本文選題：制造業(yè)　切入點：ERP　出處：《吉林大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：我國中小型制造企業(yè)存在組織結構簡單、部門職責交叉混雜、管理體制不健全等問題，一方面，在企業(yè)內部管理上，由于各部門職責的不明確，導致各部門間工作協(xié)調力差，企業(yè)內部信息不能順暢的流通，這樣一來，面對生產任務時，企業(yè)無法快速而又準確的下達生產命令，行動目標模糊，計劃不周密，可能跟不上市場的風云變幻，最終導致資源的極大的浪費；另一方面，當今市場的競爭已經不是單個企業(yè)間的競爭，而是整個企業(yè)供應鏈之間的競爭，實施ERP的制造企業(yè)，能夠很好的整合供應商資源，客戶資源，及各種生產要素，彌補以前依靠人力去費勁整合這些資源的不足，形成了企業(yè)的綜合競爭實力。特別是中小型制造企業(yè)，由于其規(guī)模小，信息資源少，更有必要及時的與自己本行業(yè)的供應鏈進行溝通，及時獲得信息。借助ERP系統(tǒng)可以解決企業(yè)信息閉塞的局面，給企業(yè)注入生機與活力。 本文針對我國中小型制造企業(yè)在發(fā)展過程中出現(xiàn)的管理不規(guī)范和企業(yè)業(yè)務流程不科學等問題，運用科學的流程規(guī)范方法，以電動車制造企業(yè)流程為例進行分析，分別對采購、銷售、生產加工等環(huán)節(jié)進行業(yè)務流程分析與優(yōu)化，提出電動車制造業(yè)業(yè)務生產的一般模型，接著對企業(yè)進銷存活動作需求分析，，規(guī)劃銷售、采購、庫存等部門的職責功能，結合企業(yè)的實際情況，在需求分析的基礎上，抽象出數(shù)據(jù)庫的模型，設計ERP的框架，并且開發(fā)出電動車制造業(yè)ERP系統(tǒng)。 然而，ERP只是解決了企業(yè)管理上資源優(yōu)化問題，隨著ERP在企業(yè)的運行，在后臺數(shù)據(jù)庫中積累了大量的業(yè)務數(shù)據(jù)，特別是銷售方面的數(shù)據(jù)，如果能對這些數(shù)據(jù)加以分析，挖掘出它背后的知識、規(guī)則，將會更好地指導企業(yè)領導人的決策活動。本文研究了銷售相關數(shù)據(jù)，并且運用神經網絡、時間序列分析、灰色理論等方法，構建了銷售預測模型，對比這幾種方法的預測結果，采用預測誤差最小方法來指導銷售預測工作，并且在模型形成的基礎上，開發(fā)了銷售預測系統(tǒng)，從而更好地為企業(yè)決策提供支持，提高企業(yè)生產效率。
[Abstract]:The small and medium-sized manufacturing enterprises in our country have some problems, such as simple organization structure, intersecting responsibilities of departments, imperfect management system and so on. On the one hand, in the internal management of enterprises, due to the lack of clear responsibilities of various departments, the coordination of work among different departments is poor. The flow of information within the enterprise cannot be smooth. As a result, when faced with production tasks, enterprises cannot issue production orders quickly and accurately, their action objectives are vague, their plans are not well-planned, and they may not be able to keep up with the changing circumstances of the market. On the other hand, the competition in the market today is not the competition among individual enterprises, but the competition between the supply chain of the whole enterprise. The manufacturing enterprises that implement ERP can integrate the resources of suppliers very well. Customer resources, as well as various factors of production, make up for the lack of previous efforts to integrate these resources by relying on manpower, thus forming the comprehensive competitive strength of enterprises, especially small and medium-sized manufacturing enterprises, because of their small scale and low information resources. It is more necessary to communicate with the supply chain in time and get the information in time. With the help of ERP system, we can solve the situation of information block, and inject vitality and vitality into the enterprise. Aiming at the problems of non-standard management and unscientific business process in the development process of small and medium-sized manufacturing enterprises in China, this paper analyzes the process of electric vehicle manufacturing enterprises by using the method of scientific process specification, and then analyzes the purchasing process respectively. Business process analysis and optimization are carried out in sales, production and processing, and a general model of business production in the electric vehicle manufacturing industry is put forward. Then the functions of the departments such as sales, procurement, inventory and other departments are analyzed in terms of demand analysis, sales, purchasing, inventory and so on. According to the actual situation of the enterprise, on the basis of requirement analysis, the model of database is abstracted, the frame of ERP is designed, and the ERP system of electric vehicle manufacturing industry is developed. However, ERP only solves the problem of resource optimization in enterprise management. With the operation of ERP in the enterprise, it accumulates a large amount of business data in the backstage database, especially sales data, if these data can be analyzed. Mining out the knowledge and rules behind it will better guide the decision-making activities of business leaders. This paper studies the sales related data, and constructs a sales forecasting model by using the methods of neural network, time series analysis, grey theory, etc. Compared with the prediction results of these methods, the minimum prediction error method is used to guide the sales forecasting work, and on the basis of the model formation, a sales forecasting system is developed to provide better support for enterprise decision-making. Improve the production efficiency of enterprises.
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP183;F270.7;F426.472

【共引文獻】

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本文編號：1605925