Cobol for the IBM Personal Computer

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出版者:Prentice Hall
作者:Kip R. Irvine
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1988-02
价格:USD 48.00
装帧:Paperback
isbn号码:9780131397347
丛书系列:
图书标签:
  • COBOL
  • IBM PC
  • 编程
  • 计算机科学
  • 软件开发
  • 技术
  • 教程
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具体描述

《现代企业资源规划:理论、实践与未来趋势》 本书并非涵盖了《Cobol for the IBM Personal Computer》中的任何特定内容,而是聚焦于21世纪企业管理的核心——企业资源规划(Enterprise Resource Planning, ERP)系统的全景式解析。 第一部分:ERP 系统的基石与演进 第一章:企业资源规划的战略定位 本章深入探讨了ERP系统在现代商业环境中的战略意义。我们首先界定了ERP的本质,它不仅仅是一套软件,更是一种集成化的管理哲学和业务流程重构的工具。通过对历史管理模式(如职能部门孤岛、MRP/MRP II的局限性)的回溯,清晰阐述了ERP如何通过统一的数据视图和流程协同,实现跨部门的信息共享和决策优化。重点分析了ERP实施对企业核心竞争力的提升作用,包括运营效率的提高、库存成本的降低以及客户响应速度的加快。 第二章:ERP 系统的技术架构与模块划分 本章详细剖析了当代主流ERP系统的技术基础。内容涵盖了从传统的客户端/服务器架构向三层架构、再到当前的云计算(SaaS/PaaS)模式的演变。我们详细介绍了ERP系统的核心技术栈,包括数据库管理系统(如关系型与NoSQL的对比)、中间件技术以及移动集成能力。在模块划分上,本书系统地梳理了ERP的七大核心支柱: 财务会计(FI/CO): 涵盖总账、应收应付、成本控制、利润分析等,强调实时财务报告的能力。 供应链管理(SCM): 包括采购、库存管理、物流(WMS/TMS)及需求预测的集成。 制造资源计划(MRP/PP): 聚焦于生产计划、能力排程、物料需求计划及质量管理。 人力资本管理(HCM): 涵盖薪酬福利、时间管理、绩效评估和人才发展。 客户关系管理(CRM): 分析销售自动化、市场活动管理和售后服务集成。 项目系统(PS): 适用于工程和高附加值项目的全生命周期管理。 企业绩效管理(EPM): 阐述如何利用BI工具和数据仓库对ERP数据进行高级分析。 第三章:业务流程重构(BPR)与ERP 实施方法论 成功的ERP项目是流程重构的结果,而非单纯的技术部署。本章详述了实施过程中必须遵循的规范化方法论,例如敏捷实施法、瀑布法在大型项目中的应用取舍,以及“蓝图设计”阶段的重要性。BPR的分析框架被详细介绍,包括AS-IS(现状分析)到TO-BE(未来流程设计)的转化步骤,并强调了流程标准化(Best Practice Adoption)与本地化定制(Customization)之间的微妙平衡。此外,变革管理(Change Management)作为高风险环节,其沟通策略、用户培训体系的构建被置于重点讨论之列。 第二部分:深度解析与前沿集成 第四章:供应链的数字化转型与集成 本章聚焦于如何利用ERP系统实现端到端(E2E)的供应链可视化和协同。我们探讨了供应商关系管理(SRM)与ERP的紧密集成,如何通过电子数据交换(EDI)和API接口实现与外部合作伙伴的实时数据交换。内容细致分析了库存优化的策略,如安全库存计算模型、ABC分类法在ERP库存模块中的应用,以及先进的拉式(Pull)与推式(Push)计划方法的选择标准。 第五章:智能制造与工业 4.0 的融合 随着物联网(IoT)和边缘计算的兴起,ERP系统正成为智能工厂的大脑。本章探讨了ERP如何与制造执行系统(MES)、过程控制系统(PCS)进行实时数据交互。重点阐述了如何利用OPC UA等工业标准协议采集设备数据,并将其反馈至ERP的生产模块进行实时排程优化和OEE(整体设备效率)计算。制造过程的数字化孪生概念在ERP架构下的实现路径也被介绍。 第六章:财务管理的穿透式分析与合规 现代企业对财务数据的实时性、准确性和合规性要求极高。本章超越了基础的记账功能,探讨了集团合并报表、多会计准则(如IFRS/GAAP)支持下的账务处理。着重分析了内部控制(SOX合规性)、风险管理模块的配置,以及如何利用ERP的分析工具实现预算编制、滚动预测和差异分析,支持管理层进行精细化的成本控制和投资决策。 第三部分:未来展望与挑战 第七章:云计算ERP 的部署模式与治理 云计算已成为ERP部署的主流趋势。本章对比了公有云、私有云和混合云部署的优缺点,特别关注了云ERP在数据安全、系统升级频率和总拥有成本(TCO)上的影响。企业在迁移至云端时,数据主权、定制化能力的限制以及SLA(服务等级协议)的关键条款分析是本章的核心内容。 第八章:人工智能、大数据在ERP 中的应用 本章展望了ERP系统的智能化未来。我们将分析机器学习(ML)如何应用于需求预测(比传统统计模型更精准)、异常交易检测(反欺诈)以及自动化流程机器人(RPA)在后台处理中的应用。大数据架构(如Hadoop/Spark)如何与ERP数据库协同工作,为企业提供超越传统报表的洞察力,实现真正的预测性管理,是本章的落脚点。 结论:构建适应性强的企业数字中枢 本书最终强调,成功的ERP系统是能够不断适应市场变化、具备高可配置性和可扩展性的数字中枢。它要求技术团队与业务团队紧密合作,持续投资于流程优化和数据治理,确保信息流动的效率和准确性,从而驱动企业实现可持续增长。

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