數據統計與檢驗是ERP實施方法論的重要組成部分，但遺憾的是國內廠商的實際工作往往有意或無意地忽略了這個方面，數據統計與檢驗的執行在實施期間與上線初期應主要由實施顧問完成。ERP的實施項目不僅僅是軟件的購買，作為整體產品的一部分——咨詢與實施也是重要的產品內容，因此實施顧問的能力與專業素質將對ERP實施產生重大影響，加強實施顧問在數據統計與檢驗方面的執行能力應成為國內咨詢公司與廠商需要考慮的重要議題。筆者結合ERP實施的親身體會，通過舉例介紹一些關鍵數據的研究與分析方法：

統計的基礎（以計量單位為例）：任何統計都是基于計量單位基礎之上的，在ERP實施過程中，實施顧問經常面對的問題就是國內企業的產成品、零件或材料的計量單位不統一，沒有有效的計量單位就沒有可靠的統計基礎。因此，確定計量單位應成為數據統計前的主要工作。確定計量單位不能就軟件談軟件，應跳出ERP系統的限制，從實際業務出發考慮。以標準容器為例，許多企業在庫存盤點的時候不僅花費時間長，而且數據并不準確，主要是因為他們在實際操作中缺少對標準容器的使用，所謂標準容器并不是從字面意思上理解成為一個“桶”或一個“箱子”。容器是承載實物的標準化載體，一個托盤就可以認為是一個容器，因此標準容器能夠承載更多數量的同一實物，極大地減少實物盤點的工作量。在數據統計時，應注意對標準容器的使用進行分析，對于沒有應用標準容器的企業應建議其使用標準容器，以減少ERP上線運行后的維護工作量。標準容器計量單位的選擇必須慎重，一般而言應結合倉庫使用面積、實物重量/體積、周轉率等信息進行分析，在使用效率的基礎上確定容器的選擇。一旦計量單位能夠統一，就有了統計的基礎。

數據邏輯檢驗（以庫存控制項的設定為例）：庫存控制是承接采購與生產的關鍵，同時也是對緊急情況的一種緩沖，是制訂各項計劃的基礎之一。庫存控制與服務水平密切相關，庫存控制基準設定不好就會影響到訂單的履行，帶來高昂的懲罰成本和庫存持有成本，因此ERP系統中對庫存控制各項指標的設定是非常關鍵的。這里以訂貨批量為例來說明問題：一般的ERP系統中都有訂貨批量的設置，這里考慮兩種情況，一種是經濟訂貨批量、一種是保守策略訂貨批量。前者的計算必須基于合理的采購成本構成和統計，后者則以消耗速率為基礎。本文不討論具體如何計算，而考慮設定的合理性——需求速率與供給速率的問題。在實施顧問設定訂貨批量的時候，他們往往忽略了一個事實——供給速率必須大于需求速率。如圖1所示的模擬情況，一般情況下，如果供給速率小于需求速率，那么現有庫存將會被不斷消耗，一段時間后的庫存將被消耗完，而訂貨將不斷發生，甚至發生缺貨現象。圖1模擬情況下的每月需求速率為80個/月，供給速率為70個/月，從3月份開始庫存完全為0，從4月開始每月都只能滿足70個的需求，卻留下了10個不能滿足，一累計到6月份變成-30個。當需求速率更加不穩定而供給采用固定批量的時候，這樣的情況就變得更加明顯，采購計劃將失去實際意義。

大部分ERP軟件產品是需要手動輸入相應數值和沒有建議表的，因此實施顧問在進行數據邏輯性檢查的時候，就必須注意到這些情況，以保證庫存緩沖功能的充分體現。類似的情況在ERP系統中有許多，如ROP點、安全庫存量等數據，這些都是ERP系統運行的基礎所在。實施顧問必須給予這些數值以足夠的重視。

數據真實性的檢驗（以指標為例）：任何指標都可以被看作是原始數據歸集的結果，因此指標是可以分解的。指標的真實性能夠從原始數據那里得到證實，比如資產回報率可以拆解為庫存周轉率與毛利率的乘積，而庫存周轉率和毛利率又可以拆解為銷售收入、平均庫存價值和毛利總額。而這幾個數據之間存在明顯的關聯關系，銷售收入是庫存周轉率與毛利率都需要的，因此如果它們共用的銷售收入存在差異就明顯表明數據存在問題（不同的數據往往來自不同部門的統計）。因此，以指標為代表的數據準確性的檢驗是可以通過分解得到的，它們經常共用原始數據（如統計的銷售收入），通過拆分數據進行檢查能夠很容易的發現問題。

綜上所述，筆者認為數據的統計和檢驗工作可以分為：原始數據統計、指標統計、真實性檢查、邏輯性檢查、結構性檢查、帳實相符情況檢查等幾類。而在實施顧問的實施工作中，必須有一套完善的方法論體系才能對實施質量進行有效保障。同時，企業在使用ERP系統時，應定期進行數據檢查，及時矯正誤差，并通過制度進行保障。只有準確的數據才能有ERP系統順利的運行，否則ERP實施的成功率很難得到保證。因此數據統計與檢驗工作需要在今后的ERP項目中得到更多的關注，她是ERP成功實施的前提。