ERP系統是怎樣實施的？步驟有哪些？
1、明確自己的業務需求，不同行業、不同環節對
物流規劃的七個步驟？
物流行業具有覆蓋面廣、專業性強、多學科交叉、系統復雜等特點。物流規劃的類型也很多，從供應鏈角度可以細分為不同的物流環節，從企業分類角度至少有幾十種類型，從物流功能角度可以多重拆分，從創新應用角度可以與時俱進。因此，物流規劃涉及的范圍很廣。如何利用物流專業知識和經驗進行物流規劃，需要從以下幾個步驟考慮:關注問題、準確定位、構建結構、特征分析、歸納推理、數據建模和解決方案。結合我們在大型上市公司、中型企業、機構的規劃設計經驗，包括物流網絡、智能工廠、城市配送、物流戰略、物流園區、倉儲規劃等。，對物流規劃的步驟進行了說明，以供參考，可根據不同的對象和環境進行調整，稍后將出版各類規劃的參考目錄。
第一步:解決什么問題？
首先要明確自己的專業是為了解決什么樣的問題。"問題與挑戰這里提到的不一定是客戶描述的問題，因為客戶描述的往往是外觀或者是管理或者運營水平，我們需要對問題進行分類。不同的問題可能會有不同的解決，也可能會發現這些子問題不是一次就能解決的，而是需要分階段解決的。比如解決生產或倉儲包裝的標準化問題，不需要通過生產或倉儲環節進行優化，而是從供應商源頭進行調整，因此需要增加一個優化模塊，這與計劃方案的復雜程度不相適應。也會增加。
在規劃問題中，我們大致將供應鏈物流規劃分為物流網絡規劃、城市配送規劃、生產物流規劃、物流園區規劃、倉儲規劃等。每一種規劃都可以細分成幾十個、幾百個要素，甚至更多，底層的邏輯和關系更加復雜，所以一定要通過表面問題的分類，找出真正需要解決的是什么樣的問題。
有時候客戶可能會問更多的問題，那么你可以把這些問題和方法元素整合起來，然后一層一層的整合，最后把問題提煉成一兩句話，找到牽一發而動全身的關鍵點，這是最好的選擇。
步驟2:規劃內容定位
明確了從專業角度需要解決哪些問題后，就要對這個規劃方案進行定位。物流是一個復雜的系統，有許多種類的節點，當服務于不同的商業形式或行業時，它們有不同的功能。比如從環節上看，有供給職能、分配和流通職能、生產和供應職能等。從屬性上看，有戰略儲備功能，快速補貨功能，中轉功能。如果需要規劃和實現的物流系統定位錯了，系統邏輯就會有問題，方向錯了，輸出結論肯定會有很大偏差。所以無論是解決一個網絡規劃、倉儲規劃還是配送規劃，都需要知道自己在供應鏈環境中處于什么位置，也就是上下游的情況，需要達到什么樣的目的。同樣，這樣的定位也不是頭部采取的。
當然，有些會通過實證分析得到一個實證導向。我認為最好的辦法是將要素拆分，結合方法分析其投入、產出和自身邏輯，從戰略和操作層面得到一個科學合理的規劃導向，包括時間、空間、流向、流向等幾個核心要素的分類分析。
第三步:搭建房屋模型。
要建一個屬于這個規劃的房子，房子的結構是一個很好的分類模型，包括頂層目標、中間結構和支撐。需要解決的問題可以放在頂層目標中，中間層的結構可以按照供應鏈的物流環節或者需要解決的問題模塊進行分類。您可以建立一個層次結構，也可以通過分類繼續建立多個層次結構。只要能清晰的體現出體系結構，你就可以把它建成那樣。
對于全屋的支持層面，可以把規劃方案的執行層面放進去，比如需要什么樣的設備支持，什么樣的信息支持，什么樣的標準化操作流程支持。當然，這里的支持不是一般的概念，而是這些支持實現的模塊是經過充分分析確定具體流程配置后搭建的。在我們的方法中，流程劃分得很細，基本上大部分物流活動都放在流程的不同環節。規劃的房子搭建完成后，整個規劃方案的結構會基本清晰，一目了然，方便團隊與客戶溝通，也方便。在后續更深入的分析或模型修改后，在計劃周期內局部需求發生變化。
步驟4:數據特征分析
物流規劃一定離不開數據分析，有些數據可以直接幫助形成分析報告，有些數據作為模擬的輸入。這里要強調的是，數據分析最重要的目的之一就是發現業務特征。還有一個問題，數據來源在哪里？這里的來源有很多含義，來自信息系統還是人工采集？來自ERP，TMS還是WMS？來自SAP，用友還是金蝶？不同的來源有不同的數據字段、格式和數據量，不能完全保證數據的準確性。所以專業分析數據要謹慎，不能依賴數據。如果我們過于依賴數據，我們很容易陷入數字陷阱。從技術手段上，首先對數據進行標準化，然后通過統計工具或仿真工具對數據進行可視化和擬合，找到其特征，回歸到業務層面，找出異常點或問題，幫助確定解決的方向。數據特征出現后，有必要與客戶溝通以避免被數據誤導。
以上是從構建企業運營物流系統規劃的角度進行的數據分析。有些物流規劃是宏觀層面的，比如園區規劃、戰略規劃，有些是從的角度來規劃的，所以對數據的要求不一定特別準確，只要能反映趨勢就行。這樣，只要邏輯正確，輸入數據來源可靠，數據分析后反映的結論沒有明顯偏差，就可以接受數據分析。
第五步:歸納推理
歸納推理是檢驗物流規劃能力最重要的地方。一方面需要專業能力對需要策劃的場景進行拆分，同時也需要通過策劃或者行業經驗進行修正和判斷。哪些是主要問題，哪些是次要問題，需要快速識別，否則將"迷失"在很多細節上。那么如何做歸納推理呢？我覺得應該從環節、流程、活動的角度來考慮，這也是為什么物流是一個實踐與理論深度結合的專業。只有理論，沒有實踐，缺乏判斷力。只有實踐，沒有理論，缺乏系統性。在這里我們可以學習"戰略地圖"模型和SCOR模型。前者有明確的分類和組合，并圍繞目標構建相應的要素，后者呈現供應鏈流程"完美地"并且可以根據目標進行配置。同時可以通過系統的評估，從戰略到信息化，進行決策。在結合和分析供應鏈物流拆分活動后，結合客戶實際問題，我們通過設計原則和系統分析方法找到解決問題的關鍵點，構建規劃藍圖，然后系統地描述各個要素，從而通過歸納推理做出合理的規劃。
每個策劃項目的目標不同，要素不同，邏輯不同，一定要根據具體項目合理。分分合合。
步驟6:構建模型(工具應用程序)
這里說的構造模型主要是指數學模型。當然，并不是每個規劃項目都需要獨立建立數學模型。一些規劃項目可以通過做數據分析來支持規劃的觀點。但有些規劃項目，如選址、網絡布局、路徑優化、資源分配等，需要建立數學模型才能得到相對準確的結果。建模可以由物流專家獨立完成，也可以由團隊中的許多人來完成。物流專家專注于構建解決方案，然后建模工程師構建數學模型。也可以通過規劃工具的應用來解決和可視化呈現，比如使用我們的物流規劃決策系統(供應鏈物流數字化決策平臺)作為輔助。如果對專業能力要求更高，學習時間更充裕，建議可以將物流理念與物流項目實踐深度結合，認識兩者之間的關系。同時要盡量使用數學工具，比如MATLAB，來編寫和求解簡單的算法。目的不一定是成為數學建模大師，而是從物流專業與數學建模相結合的角度思考科學的規劃思路，有利于拓展項目的規劃思路，提高效率。從我個人的經驗來說，具備建模、算法編寫、程序實現的能力后，對物流規劃的思維會有很大的提升。
第七步:解決方案
解決方案可以分為兩個層次，一個是概念方案(規劃藍圖)，一個是詳細方案。概念方案主要是根據物流專家的經驗，結合詳細調研后的詳細分析，通過定性和定量的結合，制定一個長遠的規劃，來說明規劃后項目能達到什么目標，各個模塊能達到什么效果，以及相互之間如何關聯。比如智能工廠中的原材料倉庫采用什么模式，實現什么功能，生產線如何布局，成品倉庫采用什么模式和功能，整個規劃采用什么架構和思路。在詳細設計中，應根據項目類型和客戶需求采取相應的方案設計策略。例如，可以在戰略規劃中考慮戰略倡議和實施；在網絡規劃中，如何分配庫存，如何安排車輛路線；如何完成智能工廠物流中的各個工作流程？
無論概念方案還是詳細設計，除了專業技能的運用，還需要強調方案的邏輯性和系統性。前面的分析部分需要對應方案，這樣無論是看方案的客戶還是做方案的團隊(有些項目客戶成員也會在策劃團隊)，都會在一個系統中完成，對策劃的順利進行和項目內容的補充調整會非常清楚，快速找到解決方案。