人们常说，麻雀虽小，五脏俱全，这正好从测方面反映了实物的本质都是有基础组成的，刨除事情本身的大小，它的基础必须打好，这样才能保证正常的存在，制造业ERP系统也是如此。
什么是基础数据
制造业ERP系统的基础数据量大面广，从不同角度可以有不同的分类，如静态数据和动态数据、显性数据和隐性数据、主数据和辅助数据。静态数据是不随时间或其他数据变化而变化的数据，是企业公用的数据，同时又是动态数据的基础。静态数据包括系统设置所用到的数据和系统运行实际业务所用到的数据，具体有会计科目、各种比率参数、库位和物料主文件、BOM表、供应商主文件、客户主文件、账号及银行主文件等。动态数据是每笔具体业务发生时产生的数据，它随时间点不同而变动。动态数据按照时间点来分，又可以分为期初数据和日常数据。期初数据包括系统上线切换时点的总账余额、车间在制品余额、库存余额、未结三大订单（CO、PO、MO）。
从另一角度来说，物料主文件、BOM、供应商/客户信息、会计科目等属于显性数据，而系统配置的各种参数则是隐性数据，这些数据在业务中虽不可见，但却能影响到系统运算的结果。对另一种划分方式而言，显性数据如物料主文件、BOM、供应商/客户信息、会计科目又被称为主数据，而会计期间、货币和汇率、银行主文件、工厂日历、付款方式、计量单位、结算方式、凭证类型等数据称之为辅助数据。
制造业ERP系统就是根据这些基础数据，按照内部逻辑经过运算形成各种报告报表，供管理者掌握生产经营状况，从而进行分析和决策的。
如何整理基础数据
基础数据整理是实施过程头绪最多、工作量最大、耗时最长、涉及面最广、最容易出错的部分，是一项艰苦细致的工作。
1. 成立数据小组，确定工作进度。
艰苦细致的工作要由踏实能干的团队担当，严密的计划和合理的组织是完成这项艰巨工作的保证。数据小组成员一般从各个部门的业务人员中抽调，由项目经理或指定的专人负责领导数据小组的工作。数据小组的职责是分析数据准备的范围，建立ERP编码体系，组织必要的培训，制作数据搜集表格模板，监督数据收集质量，并负责数据的最终导入和使用。在工作执行上，数据小组要根据ERP项目的实施进度，制定基础数据整理的时间表，安排好小组成员的分工，并定期召开小组会议，沟通问题，推进工作。
2. 数据整理自下而上、先易后难。
任何工作都需要讲究方式、方法，数据整理概莫能外。制造业ERP系统基础数据整理一般应遵循先易后难的工作次序，容易整理的公共数据先行整理，需要多次求精的局部数据后行整理。静态数据相对固定，且花费时间长，可以先开始整理，动态数据在系统切换前整理即可。
第一手资料和数据保存在生产第一线，要将这些散乱的数据加以收集整理，很大程度上必须依赖企业的基层人员。因此，编码小组应该在与一线人员充分沟通交流的基础上设计出他们能够理解和操作的数据收集表格，系统所需的字段信息应囊括在表格中，然后下发到各个部门以供基层人员收集、记录数据之用。
其实在没上系统前，很多数据虽然存在，但没有量化，收集的过程通常要根据数据的历史经验值统计得出。数据也不会一次就能准确，所以要做好每次版本的更新和管理，数据不能乱而且要越来越精确。基层将数据上报数据小组之前，部门应召集业务骨干和有经验的师傅对表格数据逐一讨论和检查，确保没有遗漏、重复，也没有过时、失实的数据。
3. 把好数据录入关。
各部门报来的数据不是孤立无关的，数据小组在拿到基层报来的数据后，必须做好各部门人员的沟通与协调工作，综合平衡后再进行统计汇总。然后，备份电子文档和纸制文档，并注明整理人员、完成时间和最后版本，再由专人录入系统。手工录入是艰巨而枯燥的重复工作，时间长了容易出错，可以配合Excel表批量导入，有条件的也可以编写数据转换程序实现更快速、更完美的录入。为保障数据录入的质量，可以建立相应奖惩制度，一方面可以提高录入人员的积极性，同时也督促其在录入的同时进行认真的检查。
基础数据整理的工作重点
基础数据整理工作很繁杂，没有捷径，但有方法。对于新上制造业ERP系统的企业，在千头万绪的工作中，如果能够抓住编码这一主线，把握好物料主文件、物料清单（BOM）和库存数据三个重点，就可以提纲挈领、一以贯之。
编码
编码是为了进行系统识别和检索而对数据进行唯一的标识。凡是纳入系统管理的数据均要对其进行编码，包括物料编码、供应商编码、客户编码、库位编码、工作中心编码、计划员/采购员编码等。首先确立统一的编码原则。一个考虑周全、成熟的编码体系需要结合行业标准和企业特点,并且跨部门反复讨论，尤其多听取基层和系统使用者的意见，确定最终方案。
编码工作中最重要的是物料编码。而规范化是准确性的前提，同一物料叫法不同的现象在企业中比较常见，所以在编码前要先规范物料名称及描述。物料描述应先描述物料主要属性，后描述物料次要属性，基本顺序是名称/型号或规格/尺寸/材料/颜色或表面处理/特殊要求。
先规范化之后再进行物料编码，其中惟一性是最根本的要求。物料的编码如同人的身份证号码，是一一对应的，一物多码或多物一码都会造成信息混乱和失真，后期返工修改的工作量巨大。要明确，不同的物料，那怕有极微小的区别也不能用同一个编码。一般来说，只要物料的物理状态或化学性质有变化，在制品在加工过程中需要入仓，半成品作为配件对外销售或用于售后服务，就必须为其指定一个编码。
在手工环境下，为了便于记忆和识别，人们喜欢有含义的编码。在如今计算机系统环境下，提倡编码简单化，尽可能使用无含义的编码体系，不要将图号反应在编码中。不同的ERP系统，会有不同的编码要求。总体来说，建议物料编码采用全数字编码，如大类+分类+流水号，也可以采用数字和英文字母的组合，但不要使用特殊字符，避免使用易与数字混淆的字母。编码要考虑可扩展性，随着企业的发展，要为日后新增物料继续按照原有的编码规则进行编码留足空间，但另一方面编码位数太长则录入时易错，增加工作量。编码导入系统后不要随便修改，由于相互关联性，一处编码的修改可能会导致相关联的信息的紊乱。还要注意，即使某物料以后不再使用，其编码也不能重新分配给其他物料使用。
物料主文件 物料主文件就是物料的档案，记录着该物料的各种参数、属性及相关信息，如物料编码、名称、计量单位、物料类型（原材料、半成品、成品）、来源类型（自制件/采购件）、损耗率/产出率、各种提前期(运行、准备、检验等)、财务成本信息等等。所有要在系统里使用的物料都必须先在物料主文件里建立记录，有了物料主文件才能据此建立其他相关的数据文件，所以设置物料主文件是物料编码完成后接着要做的基础性工作。
制造业ERP系统里提供了许多物料的描述参数，在实际应用中不一定对每个参数都要设置，只需设置那些制造业ERP系统运行时必需的以及企业对物料管理时用到的参数。进行物料参数设置时，有些字段的内容可以从系统提供的选择项中选择，有些必须自己先定义才能选择使用。
物料清单（BOM） BOM表明一个产品由哪些原材料及零件构成，以及他们之间的层次隶属关系。BOM表的结构层次一定要清楚明了。一般来说，BOM包括父项物料代码、名称，子项物料代码、名称、类型、数量、批号、提前期偏置、损耗率、工作中心和工序号等字段。子项类型表明子项是作为普通物料消耗在父项的制造过程中，还是作为工具、图纸、副产品、关联产品等存在。数量类型用来说明所给出的数量是用于一个单位的父项还是一份订单。多数情况下，子项数量类型是用于一个单位父项的，但对于工具、图纸以及生产过程的消耗品，其数量则应是用于一份订单的。子项提前期偏置指出子项物料需求日可以迟于父项物料开工的天数。损耗率也称为残料率，指明生产过程中其损耗的程度。
BOM是制造型企业的核心文件，也是源头文件，与每个部门都有关系。图号乱、图纸错、工程变更、图纸修改、审批、发放的随意性在很多企业司空见惯。所以，管好研发源头，整理BOM以达到更高的准确率，是避免一物多码、避免日后影响生产交货等一系列问题的关键。BOM来自生产又指导生产，所以整理BOM不能过分依赖工程技术部门，而必须由工程技术部门和生产制造部门密切配合，通过建立交叉会审和订单评审机制，确定准确的BOM。BOM建立后，应及时进行备份，同时利用BOM导入模板批量导入系统。
值得一提的是，根据不同的用途，BOM有许多种类，最常见的是工程BOM和生产BOM，它们是不同的。工程BOM是供设计开发用的，生产BOM是供批量生产用的，它是在工程BOM的基础上根据工艺装配要求完善的。通常，工程BOM在确认完成后可以直接晋级为生产BOM，生产BOM也可以直接手工输入。提高BOM的准确性同样是一个持续渐进的过程，需要在实际的生产中验证，并根据生产工艺和工程变更不断维护，持之以恒才能达到比较理想的水平。
库存数据
库存数据是动态数据，是
ERP系统基础数据源之一。系统的有效运行离不开准确的库存数据支撑，整理库存数据可以从以下几方面着手: 一是建立健全仓库管理制度，加强对仓管员的培训、考核和激励; 二是规范各项制度的执行，物料收发、借退补换都要按流程操作; 三是下大力气盘点库存，对重点物料、薄弱环节重点检查，分析差异原因，提高账物相符率。这些是基础性工作，也是日常性工作。
在制造业ERP系统中要设置仓库类型和库区库位。制造型企业仓库类型有: 原材料库、半成品库、成品库、副产品库、废品库、配件库等。库区的设置主要以物理方位进行，或者根据实地的划分，按序号来分区。库位就是指仓库中物料存放的货架，库位的设置要与实际情况对应和一致，便于对建库、移库和出入库等常用操作实时反映。
基础资料的维护
数据质量是数据的生命，错误的数据不但没有任何意义，而且干扰生产。外界环境和生产情况在不断变化，数据准确度是个相对的概念，目前数据准确并不代表一直都准确。所以对于静态数据和动态数据都要不断调整和优化，这是长期的、无止境的。
及时录入是保证数据质量的前提。数据延迟录入，会造成系统数据与实际数据不一致，系统可信度和实用度降低。为了防止这种问题的发生，要教育系统操作人员做到日事日毕，业务处理与数据录入同步进行，单据录入不过夜，不搞积压突击录入。
持续维护是提高数据质量的保证。不管如何努力，数据都不大可能百分百的准确，我们所谈的数据准确是指数据的错误率控制在可以接受的范围之内。所以，重要的是在具体工作中，通过系统运行结果与实际进行校验，不断修正数据和参数，使其逐步贴近生产、符合实际。
毫无疑问，基础数据整理是个艰苦细致的工作，数据质量的提高是个渐进和求精的过程。实施
制造业ERP系统的企业一定要高度重视基础数据的整理，如果基础数据达到了及时性、准确性和完整性的要求，系统切换上线只是水到渠成，ERP发挥效益也将近在咫尺。
