摘要:物料主数据包含了企业生产和使用物资的最基本的信息，比如采购、生产、销售、财务的信息等等，是各业务部门协同处理业务的重要信息媒介，也是实现业务集成控制和顺利流转的基础。 随便百度一下，可以看到网上有大量的关于物料主数据管理的论文和专著，这些可
物料主数据包含了企业生产和使用物资的最基本的信息，比如采购、生产、销售、财务的信息等等，是各业务部门协同处理业务的重要信息媒介，也是实现业务集成控制和顺利流转的基础。 随便百度一下，可以看到网上有大量的关于物料主数据管理的论文和专著，这些可以说明物料主数据是非常重要但又是非常难管理的，否则也不会有那么多人去研究它。 
物料主数据管理之难是毋庸置疑的，我曾专职从事过主数据规划和管理工作，对此也深有体会，所以在此和大家分享下我的看法。 难点1. 物料分类的合理性如何评估及如何在各部门间达成一致意见的问题. 物料分类在项目实施中经常争议很大，有时候几个月都难于确定下来，我总结分析原因主要有两种。 第一：各部门都是站在自己部门的立场去看这物料分类，比如采购部通常基于采购品类的管理去看这分类的合理性，而财务部则基于纯财务角度去看这分类的合理性，这样自然就难于达成一致意见。 第二：有些公司因原来就有一套使用了多年的物料分类体系并己使用习惯了，这种情况下如果要让企业接受另外一套更科学、更适合系统化要求的物料分类体系，自然也是非常困难的。 如果物料分类不能在各部门间达成一致的共识，最后为快速上线接受不合理的物料分类方案，这样短期内也许看不出有什么大影响，但长期来看会给物料主数据运维管理带来巨大困难和麻烦，“一物多码”，“数据不精准“ 的问题会频繁出现，一定会让企业的管理层“头痛不已“。 
难点1的解决方案探讨： 物料分类的好坏虽然是无法通过量化方法去评估，但可以从如下原则来审视物料分类的合理性。 1. 统一性原则： 物料分类应依照物资的自然属性去划分，尽可能采用相同的分类维度保证数据的唯一性，各个业务部门使用共同的语言。 2. 唯一性原则： 物料分类的界限做到尽可能明确，要避免同一个物资在分类上发生歧义，这样未来物料扩充时，不会出现同种物料被划在两个不同分类中的情况。 3. 可扩展性原则： 物料本身是无法穷尽的，随着公司业务的发展，新的物料不断出现，物料的分类须尽可能涵盖完整的物资范围，满足未来物资扩充的需要。 遵从这三大原则去进行物料分类的划分时，如果出现与一些部门的分类管理需求冲突时，可以考虑将这些需求放在物料批次或分类特征等其它方面去想法解决。同时一定要让企业意识到在物料分类这样非常基础并且对整体项目影响非常大的规划上，一定要摒弃各种偏见和狭隘的看法，要站在大局的角度去看待和处理这一问题。 
难点2 ： 物料编码应该采用流水码还是人工编码比较合理的问题。 人工编码和流水码都是SAP标准解决方案，所以两种方案都肯定有其合理性的地方，但要具体评估哪种更好也是非常困难的。就我个人经验而言，我不太认可使用太复杂的人工编码方案，比如编码规则说明书就有上百页，需要设专门部门负责维护和管理的那种. 当然坚持使用复杂人工编码的人也有自己坚持的理由，比如有些人认为只有人工编码才能给予物料号具体含义，看到料号就能知道这物料大部分信息，有利于物料可视化的管理。 
难点2的解决方案探讨： 从"大道至简"的管理理念出发，我是偏向认为使用流水码更合理的，因为那种复杂人工编码规则到底能给企业带来多大价值，我一直无法弄清（可能是我认知水平限制），同时支持我这观点的原因还有如下三点： 1. 使用简单的流水码，不用那么多人专门去负责管理编码规则，而且日常的维护管理会变得相对简单，不容易出错。 2. 有些同类型的优秀企业采用流水码的编码方案，也并没有造成物料管理上混乱的问题，人家物料的可视化管理也可以做得非常好。 3. 流水码也不是完全没有规则，可以根据物料类型分配号码段，如果觉得物料类型比较粗，也可以做些增强根据物料组或其它规则由系统自动生成有一定规则的流水码，也能达成所谓的可视化管理的要求。 难点3 : 物料主数据在日常运维中如何保证 “一物一码“、“数据维护精准”的问题。 物料主数据前期规划的好，在后期运维管理中不等于就可以“高枕无忧”，有不少公司前期物料主数据规划的很好，但因后期运维不重视或没有建立起完善主数据质量管理控制体系，导致ERP实施效果不佳，甚至失败的。 
难点3的解决方案探讨： 有些“专家”在帮公司诊断物料主数据运维质量问题时候，动不动就说要搭建一个主数据管理平台（MDM）才能彻底解决主数据管理上的问题，对此我是非常不认可的，我认为要管理好主数据更重要的还是在于主数据管理的体系和流程，这方面做不好，无论上多”牛逼“的主数据管理系统也是“白搭”的。 所以我认为主数据质量出现问题，一定不是急着上管理系统，而是先要重新审视和梳理下目前的主数据运维管理的流程和制度，从中找到问题症结并持续改善，这才是“治本”的方法。 |
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