对于抓住机遇的企业来说，大数据的前景与现实之间的差距，目前呈现出相当大的竞争优势，尤其是在ERP方面。从销售预测和计划到预测维护和加强质量控制，大数据可以在很多方面改善 ERP。以下是大数据可以帮助ERP管理系统的七个最重要的领域。

1. 销售预测

当与ERP系统结合，大数据可以帮助企业预测特定项目的需求。

“零售商在他们的ERP中有重要的数据，包括各种产品的供应和库存信息，”ERP制造商Sage Software全球产品营销副总裁Benoit Gruber说。“零售商可以使用ERP来分析老型号产品的销售模式，并预测新型号产品的需求。”

例如，零售商可以利用大数据分析新款iPhone的发布如何影响耳机和电脑周边设备的销售。

2. 调度

物联网数据的实时反馈可以帮助制造商提高调度效率。

大数据分析公司Teradata的制造业咨询副总裁Dale Glover说：“我们在高科技电子制造领域的一个客户正在使用机器数据进行高级分析，以便了解交货时间和流程可变性。我们正在为制造过程中的各个步骤设定启动和停止时间，并观察复杂制造过程中每个步骤的过程时间和变化。”

Glover 说，这种分析使制造商能够通过改进工作流程中内置的调度假设，提高 ERP 规划的准确性。

位于开罗的德国大学(German University)商业信息学和运营管理系主任Ahmed Elragal补充称：“ERP系统从来没有能力将此类数据实时关联起来，也没有能力对其进行处理。现在这一切都是可以实现的。”


     

3.流程效率

埃森哲(Accenture)的报告《供应链中的大数据分析》(big data analytics in supply chain)指出，在运营中嵌入大数据分析可以将供应链效率提高 10% 或更高。该咨询公司发现，在ERP系统中临时使用大数据，会让供应链速度提高1.3倍。

Sage的 Gruber 表示：“对许多企业来说，追踪供应链中的所有活动部件是最大的挑战之一。大数据可以提高供应链的可视性，让企业在任何时候都能更全面地了解所有资产的位置。”

4. 交付网络的优化

尤其是在配送网络方面，基于大数据的地理分析可以帮助供应链改善配送协调。

Epicor的 Coolidge 指出：“优化交付必须考虑许多因素。来自大数据的洞见，可以帮助根据距离、实时交通密度和天气数据，确定最有效的单点或多点投递路线。”

5. 预见性维护

大数据可以帮助ERP系统基于影响性能和磨损的复杂环境变量，更好地细化和预测设备维护计划。

Teradata的 Glover 指出：“我们有一家大型石油公司，它已经用传感器完全装备了油田生产作业。目前的重点是根据设备的运行状态进行日常维护，而不是使用传统上使用的固定时间间隔。目前的状况推动了ERP系统中维护活动的自动化调度。”

他补充说，车队所有者也在使用结合服务记录的车辆数据来预测次优油耗情况，并更好地预测引擎故障等情况。

6. 质量监控

大数据的预测能力也可以延伸到产品质量控制。Coolidge 表示，对水压力、空气压力、温度和湿度等资源传感器的监控，可以帮助及早发现工厂内部潜在的质量问题和事件，这些问题可以在产品发货前得到解决。

他表示：“大数据方法在质量监控方面的另一个好处是，它综合了来自产品调查、社交媒体和博客的数据，从而洞察消费者的担忧，以及已上市产品的质量问题。”

埃森哲的数据显示，大数据将供应链反应时间提高了41%。当出现产品问题时，大数据和ERP系统的结合可以帮助确保问题得到快速处理。

7. 合作伙伴知识共享

得益于大数据和云计算，ERP系统现在可以更好地利用整个供应链的信息。

位于开罗的德国大学的Elragal指出：“在过去，整合供应链成员之间的数据一直是一个挑战。如今，有了云中的大数据的力量，业务合作伙伴可以很容易地进行集成，而不必太在意自己系统的复杂性，因为云正在掩盖这些细节。”

他说，这些额外的数据可以用来进一步优化物流和供应链。

大数据分析是对数据扩散的一种回应，这些数据有可能被用于提高业务洞察力和效率。ERP是关于管理公司资源的各个方面。因此，ERP理所当然是大数据的自然终点。

Gruber 表示：“在现有的业务系统(如ERP)中包含大数据洞见，要比在大数据演示中要求单独的端点有效得多。”

 企业现在需要弄清楚的只是如何适当地进行转换。对许多企业来说，大数据与ERP的联姻仍在进行中。

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