基础设施已经比过去好多了：海运/高铁/飞机/高速公路/城市道路、干线仓储物流、支线仓储物流、大规模自动化智能化仓储物流设备与系统、大数据驱动商品分布和物流调度、O2O就近配送到家、商用大货车、无人机、电动自行车。
我国的研发设计，也在DIY设计与粉丝社群直接贴近消费者、智能产品大数据跟踪分析直接获知消费者使用情况、3D打印快速验证、VR仿真虚拟体验、3D仿真云测试，研发也敏捷了。
产供销信息打通（如电商点击流用户行为跟踪、搜索关键字信息、收藏信息、咨询问答信息、购物车信息），也一步步让制造计划和制造备料精准前置。
互联网和电子商务，确实让现在的ERP（敏捷制造）和过去经典的ERP（准时交付）不一样了。
今天我就说说敏捷制造为重心的制造业ERP。
一、研发设计、研发协同
CAD、3D仿真设计云渲染、3D仿真测试云渲染、VRAR仿真体验云渲染、DIY设计与粉丝社区
研发设计协同平台、研发管理平台
PDM 产品数据管理、产品高精度电子图纸归档
结合部（研发和制造衔接）：BOM物料清单
二、制造管理（这是典型制造业ERP模块，常规SAP、Oracle都在这个领域主力玩）
电商点击流用户行为跟踪、搜索关键字信息、收藏信息、咨询问答信息、购物车信息、预售预订信息
订单管理
物料需求计划
采购计划
库存管理（零配件、半成品、产成品）、智能标签/二维码
结合部（制造管理和制造执行衔接）：主生产计划
三、制造执行（这是典型的MES）
工艺路线
高级排产计划
车间可视化看板
结合部（制造执行和智能生产衔接）：车间调度管理
（再看看现在市面上号称MES那些做的主要聚焦的是啥啊都搞不清楚）
四、智能生产（这块是新增的，可以归纳到智能产品和智能设备大数据）
智能产品、智能产品大数据
智能工业生产设备、智能流水线、智能工业机器人
PLC、传感器
生产设备实时监测、生产设备定期检修管理
车间安全生产智能监控
结合部（智能生产和产品质量管理衔接）：智能产品
五、产品质量管理（这是常规独立模块，不应该属于MES）
产品质量检测检验、人工智能视觉识别智能检查
全产业链区块链质量追溯
六、人力资源与财务核算（这是典型HR和FI模块，不应该属于MES）
绩效计件、工时核算、人效分析
生产成本核算
（3）工业4.0
工业4.0，全球主要是以德国、美国、中国三国为主。
德国主要是以西门子+SAP为代表。西门子在核心零部件、PLC方面都很强，制造实业很牛，可以说是德国工业的代表。而SAP在制造信息化方面也很牛。
所以德国工业4.0，还是围绕自己的强项，做强智能设备&智能设备大数据、智能车间、大数据和人工智能深度学习驱动的智慧生产管理。你看西门子，又是收购3D设计软件、研发管理平台，又是搞设备大数据平台，还搞生态使用的应用管理平台。
而美国，美国的强项是金融、互联网啊，美国的制造空心化啊，但研发设计、全球资源整合管理绝对是一流啊。所以美国以通用电气+微软为代表。通用电气也是美国工业的代表。但是德国SAP强在生产制造信息化，而发源于美国的Oracle顺理成章的强于供应链整合资源管理。
所以，美国的工业4.0，是做智能设备，采集智能设备大数据，但不是为了改进研发和生产，而是为了做后续增值服务，如远程精准监控服务、远程精准诊断服务、远程精准估值、二手转卖、质押、租赁。这和美国发展服务业、金融业、电子商务业是紧密分不开的。
而中国呢，没有西门子也没有通用电气这样的霸主代表啊。中国传统制造实业还不够强，但中国的互联网业和电子商务业明显和全球差距不大。所以中国工业4.0，反而不能以工业企业为龙头，而是以中国互联网巨头为龙头。这就是中国政府为啥一直持续投入中国制造2025继续搞核高基，一边发布“互联网+”战略。
其实我们想想，作为制造企业，最头疼的是什么？不是生产效率问题，也不是生产质量问题（全球奢饰品高档品很多都是中国代工制造的，就连科技精密集成的代表iPhone都是中国生产），也不是生产成本问题（生产高档品自然有高档品的成本）。而影响中国制造企业效率、质量、成本的，恰恰是不知道三个问题：生产什么、生产多少、什么节奏生产。就是因为不知道生产什么、生产多少，所以瞎生产，所以成本积压。
怎么改善这个问题呢？只有中国产供销联动在一起才能做到。由于中国传统零售信息收集能力低、投入少、收集技术门槛高，所以没法很好地把消费端的数据传递给生产与供应环节。现在终于有了电子商务，有了智能产品，终于能将消费购买过程数据、消费使用过程数据低成本收集起来了。不过目前这些消费和零售端数据都还没有和生产供应端打通，这是电商未来发展之路（这就是电商从实物零售走向产业信息服务了）。
所以我昨天说
面向经营的工业4.0重心：生产什么、生产多少、什么节奏生产
面向管理的工业4.0重心：成本、质量、生产安全、绿色生产、生产效率
想想这句话，说的也对。
（4）主数据
产供销联动的核心是主数据。
嗯，主数据一般有：产品、订单、客户、供应商、合同、项目，有些以客户、质量为中心的企业，还会把支持工单作为主数据，以备做全产业链质量追溯。
主数据治理的难点就是从各个业务系统中剥离出来，剥离后，技术同步修改、同步复制、分发，倒是容易
有人认为主数据治理的难点是规范制定，其实这是误区。研发设计、生产、财务、销售、售后，因为出于对自己业务处理要求，往往有不同的标准口径。但只要设定好原则：最初从哪个流程环节产生原始主数据，就依照哪里的标准进行制定。对于后续各个环节不想这么处理的，采取别名（比如汽车什么舒适型豪华型），或树状层次结构进行主数据结构搭建。就如同零售商品，有品类，有SPU，有SKU。品类可以独立为一个字段信息，SPU和SKU成为树状两层。很多企业设立主数据，直接到SKU，没有SPU，这就是问题根源。
但像淘宝综合商品商城、58同城综合服务商城，他们的商品包罗万象、SKU上亿，这就不好定义编码长度、编码含义、结构化字段信息了。所以一般用打标签+搜索引擎的模式，标签是灵活的，不像咱们做ERP，需要非常讲究编码长度和编码每个位的含义，也非常讲究每个字段信息的设立。
这就是问题复杂度不同，处理手段也不同，毕竟咱们每家企业生产的商品SKU最多也就是100多种。
（5）从主数据出发的IT创新、IT转型
我是这么认为的：
1、客户主数据：走向社会360度客户画像和信用大数据以备做以后的租赁、质押、二手转卖估值。
2、产品主数据：走向智能产品大数据以备做远程诊断、远程保养维护提醒、远程定位、远程精准估值、二手转卖、质押。
3、订单主数据：用订单串起工业4.0，用订单利益来要挟驱动整个产业链所有零部件供应商资源、产成品生产资源、仓储物流资源、销售资源
这三个主数据其实是一个微笑曲线串：产品-订单-客户，这是最小的商业闭环。
尤其是订单驱动整合全中国甚至全球的产业资源，这是我经常说的产业互联网络。这张资源网的打造、订单执行运营（进度、质量、成本），就很了不起。就需要单独做一家互联网科技公司，才能办到。CIO是否能抓住这个机会成为这家互联网科技公司的CEO，就看CIO是否具备全国甚至全球的产业链资源的整合合作能力、订单执行运营能力了。
至于数字营销投放和效果监测，连带后台的SaaS架构的CRM系统，再连上后续的智能客服机器人，我个人觉得这条营销云、销售云、服务云的链条，价值并不如上述咱们谈到的客户360度大数据、智能产品大数据、产业互联网络有价值。
我曾经写过一篇文章叫做怎样在中国杀死SAP（擅长制造管理），我本来还想在中国写一篇怎样在中国杀死Oracle（擅长供应链管理）。就是因为中国的IT环境发生了本质的深刻变化，这种变化是中国独有的，全世界都没有先例：
1、前端在线上电子商务、线下智能商店甚至无人商店
2、中端在产供销联动、产业互联网络运营和产业互联网络IT平台打造
3、后端在智能设备大数据和智能产品大数据、大数据驱动金融服务和售后服务
虽说中国70%的IT投资在政府央企国企军工，而这其中60%的IT投资又是IT硬件，其他的投资在于严重依赖外向型技术外向型业务外向型资本的企业，互联网公司只进不出自己用开源搞而不外购，中小企业主要聚焦营销和交易多续命。但我们这不是还是需要一些希望么？重振河山待后生啊。