高铁erp系统（高铁售票系统）

今天给各位分享高铁erp系统的知识，其中也会对高铁售票系统进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

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本文目录一览：

• 1、大数据与传统行业的区别有哪些?
• 2、做高铁紧固件的上市公司有哪些?
• 3、董小英：数据管理与能力构建——传统企业的数字化转型
• 4、excel在财务工作有哪些应用
• 5、ERP要完蛋了？
• 6、智能工厂：到底什么是工业4.0

大数据与传统行业的区别有哪些?

说到数据分析，其实随着大数据这几年的发展，数据被认为是物理与信息融合中的关键技术，以及核心引擎。各行各业都在马不停蹄、轰轰烈烈地迈入了大数据时代。传统行业与互联网行业的界限开始发展交集和互补、渗透，传统的制造业再也不是闷头生产+再销售的模式，而是更多地聆听市场的声音，市场需要什么，消费终端就会相对应的给予其更多的多样化、个性化。

目前来看，两者的主要区别还处在以下几点：

一: 结构化数据和非结构化数据

传统行业更多的是结构化数据, 即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据,像以应用oracle、Sql Server等数据库的制造型企业的ERP系统。而互联网行业更多的是非结构化数据，就是不能以二维形态描述的，例如所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等，像是医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、国土GIS、设计院、文件服务器（PDM/FTP）、媒体资源管理等具体应用。

二：数据的体量

互联网行业海量的数据，由于互联网行业的特点，每时每刻都会产生海量的数据，它的数据往往是PB级的，1个PB有多大呢？它相当于2的50次方个字节。如果你对此没有概念，那么简单来说，《史记》约有52万多汉字，1个PB能够存储至少10亿部《史记》，以百度、腾讯、阿里为代表的企业。传统的一个生产制造工厂三个月制造的数据也不到100G。这是天大的一个差别。

三：看待数据的方式及数据分析目的不同

互联网行业会对这些海量的数据做数据分析，挖掘，无论是过去的数据还是即时的数据，数据不再是静止和陈旧的，任何被遗忘在服务器中的数据，都可能被重新利用，从而发现其中与我们、与行为、与现象的相关性，比如每逢“双十一”，“剁手党”都面临痛苦的抉择：打折的商品实在太多，买什么才好呢？最终一不小心，信用卡刷爆，买了一大堆自己不需要的商品，只得含泪吃半年的“康师傅”…

谷歌公司每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令，经过多年数据的累计，谷歌公司建立了“咳嗽”，“发热”等搜索关键字与流感地区的联系，于是在2009年谷歌成功地在美国预测了冬季流感的传播，并且精确到地区和州等等。而传统行业则不会过多去关注过去的数据，一般月底会盘点，出一些财务的数据分析报表，历史的数据会存放于备份库里，有问题才会去查找。

四：数据查找的效率及安全性

互联网行业往往存储着用户的个人行为信息，他要求保证绝对的安全或者准确性，比如12306，每到年底，面临数亿人迁徙的购票压力，在临近春节购票高峰峰值的时候，它的要求绝对是用户打开网页的速度可以慢一点没关系，但是要保证用户购票信息的绝对安全。如果用户付款购买了一张高铁动车票，你那边没收到钱款，那面对着上亿人的购票钱款，这个绝对是要出大问题的。

而传统行业没有那么大的数据量和访问量，往往解决好并发，死锁等等问题，保证系统的高可靠性和稳定性，偶尔也会发生丢失一条采购记录或者生产记录的问题，由于一般用户都会除了系统录入以外，还会纸质的记录，那么这个也是可以被容忍的

五：大数据技术快速获取有价值的信息

基于以上互联网行业的特点，当数据量不断增大时，也随之带来了一系列的问题。

比如假设解决某一问题有算法A 和算法B。在小量数据中运行时，算法A的结果明显优于算法B。也就是说，就算法本身而言，算法A能够带来更好的结果;然而，人们发现，当数据量不断增大时，算法B在大量数据中运行的结果优于算法A在小量数据中运行的结果。这一发现给计算机学科及计算机衍生学科都带来了里程碑式的启示：当数据越来越大时，数据本身(而不是研究数据所使用的算法和模型)保证了数据分析结果的有效性。即便缺乏精准的算法，只要拥有足够多的数据，也能得到接近事实的结论。

由于能够处理多种数据结构，大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据结构的要求大大降低，互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理，立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。

一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱，大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。简单来说，大数据需要Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+HBase（数据库）+MapReduce（数据处理）+……Others这样的分布式存储，分布式处理大数据架构，而不仅仅是传统的磁盘阵列数据存储处理方式。

互联网极大地改变了人们的生活，大量、高速、多变的信息每天都围绕在人们身边，我们需要更好的处理方式，去应对这种随时随地的变化。大数据技术将深远地改变互联网世界，改变整个生产生活的方式。随着技术的发展，大数据分析正在变得越来越容易，成本也越来越低，而且相比以前能更容易加速对业务的理解，越来越多的人开始进入大数据与数据分析行列，准备在这里干出自己的一番事业。

编辑于 2019-10-21

做高铁紧固件的上市公司有哪些?

1、中国北车：中国北车是目前国内最大的铁路城轨车辆及客车的研发、制造和出口基地，国内轨道交通装备电机、油田电机和风力发电电机最大的制造商，产品系列最齐全、技术水平最先进、研发制造能力最强的轨道交通装备制造业领军企业，

全球规模最大的轨道交通装备制造商之一，国内铁路工程机械装备重要供应商，在大型铁路养路机械、起重机、工矿机车等铁路工程机械产品的技术水平和市场占有率国内领先。

2、中国南车：中国南车与GE公司在美成立合资公司，将中国的高速铁路技术带到美国。使合资公司有望成为首家为美国佛罗里达州和加利福尼亚州两个高速铁路项目提供高铁技术的制造商。

公司在动车组以及城市轨道交通装备领域丰富的开发及运用经验，结合GE在泛美地区先进的制造和供应链管理能力，以及对美国铁路市场的深入了解，加快“走出去”的步伐。

3、晋亿实业：晋亿实业接连中标高铁项目，公司在铁道部高铁扣件的6个供应商中排名第二，生产的高铁扣件占铁道部招标份额的24%-25%，仅次于德国福斯罗，公司还为其他供应商提供配套产品。

公司是国内紧固件行业龙头企业，主营各类紧固件产成品、中间产品的研发、生产和销售。公司拥有各类进口自动化生产及检测设备一千余台套，采用进口及国内大型钢厂优质原材料，运用ERP管理系统。

4、晋西车轴：晋西车轴主要从事铁路车辆、车轴、轮对、转向架等产品的生产销售及自营进出口业务，并在精密锻造和非标制造等方面具备较强的技术和装备实力。

公司先后取得美国铁路协会（AAR）质量管理体系、IRIS国际铁路行业标准体系、ISO9000质量管理体系、ISO14001环境管理体系、职业健康安全管理体系等资格认证，是山西省高新技术企业。

公司具备铁路车轴18万根、铁路货车5000辆、铁路轮对3万套、摇枕侧架5000辆（份）的生产能力。特别是在铁路车轴产品的专业化开发、生产中已具备国内同行业厂家不可替代的优势，并跻身全球铁路车轴专业化生产企业第一梯队。

5、西北轴承：西北轴承是高速铁路轴承生产企业龙头，是全国轴承行业六家大型一档企业之一、西部地区最大的轴承厂家，在铁路轴承方面，公司的技术研发实力雄厚，是全国唯一能够独家生产时速200公里/小时及以上的高速铁路轴承供应商。

参考资料来源：百度百科—中国中车股份有限公司

参考资料来源：百度百科—晋亿实业

参考资料来源：百度百科—晋西车轴

参考资料来源：百度百科—西北轴承

参考资料来源：百度百科—中国南车

董小英：数据管理与能力构建——传统企业的数字化转型

文 | 董小英 编辑 | 张齐齐

来源 | 数字产业创新研究中心

随着大数据、人工智能、区块链等技术的发展，企业数字化转型浪潮愈演愈烈。近年来，国家提出数字强国战略，把数字经济作为中国增长的新动能。企业应该如何做好自身的“数字化能力培养”，在这场无硝烟的竞争中取得胜利。

在百望云联合数字产业创新研究中心、锦囊专家共同举办的《弹性跨越 数创未来 2020中国企业数字化转型论坛》活动中，北京大学光华管理学院教授、数字产业创新研究中心主席董小英老师进行《跨越能力陷阱——企业数字化转型的机制创新》的演讲，为大家答疑解惑。

以下是演讲实录

一、企业数字化转型的背景

企业数字化转型的背景如何理解、设立怎样的目标、需具备哪种能力、转型要素有哪些。在转型发展过程中，从人类大的发展格局来看，每次文明的迁移都是由技术驱动。英国纺织技术使农业文明走向工业文明，美国信息技术使工业文明走向信息文明。而现在，随着中美德数字技术的发展，信息文明正在走向绿色文明。可以说，当今世界经济转型的关键节点就是新一代的数字技术。

泰安作为山东省的智能制造重镇，虽然城市不大，但在智能制造方面投入很大。他们专门成立由六名院士组成的专家委员会，来推动智能制造发展。将来整个制造体系，即供应链以及使用的能源一定得是绿色，而绿色供应链就是靠数字化来实现。所以，将来如果线上能力不足，会在发展中遇到非常大的困难。

近10年来，随着信息技术的发展，智能手机的出现和在线交易能力的提升为我们的衣食住行提供了巨大的便捷。从全球发展来看，移动互联网铸就美国巨大的四到五个在线企业板块。以往，中国对技术发展的认知比较延迟，但现在，中国年轻创业者的反应速度非常快。中国和美国的平台性企业，现已经涨到全世界的90%，欧洲只占到4%。将来，基于平台的竞争会在各个行业领域无处不在。特别是工业互联网，工业制造业的在线化、平台化、数据化以及智能化的体系孕育着数万亿美元的巨大的市场的规模，是全球竞争的制高点。例如美国对中国华为5G的针对和禁止，体现了 科技 竞争的惨烈，大家争先恐后在竞争中占据领导地位。

数字经济最核心的两个方面：平台和数据。作为财务人员，不在竞争战略的一线，感受不到数字化转型投入给企业带来怎样的价值，财务人员做数字化负责人时，才会推进有力。当然，有时财务人员对数字化价值理解不到位。因为数字化的投入，需要3到5年才产生带动效应，不能为企业快速的带来现金流，所以财务总监在数字化投入上可能持反对意见。实际上，如果企业没有这样的能力构建，整个企业的速度就会慢下来。

平台企业最重要的一个功能就是基础设施。比如我们无法想象离开手机的生活。对于一些年轻人来说，出行时宁愿做高铁也不坐飞机，脱离不了WIFI的环境。另外，手机的功能越来越多元，越来越多的功能都集成在手机上。平台企业的边界拓展能力非常强。比如滴滴出行，我们即可以说它是 科技 行业也可以说是出租行业，但本质业务还是交通出行。滴滴服务占到中国市场的97%。作为出租公司，如果没有平台，业务不可能做到如此广泛。同时，边界甚至可以跨境。比如蚂蚁金服计划上市，当掌握了海量的客户资源的时候，跨界变得比传统行业要容易，并且这样的企业保持一种高度的开放性。企业打造巨大的生态组合，生存能力与竞争力都会大大提高。

近年来，数据的量增长迅猛。根据联合国贸发组织的统计，我们看到中国的年均数据在逐渐增加，占比达到41.9%，超过世界其他国家。中国的数字经济已经开始提速，而且市场容量很大，数据密度很大，对未来人工智能的发展打下坚实基础。例如，阿里巴巴已经成为最大的数据平台，在后疫情期间也开始像世界其他地方拓展，和亚马逊形成直接竞争关系。

讲到中国经济发展的要素，资本、人才、土地和技术都是关键性要素，这么多年，国家第一次从战略角度提出数据是生产要素。中国过去30年的发展靠自然资源驱动，但这些资源逐渐枯竭。最近提出生产要素是关键性的，要将其市场化。数据资源从不同的视角去开发，隐藏的价值都可能被挖掘出来。这意味着数据资源的价值取值不尽、用之不竭。数据就像阳光，具有普惠性。但是，做数据挖掘处理和数据分析的人才匮乏。根据CDO调研结果发现，某些领导对数据部门要求很高，但投入不够，说明了上层领导缺乏数据的战略价值意识。

建立平台以后，将所有交易沉淀在平台上，通过数据的采集、清洗和整合，形成数据看板，将数据可视化，形成多元数据看板。企业根据这些数据改善管理。通过数据驱动产品创新，降低成本，提高效率，实现数据洞察，发现新商业价值。企业实现数据驱动业务和数据驱动管理，实现数据的增值。这个时候中国的整体经济开始转向数字经济。当然，实现成熟的数字经济，我们还有漫长的路要走。

企业数字化转型面临着内外两方面压力。现如今，客户要求越来也高。比如，用户对下载速度的要求很高，速度要快、广告信息投放要精准，和用户需求匹配。基于客户需求，供给端即企业就要进行良好的交互。在人工交互或者机器人等智能交互后，想要提高速度，就需要进行整合，建立数据和信息系统连接的数字神经网络，消除信息孤岛。

那么，信息化与数字化有什么不同？信息化是局部流程、局部环节和局部资源。以财务工作举例来说，当采购或销售出现违规行为，工作人员只能做事后管理。ERP系统出现后，可以控制超预算行为不发生，变成事前管理。但今天，只是财务流程数字化还不够。企业要做到设备的数字化、生产过程的数字化、客户服务交付的数字化和物流的数字化。所以，数字化在速度、广度、深度、精度、强度和细节六个维度都是在信息化基础上进行非常大的拓展。

二、企业数字化转型的目标

生存和发展是数字化转型最底层的目标，企业数字化的本质还是要解决企业管理中的痛点。例如财务数据的核算要快速且精准，就是把数据整合的速度加快。例如业绩部门年终发奖金时，基于数据来给出业绩的驱动指标。所以，数字化可以带来怎样的生态？基于长期的企业数字化研究积累，总结出企业数字化转型的“六不”目标：

1、产品服务不淘汰。很多产品没有智能化能力，很可能就会被淘汰。

2、管理决策不犯错。以前企业决策依靠人的经验，现在依靠机器识别，精细化程度明显增高。

3、价值运营不掉链。在供应链整个体系中，有很多的问题和梗阻，价值链和供应链的数字化，要打通这些梗阻，快速的做到上下游的无人交易，基于全机器流程，结果真实及可信。

4、客户服务不落伍。即线上服务，客户体验至上。

5、商业模式不翻车。现在的数字原生企业就是商业模式创新的典型代表。所以商业模式要重点考虑如何实现在这种这种颠覆式的变革中不翻车，锁住客户和争夺市场。

6、生态伙伴不掉队。在生态中，我们的合作伙伴都是并行的，如果你不在线上，别人在线上跑得很快，你可能就要掉队了。

经调研，企业的信息化和数字化过程中，最受益的就是报销问题。以前报销流程繁杂，没有数字化的过程支撑，给财务人员带去很大的麻烦。经报销过程简化后，大大提升整个企业的效率。IT行业互联网行业称作数字原生企业，因为在客户、员工上网等都会产生数字轨迹，而传统企业没有数字轨迹的支撑。所以，数字化转型对于传统行业来说挑战更大。传统行业数字化转型，既要把传统的事做好，还要像互联网企业一样，管理好所有的资产，即先把所有的资产数字化，包括财务资产的数字化。对于互联网企业，本身就有数字孪生。它依靠大量的消费者，描绘出用户画像，画像越多越细致，推广就越精准。在这个过程中，会积累大量的数字资产。比如阿里数据中台，上联服务市场拓展，下联基础数据是极其关键的战略资产。它的数据分析能力非常强，数据汇集量越多，平台价值越大，获取数据的便捷性越高。如果传统企业不做转型，慢慢就会被数字化企业淘汰。

对传统企业来说，要做数字化转型需解决四个问题：

1、速度：决策的速度，供应链的编排。转型速度方面的关键问题是思维认知的问题，企业的高层领导要组织变革。

2、范围：对象与过程，边界和生态。过去传统企业的内核都不是靠数字化来做，这些过程要数字化，就需时间和精力的花费。

3、规模：弹性与伸缩，模块与复制。将平台的技术能力复制到所有的分子公司甚至客户，打造一个数字化生态，用数据创造价值。数据管理第一次做起来很难，但是复制利用的成本几乎可以忽略不计。

4、价值：商业模式，价值分配。其一，通过数字化转型，新旧数据随时调取，各种指标精准测量，实现数据资源的重用。其二，资产可以复制，数据可以输出。通过控制平台架构，进行商业售卖来收取一定的费用，降本增效。数据的价值链给企业带来创造价值。其三，能力的建设中最难的数据管理，以前财务部的纸面数字变为数字化表示。

三、企业数字化转型的能力

数字管理价值链由六个环节构成：数据采集、数据标准、数据质量、数据整合、数据分析、数据文化、数据价值、数据资产和数据采集。

对于数据采集，以前都是靠人工录入，容易出错且容易作假。所以，数据采集的关键是人工介入越少，数据越真实可靠。将来整个供应链的交易都会靠机器自动进行数据采集，确保数据的真实性、可靠性和高效，形成清洁、完整与一致的数据湖。

对于数据质量，包括五个方面。第一，数据真实，尤其对财务人员来说，不要做假账。第二，数据可得。第三，数据具有可解释力。数据量大，却不具备数据分析，则数据没有价值。第四，数据可靠。数据要展示企业的真实运行情况。第五，数据共享安全治理。企业应考虑数据政策、数据整合和数据分享。确保数据不被一个部门垄断，避免产生数据治理问题。

数据质量的管理框架也尤为重要。企业要对质量进行策划、控制质量、改进质量、测验质量。在这个过程中，要发展源数据和主数据，企业部门要分工明确，职责必须标准化。

另外，就是资产数据化。要把表单整个流程全部数字化，这件事要花费时间去做。特别对于传统企业来说，数字化就是一场马拉松。因为要把整个过程和资源一步步数字化，是一个持续投入过程，但也是企业数字化最重要的力量积蓄。买好设备、加人工智能、语音识别等都不是真正的数字化。数字化就是整个业务的底层，数字化转型过程中，先进行资产数据化，资产数字化以后作为管理运营工具，后边才能实现数据增值。

企业业务部门和IT部门要做到数据共享，确保业务部门可以及时得到想要的数据和信息。比如华为，新员工刚上任，也可以立刻获得客户的背景甚至喜好。比如设备的维修 历史 ，潜在问题等数据可以清晰呈现，帮助人员精准维修。

对于财务人员来说，数字化转型既是机遇也是挑战，大家要高度重视转型压力。在全要素、全过程、全链条和全领域的财务数据集成过程中，财务的视角会更大，获取数据更多。以财务为核心和整个业务环节对接的整合过程，即数字孪生，将来企业所有方面都会和财务发生关联。现在农业、建筑业、传统制造业等很多企业都提出个性化和数字化。在将来行业的发展中，所有岗位都需要数字化技能，所以大家要高度重视，如果不做自我转型，数字技能没能掌握，工作中就会产生问题，就会被行业淘汰。

四、企业数字化转型要素

这次疫情大大提速了全球企业的数字化转型，但困难也随之而来。在数字化转型过程中，每个企业的能力是不同的。对于有些企业，只依靠单一的逻辑思维和知识体系来运行发展，沉浸在舒适区内，陷入能力陷阱。当企业想要有所变革，就需要找到自身的能力缺口，即增加新理念，新技术，寻找新的发展空间。实现新技术和材料之间的融合，就打破了能力距离。财务人员不一定去做销售数字化的工作或研发，只需把财务的能力和数字化深度结合，经基于底层财务的管理体系数字化以后，加速企业转型。所以，对财务人员来说，强项还是才能，加之数字化的手段，消除能力距离也不是很难实现。

在数字化转型的新能力构建中，中小型企业缺人才和知识。数字化过程是变革和创新的过程。企业也有很多担心，比如数据隐私问题。对创新型企业来说，主要是行为约束。经调研，在词频统计中，我们发现，企业数字化转型最大的问题就是缺少数据方面的人才。数据、思维和业务都需要我们在数字化过程中克服。

最后，在数字化转型过程中，大家要具备企业家和二次创业精神，目标明确，持之以恒，坚定的向前走。数字化转型的趋势不可更改。以上就是今天和大家分享的内容，也祝大家的企业数字化转型行得通！谢谢大家。

excel在财务工作有哪些应用

其实，EXCEL在财务工作中的应用是很广泛的，难以全部详述，在此我打算分三部分述之：

一、从实践应用层面谈EXCEL在财务工作中的应用领域

个人认为，从实践应用层面看，财务人员运用EXCEL的领域大致可分为三个：

1、EXCEL在财务会计中的运用。

在这个层次中，主要运用的是EXCEL的基础功能，如数据录入、公式填充、条件格式、查找替换、有效数据、数据的自动筛选、分类汇总、合并计算以及简单的数据透视表及图表功能。涉及到的函数，一般也仅限于常用的10个左右的函数，且很少涉及数组公式。

通常理解，EXCEL在财务会计中的运用实际上就是将EXCEL用于日常会计核算，主要目的在于帮助会计人员提升工作效率，大家应该有所体会，很多基础财务工作，有的财务人员需要画一个礼拜的时间才能做好，但有的财务人员却只要花三个小时。这就是效率的差异。

2、EXCEL在管理会计中的运用。

在这个层次中呢，我认为离不开EXCEL的中高端功能，如数据透视表及图表的高级运用，高级筛选、单变量求解、规划求解以及假设分析（模拟运算表）等，可能有的时候还会涉及到需要编写简单一点的宏代码或自定义函数以及运用数组公式。使用者或许经常要制作一个综合性强的解决方案，来整合EXCEL的各个单项功能。

EXCEL在管理会计中的运用实际上就是运用EXCEL让数字自己开口说话，为决策提供强有力的数据支持，解决的是工作效能的问题。

3、EXCEL作为企业信息系统的重要组成部分

大家都知道，构成大型企业信息系统的核心必然是ERP系统，但是ERP系统不是万能的。企业信息系统好比是我们国家的交通网络，ERP系统好比是这个网络中的干线（如高铁和高速公路等），但我们的出行很多时候不能寄希望于我们的目的地位于高铁车站附近，所以在这个干线之外，我们还需要建设很多国道、省道甚至乡道，这样才能做到对老百姓出行的全方位支持。

企业信息系统也是如此，单靠ERP系统里提取出来的数据就能够直接为管理决策服务，我认为是非常不现实的，当我们把海量数据从ERP系统的各个模块中提取出来后，剩下的工作就是如何对这些数据进行加工，这些加工的过程好比是：我们从广州出发到东北的一个农村，坐高铁到了北京后，当我们出了北京高铁车站之后，剩下的行程如何规划，往往是影响整体效率的关键。最好的出行方案就是若是有专车直接到高铁车站迎接我们，否则我们可能要倒换普通货车到长春火车站，出了长春火车站后还要倒换班车到县城，出了县城汽车站后还要倒换公交车到村口。

所以借助刚才这个比喻，我认为EXCEL第三层次的应用就是作为企业信息系统的重要组成部分，和ERP各个模块相辅相成，点对点地为管理决策提供信息支持。

从技术上讲，实现这个层面的运用，除了需要运用到前述功能之外，还要用到EXCEL的数据查询功能，能够从其他应用程序（如SQL数据库以及ORACLE数据库中直接取数），还要能够编写SQL查询语言等等。

二、从技术层面谈财务工作运用EXCEL的层次

我完全赞成EXCELHOME的专家团队的著作中，关于对EXCEL用户应用水平的划分观点：入门级、初级、中级、高级以及专家级

结合之前所述的分层，一般来说，能在财务会计中熟练运用EXCEL的，基本上可以达到中级水准，有的时候也会运用到EXCEL的中高级功能；能在管理会计中熟练运用EXCEL的，基本可以达到高级或准专家级的水准；能够将EXCEL作为企业信息系统的重要组成部分并有成功案例的，我认为专家级非他莫属。

ERP要完蛋了？

ERP(Enterprise Resource Planning)即企业资源计划系统，是指建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。ERP系统集中信息技术与先进的管理思想于一身，成为现代企业的运行模式，反映时代对企业合理调配资源，最大化地创造社会财富的要求，成为企业在信息时代生存、发展的基石。

软件行业在国民经济中的地位：逐步上升

随着近年来科技的发展，软件行业在国民经济中所占比重逐年上升：2013-2019年，软件行业收入占我国GDP的比重从5.14%上升至7.24%，2020前三季度软件行业收入占我国GDP的比重为8.08%，软件行业在国民经济中的地位日益重要。

中国ERP软件行业发展阶段：逐步完善

ERP系统集中信息技术与先进的管理思想于一身，成为现代企业的运行模式，反映时代对企业合理调配资源，最大化地创造社会财富的要求，成为企业在信息时代生存、发展的基石。企业一开始，单纯地需要财务模块的功能，随着企业管理过程的精细化，生产、成本、运输等模块的需求也日益凸显，ERP软件产商看到这一需求趋势顺势改进产品，ERP软件产品发展过程大致如下：

1、单一的财务软件

国内管理软件市场最初以单一的财务软件产品为主。在计划经济体制与计算机技术相对落后的管理环境下诞生的传统财务软件，由于当时技术水平和管理水平的限制，目的主要是替代手工会计核算，减轻会计人员的劳动强度，提高会计信息的质量，促进会计工作的规范化，提高管理水平与经济效益。现在市场上销售的部分财务软件，仍然是这种较低水平的“甩账式”财务软件。

2、单一的ERP软件

而随着市场的发展，只做单一的财务软件产品已经不能满足用户的需求，财务软件厂商开始纷纷转型ERP软件。2000年以后，随着国内主要财务软件提供商转型为ERP软件提供商，管理软件市场过渡到以单一的ERP软件产品为主。

3、ERP套件

随着管理软件的发展，近年来主流厂商开始提供以ERP为核心的套装软件，完整的ERP套件已超出了企业范畴，涉及企业、供应商、客户和合作伙伴等领域，MES、CRM、SCM、OA、PLM、BI等管理软件产品逐渐与ERP形成子集或交集关系，ERP套件成为市场的主流。

中国ERP软件行业竞争格局：一超多强

通过目前的竞争情况看，用友和金蝶是本土较为知名的两大厂商，其中用友产品线较为齐全，且用户基数大，而金蝶的主打产品竞争力较强，并且在云转型战略中拔得头筹。在过去，用友与金蝶主要集中在中小企业客户群体，随着近年政府大力推动中小企业上云及工业互联网进程，用友与金蝶也逐渐推出自己的高端产品线，有望能实现国产替代，逐渐争取高端ERP市场占有率。目前在ERP系统领域，用友是国内行业里的龙头企业。而从整体ERP市场份额上来看，用友目前凭借着超过30%的占有率在国内市场中占据着绝对优势。

中国ERP软件行业市场规模：逐年壮大

近年来，随着企业对管理水平的日益重视，越来越多的企业将目光投向ERP软件市场，希望通过ERP系统的建设增强企业的综合竞争力，从而推动了国内ERP软件市场的稳定增长。

2013-2019年，我国ERP软件市场规模一直处在增长的趋势。在2017年出现了一波较大幅度的增长后，后面两年是市场规模的增速出现了放缓。2019年，中国ERP市场规模将达到约297亿元，同比增长12%。

中国ERP软件行业发展趋势预测：应用型加强

随着科技的进步，新的技术和概念涌现，ERP软件不断在融合中完善自身适配性，拓展产业链。伴随各种先进的信息技术和管理思想将充分应用到ERP软件中去，ERP软件产品技术也将会出现新的方向，具体如下：

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国ERP软件行业深度调研与投资战略规划分析报告》

智能工厂：到底什么是工业4.0

先声明，兔哥只是个知识的搬运工，我说的不一定对，不过是看了很多材料后消化理解的结果而已。事实上，工业4.0就没有标准答案，连德国人自己都没有。

先看三个概念：

工业1.0

机械化，以蒸汽机为标志，用蒸汽动力动力驱动机器取代人力，从此手工业从农业分离出来，正式进化为工业。

工业2.0

电气化，以电力的广泛应用为标志，用电力驱动机器取代蒸汽动力，从此零部件生产与产品装配实现分工，工业进入大规模生产时代。

工业3.0

自动化，以PLC（可编程逻辑控制器）和PC的应用为标志，从此机器不但接管了人的大部分体力劳动，同时也接管了一部分脑力劳动，工业生产能力也自此超越了人类的消费能力，人类进入了产能过剩时代。

这三个定义都很学术，你们放心，这是全文最学术的一段话，后面就都是讲故事了。

要理解工业4.0，我们得先看下目前的状况，我们称之为工业3.X，用修真小说的时髦描述，也就是3.0中后期，这种状态叫做完全的自动化和部分的信息化。

咱们还得从工厂的业务模式说起。

作为一个工厂，存在的目的只有两个，生产产品，然后卖出去。所以在工业企业中，通常会分为两个大的部门，一个是生产部门，一个是业务部门，前者通过MES（制造执行系统）管理，后者通过ERP（管理信息系统）来管理。

这两个系统啥区别呢？ERP更倾向于财务信息的管理，而MES更倾向于生产过程的控制，简单的说，ERP主要告诉你客户需要生产多少个瓶子，哪天下单，哪天要货，而MES主要负责监控和管理生产这些瓶子的每一个步骤和工序如何实现。

在中国工厂的很多车间里，各个生产设备之间、生产设备和控制器之间，都已经基本实现了连通。再牛逼一点的公司里，整个工厂已经通过制造执行系统（MES）连通起来，而业务部门全部通过ERP连通起来了。

发现问题了吗？

ERP和MES其实并没有连起来！

所以当ERP给MES下达生产计划指令后，MES在生产过程中发生了与计划偏差的事项（比如设备坏了，原料不合格等等），MES会根据车间的实际情况进行调整。但是ERP是不知道的！所以它会继续按照原本的计划执行订单，时间久了，财务系统和工厂的实际情况就会出现非常大的偏差。

至于为啥没连起来，两个原因，首先是ERP和MES的开发公司通常是两拨人，搞财务的和搞生产的合作，不但互相不懂对方的职业术语，鸡同鸭讲，而且互相看不上对方。另外，业务部门和生产部门在公司里通常是分开运营，各自的领导有各自喜欢的供应商（原因你懂的）。

当然，人民群众的智慧是无穷的，他们是断然不会干等着两个系统的偏差越来越大的，既然系统不给力，咱人工上，咱们工人有力量。所以工厂车间通常会定期把MES的调整项做成一个表，交给业务部门，然后由业务部门手动在ERP中调整过来。

ERP和MES的问题只是工厂内系统断层的一个问题缩影，事实上工厂里还有非常多的其他系统，设计、制造、采购、办公等等，这些系统都是一个个的信息孤岛，互相都不知道对方在干啥，干到哪一步了。其中一个部分出了特殊情况，其他部分都不知道，只有等到问题出现了，才能退回来，所有系统再一个个改。

插一句，老罗的锤子手机之所以难产，就是因为在设计的时候，生产人员并没有实时了解情况，所以实际生产时发现原本的牛逼设计会导致良品率很低，只能退回去重新设计。这样每一个产品都要改来改去，所以一个工业品从设计到上线量产，往往要用一两年的时间。

当然，这种事也不是第一天存在的，以前因为在工业时代，产品的生命周期很长，兔哥的老东家西门子一个型号的变频器可以卖三十年，这样一两年的研发上线时间也就显得不那么长了，其余的问题，靠着人工沟通，虽然有错，倒也都相安无事。

然而，可怕的狼终于还是来了。

这两只狼，一只叫产能过剩，一只叫互联网。

全球性的产能过剩，导致企业的竞争越来越激烈，以往一款产品卖三十年的做法已经不行了，你跑不快，有的是快的。老罗的锤子手机仅仅晚上线了几个月，就从一款万众期待的爆款，成为了臭大街的过时货，产品的生命周期大大缩短了。

互联网时代的到来，撼动了工业时代的一大基础，信息不对称。工业时代里，因为生产厂家无法低成本的了解每一个客户的需求，所以往往采用一刀切的方法，就是把需求做多的性能组合到一起，成为一款产品。

比如你想要一双适合你的脚的鞋子，鞋厂是无法知道你的脚多大的，所以只能测量很多人的脚之后，把最集中的尺码分成40号，41号，42号等等，但是如果你的脚偏肥或偏瘦，对不起，概不伺候。

互联网改变了这个局面，人与人，人与厂商，可以低成本的实现连接，从而让每个人的个性需求被放大，人们越来越喜欢个性化的东西。但是个性化的东西需求量没有那么大，这就需要工业企业能够实现小批量的快速生产。

这两只狼，逼迫着传统工业必须做一件事，一件工业社会最不爱做的事，就是快速、小批量、定制化的生产。

这个时候，先得做点准备工作，就是工业3.0首先要进化为3.X，所谓工业3.X，其实就是先把ERP和MES等等信息系统彻底打通，让工厂原本的所有信息孤岛实现连通。这个时候，就从完全的自动化和部分的信息化，进入了完全的自动化和完全的信息化，也就是工业3.0大圆满阶段。

别小看这个过程，单就这一条，也许我们中国就需要十年甚至更长才能完成。

好了，前面的都是现实问题，3.0大圆满之后，我们就要开始科幻烧脑之旅了，我们终于要冲击工业4.0了。这个过程中，3,0中以及完全的自动化和信息化要开始做一件事，就是结婚，生孩子。

这个过程，德国叫工业4.0，美国叫工业互联网，我们工信部称之为两化融合，物联网的脑残粉们把它叫做万物互联。

这里我要说一下，所有的物，如果需要互联沟通时，就有一个问题，说什么语言？说英语、德语、还是四川话？

通讯协议是什么，这个是一个关键问题。你可能会说，为什么不用现在互联网的通讯方式，也就是TCP/IP协议，这是个技术问题，没法给你这种小白解释明白（其实我这个曾经的半桶水自动化工程师也不怎么太懂）。简单的来说，互联网的通讯方式，速度还是太慢，精准度还是不够，安全性还是不好。而工业生产中，对于速度、精度和安全性的要求，要远远高于你在家下德艺双馨的苍老师电影的要求。

所以万物互联，必须需要一个专门的通讯协议。

这也是德国的工业4.0，美国的工业互联网，以及中国的两化融合中国制造2025，这些时髦的名词背后隐藏的核心问题，大家在争这个通讯标准。美国的互联网世界第一，所以美国人希望从信息化层降维到自动化层；而德国的机械制造业最强，所以他更希望从自动化层升格到信息化层；中国嘛，制造业第一大国，互联网第二强国，所以两边都不想跟，打算自己搞个互联网+，也叫中国制造2025。

按照修真小说的习惯，每一个境界都要分成一个小境界，以突显差异和牛逼，我按照这个方法，把工业4.0也分成六重天。

工业4.0第一重天，智能生产。

之前我们说过，生产设备和管理信息系统也各自连接起来，并且设备和信息系统之间也连接起来了。你有没有觉得还缺点什么？没错，就是生产的原材料和生产设备还没有连接起来。

这个时候，我们就需要一个东西，叫做RFID，射频识别技术。估计你听不懂，简单来说，这玩意儿就相当于一个二维码，可以自带一些信息，他比二维码牛叉的地方，在于他可以无线通讯。

我还是来描述一个场景，百事可乐的生产车间里，生产线上连续过来了三个瓶子，每个瓶子都自带一个二维码，里面记录着这是为张三、李四和王二麻子定制的可乐。

第一个瓶子走到灌装处时，通过二维码的无线通讯告诉中控室的控制器，说张三喜欢甜一点的，多放糖，然后控制器就告诉灌装机器手，“加二斤白糖！”。

第二个瓶子过来，说李四是糖尿病，不要糖，控制器就告诉机器手，“这货不要糖！”

第三个瓶子过来，说王二麻子要的是芬达，控制就告诉灌可乐的机械手“你歇会”，再告诉灌芬达的机械手，“你上！”

看到了，多品种、小批量、定制生产，每一灌可乐从你在网上下单的那一刻起，他就是为你定制的，他所有的特性，都是符合你的喜好的。

这就是智能生产。

工业4.0第二重天，智能产品。

生产的过程智能化了，那么作为成品的工业产品，也同样可以智能化，这个不难理解，你们看到的什么智能手环、智能自行车、智能跑鞋等等智能硬件都是这个思路。就是把产品作为一个数据采集端，不断的采集用户的数据并上传到云端去，方便用户进行管理。

德美工业4.0和工业互联网的核心分歧之一，就是先干智能工厂，还是先搞智能产品。德国希望前者，美国希望后者。至于中国，我们就搞加，还是加这个东西好，正加反加都行，反正能糊弄住大家就行。

工业4.0第三重天，生产服务化。

刚才说了，智能产品会不断的采集用户的数据和状态，并上传给厂商，这个就使一种新的商业模式成为可能，向服务收费。我好多年前在西门子的时候，西门子就提出来向服务收费，当时我觉得这是德国佬拍脑袋想出来的傻×决定，但是现在我才明白这是若干年前就已经开始为工业4.0的生产服务化布局了。你对西门子的印象是什么？冰箱？你个糊涂蛋，西门子这些年已经悄然并购了多家著名软件公司，成为仅次于SAP的欧洲第二大软件公司了。

这个服务是什么呢？比如西门子生产一台高铁的牵引电机，以往就是直接卖一台电机而已，现在这台电机在运行过程中，会不断的把数据传回给西门子的工厂，这样西门子就知道你的电机现在的运行状况，以及什么时候需要检修了。高铁厂商以往是怎么做的？一刀切，定一个时间，到时间了不管该不该修都去修一下，更我们汽车保养没什么差别。现在西门子可以告诉你什么时候需要修什么时候需要养护，你要想知道，对不起，给钱。

再举个例子，智能产品实现后，每一辆汽车都会不断地采集周边的数据，来决定自己的行驶路线，整个运输系统会完全服务化，任何人都不需要再买车，有一天也许自己开车会成为严重的违法行为，因为设备是智能的，而人确实不可控的。

在这个阶段，所有的生产厂商都会向服务商转型。

工业4.0第四重天，云工厂。

当工厂的两化融合进一步深入的时候，另一种新的商业模式就有要孕育而生了，这就是云工厂。

工厂里的设备现在也是智能的了，他们也在不断地采集自己的数据上传到工业互联网上，此时我们就可以看到，哪些工厂的哪些生产线正在满负荷运转，哪些是有空闲的。那么这些存在空闲的工厂，就可以出卖自己的生产能力，为其他需要的人去进行生产。

互联网行业为什么发展的这么快，就是因为创业者只需要专注于产品和模式创新，不需要自己去买一个服务器，而是直接租用云端的服务就行了。而目前工业的创业者，还是要不断地纠结于找OEM代工还是自建工厂中，这个极大地限制了工业领域的创新。当云工厂实现的时候，我预言中国的工业领域将出现一个比互联网大百倍以上的创新和创业浪潮，那个时候这个社会的一切都将被深刻的改变。

兔哥之所以坚定地要做工业互联网领域的投资和创业服务，就是在等这个风口。但愿我是先辈，不是先烈。

工业4.0第五重天，跨界打击。

互联网行业天天说降维打击传统行业，什么谷歌小米阿里巴巴乐视，可是我告诉你，当工业4.0进入第五重天时，工业企业的跨界打击将比这些互联网企业猛烈百倍。这个过程将从根本上撼动现代经济学和管理学的根基，重塑整个商业社会。

举个例子，一个生产手表的厂商，这个表每天贴着你的身体，采集你身体的各项数据，这些数据对于手表厂商也许没啥用，但是对于保险公司就是个金库，这个时候，手表厂商摇身一变，就能成为最好的保险公司。

当自动化和信息化深度融合的时候，跨界竞争将成为一种常态，所有的商业模式都将被重塑。

工业4.0大圆满，黑客帝国。

整个工业4.0过程，就是自动化和信息化不断融合的过程，也是用软件重新定义世界的过程。

在未来，多元宇宙将在虚拟世界成为现实，一个现实的世界将对应无数个虚拟世界。改变现实世界，虚拟世界会改变；改变虚拟世界，现实世界也会改变。一切都基于数据，被精确控制，人类的大部分体力劳动和脑力劳动都将被机器和人工智能所取代，所有当下的经济学原理都将不再适用。

但是我相信有一些东西是不会变的，那就是人类的爱、责任、勇敢，对未来和自由的向往，以及永无止境的奋斗。

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