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6月19日 企業資源規劃(ERP)企業資源規劃簡稱 ERP（Enterprise Resource Planning），由美國著名管理諮詢公司 Gartner Group Inc. 於1990年提出來的，最初被定義為應用軟體，但迅速為全世界商業企業所接受，現已經發展成為現代企業管理理論之一。企業資源計劃系統，是指建立在資訊技術基礎上，以系統化的管理思想，為企業決策層及員工提供決策運行手段的管理平臺。企業資源計劃也是實施企業流程再造的重要工具之一，是個屬於大型製造業所使用的公司資源管理系統。
1. 90年代的ERP並不是一個全新的系統，它是由1970年代的物料需求計劃（MRP），1980年代的製造資源規劃（MRP II）所逐漸演進而成。
2. 以推動MRP ， MRP II著名的APICS美國生產及存貨管理協會在對ERP一詞的解釋中提到:一個ERP系統和典型的MRP II系統的差異在技術上的需求，例如圖形使用者介面（GUI），關聯式資料庫，使用裡外部都與客戶供應商的整合，可視需要製作各式報告等。
ERP的概念是著名產業科技研究單位－Gartner Group 在90年代初期依據資訊科技的發展及供應鏈管理所提出的觀念，以推論製造業管理資訊系統的發展趨勢。 簡單地說，ERP是「一個大型模組化、整合性的流程導向系統，整合企業內部財務會計、製造、進銷存等資訊流，快速提供決策資訊，提升企業的營運績效與快速反應能力。」它是e化企業的後台心臟與骨幹，任何前臺的應用系統包括EC、CRM、SCM等都以它為基礎。
物料需求計劃(MRP)
物料需求計劃（Material Requirements Planning），是一種企業管理軟體，實現對企業的庫存和生產的有效管理。
MRP要達到的目標是在盡量控制庫存的前提下，保證企業生產的正常進行。 在MRP發展之前，物料的訂購與排程受阻於兩種困難。其一，是建立日程、追蹤大量的零組件、以及應付日程和訂單改變等繁重的工作；其二，是未能分辨相依需求以及獨立需求間的差異。太多時候，將針對獨立需求而設計的技術，用於處理組裝的項目，因而導致存貨過剩。結果，製造業的存貨規劃與排程出現了重大的問題。 在1970年代，製造業開始體認獨立與相依需求的重要性，並以不同的方法處理這兩種項目。目前許多公司已經將繁重的紀錄保存以及物料需求付擔移轉到電腦系統上，即MRP系統。
在MRP軟體中，將企業生產過程中可能使用到的原料、半成品、產品等看作物料，並通過將物料按照結構和需求關係分解為物料清單(BOM，Bill of Material），根據物料清單計算各種原料的最遲需求時間和半成品的最遲生產時間。 MRP的程序是採用主日程(Master Schedule)所制定的需求，運用物料清單，以前置時間往前推移，將其分解成裝配件、零件、和原料在各階段的需求。經由分解物料清單所產生的數量，就稱為毛需求（Gross Requirement）；是不考慮任何現有庫存量或預定接收的需求。為了配合主生產排程（Master Process Schedule, MPS），實際上要取得的物料則是淨需求（Net Requirement）。淨需求的決定即為MRP程序的核心；計算方法為毛需求減去現有庫存與預定接收量的總和，然後視需求加上安全存貨的需求。最後依據淨需求以及前置時間推算出訂單的發出時間以及數量。
製造資源計劃(MRPII)
製造資源計劃（Manufacture Resource Plan, MRP-II）是在物料需求計劃上發展出的一種規劃方法和輔助軟體。
在考慮企業實際生產能力的前提下，以最小的庫存保證生產計劃的完成，同時對生產成本的加以管理。實現企業物流、信息流和資金流的統一。
MRP-II是對製造業企業資源進行有效計劃的一整套方法。它是一個圍繞企業的基本經營目標，以生產計劃為主線，對企業製造的各種資源進行統一的計劃和控制，使企業的物流、信息流、資金流流動暢通的動態反饋系統。可以簡單理解為在閉環MRP的基礎上，集成財務管理功能。
需求量、提前期與加工能力是 MRP-II 制訂計劃的主要依據。而在市場形勢複雜多變，產品更新換代周期短的情況下，MRP-II 對需求與能力的變更，特別是計劃期內的變動適應性差，需要較大的庫存量來吸收需求與能力的波動。
MRP-II 中的一些基本思想和計劃方法如獨立需求、相關需求、毛需求、淨需求、MPS、MRP、CRP、RCCP 等，完善與發展了生產管理的方法與技術，這是生產管理方法的重大創新。
現代的MRPII借鑒和結合了精益製造（Just in Time,JIT）、全面質量管理的思想和理念。
在MRPII的基礎上，目前已經發展出企業資源計劃（Enterprise Resource Planning,ERP）等管理思想和軟體。
客戶關係管理(CRM)
客戶關係管理（Customer relationship management 或簡稱 CRM），企業活動面向長期的客戶關係，以求提升企業成功的管理方式，其目的之一是要協助企業管理銷售循環：新客戶的招徠、保留舊客戶、提供客戶服務及進一步提升企業和客戶的關係，並運用市場營銷工具，提供創新式的個性化的客戶商談和服務，輔以相應的資訊系統或信息技術如數據挖掘和資料庫營銷來協調所有公司與顧客間在銷售、行銷以及服務上的互動。
供應鏈管理(SCM)
供應鏈管理(Supply Chain Management，SCM)在1985年由Michael E. Porter提出，有多種不同的定義。
供應鏈管理作為一個戰略概念，以相應的信息系統技術，將從原材料採購直到銷售給最終用戶的全部企業活動集成在一個無縫流程中。
供應鏈管理的目標是在滿足客戶需要的前提下，對整個供應鏈（從供貨商，製造商，分銷商到消費者）的各個環節進行綜合管理，例如從採購、物料管理、生產、配送、營銷到消費者的整個供應鏈的貨物流、信息流和資金流，把物流與庫存成本降到最小。
供應鏈管理就是指對整個供應鏈系統進行計劃、協調、操作、控制和優化的各種活動和過程，其目標是要將顧客所需的正確的產品（Right Product）能夠在正確的時間（Right Time）、按照正確的數量（Right Quantity）、正確的質量（Right Quality）和正確的狀態（Right Status）送到正確的地點（Right Place），並使總成本最小。
一個公司採用供應鏈管理的最終目的有兩個：
1. 提升客戶的最大滿意度(提高交貨的可靠性和靈活性) 2. 降低公司的成本(降低庫存，減少生產及分銷的費用) 商業智慧系統(BIS)商業智慧系統(Business Intelligence System)涵蓋資料倉儲(Data Warehouse)、線上分析處理(OLAP)、主管資訊系統(EIS)到決策支援系統(DSS)，其主要目的，就在於整合企業資訊系統裡的各種資料，提供決策者一個及時訊息分析的判斷依據，提升企業競爭力。
BI在管理應用，提供主管採取先大（總體）後小（個體）全局觀的作法，讓主管在必要時可以更深入分析及追究原因。換言之，BI提供的是一種由上而下、由整體到個體的情報。而任意變化所要資訊的各種條件及企業重點指標數據，以便主管作更靈活的運用，由於BI的功能使企業資訊的準備大幅度地簡化，因此也才更能掌握時效性。 此外，在BI資訊提供的成本上，也是極重要的考量。傳統程式硬性編寫程式來提供決策分析報表的做法，早已淘汰了。因成本過高，且無法及時反應使用者需求導致管理者無法做及時的正確判斷，而資料量的龐大，也無法讓決策者容易找到所要的訊息。BI以多維度（Multi-Dimension）分析總體性或明細資料的能力，以提供管理者能有效的發現企業隱藏的動態複雜性問題。並能迅速整合各方面的資料（data source）及協助資料偵錯。 如果要為它做一定義的話，我們認為是要「讓每個人都能夠及時獲得有用的資訊，以做出正確的判斷」，也就是一種對企業營運內容迅速理解與推理的能力，而這種能力可以用來提升企業決策的品質、改善績效。這裡點出三個重點：每個人 (不管是企業的內外部) 、及時、和有用的資訊，若無法達成這些最基本的要求，就不能叫做商業智慧了！為什麼需要商業智慧呢？可由下圖說明之。  在一個公司基本 hierarchy 的組織架構中，資訊是由下往上進行傳遞；我們將每天的營業資料逐筆系統化記錄，成為最原始的資料，為了決策需要，會將資料萃取、處理之後，成為有組織、有價值的資訊，進一步結合公司內部擁有的 domain know-how，資訊將建立起知識體系，最後，再結合企業決策者本身所具有的經驗與能力，將知識靈活應用，才能成為智慧。 從資料到智慧的過程，在組織中是以 Bottom-Up 方式傳遞；但另一方面，對於資訊的需求卻是 Top-Down 的，因為越高層人員進行決策的比例與重要性相對而言會越高，故對於資訊深度與廣度的要求也相對提昇。過去企業處理資料的方式，著重在將不同部門的各項業務資料以人工或單一電腦，儲存在不同單位或不同的電腦主機上、各部門再依需求請資訊人員設計相關程式去擷取所需的報表。如此作法可能耗費多時與增加人力成本，而經營決策者進行決策時也可能出現反應太慢、資訊不足及資料未達最佳效用之窘境。在現今資訊變遷迅速的 e 時代，企業各階層人員隨時隨地掌握第一手情報，可為企業帶來無限的商機與競爭力。因此商業智慧的概念因應而生。 商業智慧系統 (BIS) 可以說是資料倉儲 (DW) ＋主管資訊系統 (EIS) ＋決策支援系統 (DSS) 。其在資訊系統中的定位如下圖：
 ※ 本文摘錄自 王茁，「商業智慧」，博碩文化，2005年1月 資料採礦(Data Mining)
資料採礦(Data Mining)技術是經由自動或半自動的方法探勘及分析大量的資料，以建立有效的模型及規則，而企業透過資料挖掘更瞭解他們的客戶，進而改進他們的行銷、業務及客服的運作。
Data Mining 是 Data Warehouse 應用方式中最重要的一種。基本上，Data Mining 是用來將你的資料中隱藏的資訊挖掘出來，所以 Data Mining 其實是所謂的 Knowledge Discovery 的一部份，Data Mining 使用了許多統計分析與 Modeling 的方法，到資料中尋找有用的特徵（Patterns）以及關連性（Relationships）。
Knowledge Discovery 的過程對 Data Mining 的應用成功與否有重要的影響，只有它才能確保 Data Mining 能獲得有意義的結果。
資料倉儲(Data Warehouse)
資料倉儲(Data Warehouse) ，由資料倉儲之父W.H.Inmon於1990年提出，主要功能乃是將組織透過資訊系統之線上交易處理(OLTP)經年累月所累積的大量資料，透過資料倉儲理論所特有的資料儲存架構，作一有系統的分析整理，以利各種分析方法如線上分析處理(OLAP)、資料採礦(Data Mining)之進行，並進而支援如決策支援系統(DSS)、主管資訊系統(EIS)之建立，幫助決策者能快速有效的自大量資料中，分析出有價值的資訊，以利決策擬定及快速回應外在環境變動，幫助建構商業智慧(BI)。
一般來說，資料倉儲可由關聯式資料庫，或專為資料倉儲開發的多維度資料庫建立，若由關聯式資料庫建立而成，其架構可分為星狀及雪花狀架構，包含數個維度資料表，及一個事實資料表，若以規模分類，則又可分為資料倉儲及資料超市。
資料倉儲的建制不僅只是資訊工具技術面的運用，在規畫和執行面更需對產業知識、行銷管理、市場定位、策略規畫等相關條件有深入的了解，才能真正發揮資料倉儲以及後續分析工具的價值，提升組織競爭力。
長尾理論「長尾理論」(The Long Tail)，這個理論探討因Internet/大型通路的活動，打破了舊的「80/20法則」，而產生了一種新的銷售、購買行為。
2004年10月，《連線》雜誌主編Chris Anderson在一篇文章中，首次提出了一個「長尾理論」(The Long Tail)：只要通路夠大，非主流的、需求量小的商品「總銷量」也能夠和主流的、需求量大的商品銷量抗衡。長尾就是80%的過去不值得一賣的東西，長尾實現的是許許多多小市場的總和，長尾是熱賣品向niches的轉變。由此可見，「長尾理論」的適用對象，是瞄準「大型通路」，例如：Internet、量販店、大型書店、超商連鎖店，有點像是用亂槍打鳥的方式，平衡收益。通路大提供的商品就多，因此可以在熱賣商品以外，創造出次暢銷品的銷售數字。長尾理論(The Long Tail)示意圖(http://www.thelongtail.com/)：
企業界向來奉「80/20法則」為鐵律，認為80%的業績來自20%的產品；企業看重的是曲線左端的少數暢銷商品，曲線右端的多數商品，則被認為不具銷售力。但本書指出，網際網路的崛起已打破這項鐵律，99% 的產品都有機會銷售，「長尾」商品將鹹魚翻身。 不僅如此，長尾市場的規模還大得驚人；把冷門商品的市場規模加總，甚至可與暢銷商品抗衡。背後的數學很簡單：將一個非常龐大的數字（長尾中的利基商品量）乘以一個相當小的數字（單項長尾商品的銷售量），仍能得到超級大的數字。
「長尾理論」已是許多企業成功的秘訣。舉例來說，Google的主要利潤不是來自大型企業的廣告，而是小公司（廣告的長尾）的廣告；eBay的獲利主要也來自長尾的利基商品，例如典藏款汽車、高價精美的高爾夫球桿等。此外，一家大型書店通常可擺放十萬本書，但亞馬遜網路書店的書籍銷售額中，有四分之一來自排名十萬以後的書籍。這些「冷門」書籍的銷售比例正以高速成長，預估未來可占整體書市的一半。
「長尾理論」的來臨，將改變企業行銷與生產的思維，帶動另一波商業勢力的消長。執著於培植暢銷商品的人會發現，暢銷商品帶來的利潤越來越薄；願意給長尾商品機會的人，則可能積少成多，累積龐大商機。長尾理論不只影響企業的策略，也將左右人們的品味與價值判斷。大眾文化不再萬夫莫敵，小眾文化也將有越來越多的擁護者。
80/20法則80/20法則也稱為帕雷托法則（Pareto principle），是在1897年意大利經濟學家帕雷托在從事經濟學研究時，偶然注意到19世紀英國人財富和收益間存在著一種模式。他發現部分財富流向了少數人手裡，他發現了兩個非常重要的事實：一、某一族群占該族群總人口的百分比，和該族群所享有的總收入或財富之間，有一種不平衡的數字關係。二、這種不平衡模式會重複出現，即20%的人口享有80%的財富，這種發現的重要意義在於財富的不平衡，是可預測的，也就是所謂的「80/20法則」。
此法則指在眾多現象中，80%的結果取決於20%的原因。這個「80/20法則」後來不止被應用在財富的分配上，它被一再推而廣之經濟學、管理學、社會學、行為學、心理學等等領域。例如：一個社會20%的人口領導著80%的人口；一個社會20%人口掌握著80%的資源或財富；一家企業80%的利潤來自它20%的產品或客戶；一家企業20%的員工支領80%的薪給及貢獻80%的價值；一個人一生或一天最有效率的時間為20%卻完成80%的事情，而其它80%的時間卻在處理效率20%的雜事...等等。
IBM電腦公司是最早，也是成功運用「80/20法則」的一家公司。1963年，該公司發現一部電腦約80%的執行時間，是花在20%的執行指令上。據此，公司立刻改寫它的操作軟體，由此該公司製造的電腦比起其他競爭者，變得速度更快，效率更高。
30多年後，惠特曼出任eBay公司總裁。上任不久，她主持召開了一次會議，討論收縮銷售戰線。通過復檢用戶數據，瞭解該公司銷售狀況。經過整理，惠特曼發現該公司20%的用戶，佔據了公司80%的銷售額。這一訊息表明，這20%的客戶為該公司收益和發展的關鍵。當公司追蹤這20%核心用戶的身份時，發現這些人大都是嚴肅的收藏家。據此，惠特曼和她的團隊決定，在收藏家專業媒體及其交易展上加大宣傳力度，這一決策成為該公司成功的關鍵。
帕雷托的這一發現，無疑是一大創舉。因為一般人的直覺都認為50%的原因或投入，會造成50%的結果或產出。但「80/20法則」卻與這種認識相反，認為不平衡乃是自然本身的現象，並能產生強有力的結果。不管它們是良性還是惡性力量，我們都應予以重視。「80/20法則」深層的哲學基礎，在於唯物辯證法抓主要矛盾的原理，就是於處理事物上要抓住「關鍵」及「順序」，如果我們能夠深入瞭解和探索這種不平衡的自然現象，便可出現事半功倍之效。
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