MRP 到 ERPII 之演進 1970 年代 1980 年代 1990 年代 2000 年代

企業應用軟體

MRP MRPII ERP EERP

應用範圍 部門 工廠 企業 供應鏈

資訊系統架構

Mainframe Minicomputer

Client/Server

Web Computi

ng

需求重點 成本 品質 速度 協同規畫

市場特性 大眾市場 區隔市場 利基市場 一對一行銷

生產模式 少樣大量 多樣小量 多樣大量 大量客製

Ch6

第三節 ERP 系統功能一、用料表與工程變更作業管理模組二、訂單管理模組三、採購管理模組四、庫存管理模組五、主生產計畫與物料需求計畫模組六、總帳會計模組七、應收帳款模組八、應付帳款模組九、成本會計模組十、固定資產管理模組• 底下的介紹主要以 Oracle ERP 為藍

本並參考其它 ERP 產品

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SAP 導入方法 Ch6

供應鏈管理之定義• SCM （ Supply Chain Management ）是對供應鏈中的資

訊流、物流和金流進行設計、規劃和控制，從而增強競爭實力，提高供應鏈中各成員的效率和效益。

• Simchi-Levi(2001) 對 SCM 所下的定義：– 供應鏈管理是利用一連串有效率的方法，來整合供應商、製造商、倉庫和商店。

– 使得商品能以正確的數量生產，並在正確的時間配送到正確的地點。

– 主要目的是要達到令人滿意的服務水準，並使得整體系統成本最小化。

• SCM 兼顧了需求與供應，鏈上每一個環節都含有「供和需」兩方面。

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供應鏈的主要問題• 訂單履行流程 (Order Fulfillment Process, OFP) ：

– 自最下游收到顧客訂單開始，一直至將顧客所訂之產品交到顧客手上為止的這個流程。

• OFP 期間所經歷的時間包括：訂單處理時間、材料取得時間、生產與組裝時間、配銷與運送時間。

• 供應鏈 OFP 上的主要問題為與長鞭效應 (Bullwhip Effect，大陸翻成牛鞭效益 ) ：– 長鞭效應：在供應鏈中，下游的訂單產生變異時，愈往中、上游走，其訂單數量的變異性愈大，此現象謂之長鞭效應。

Ch7

供應鏈管理系統模組• 策略性 (strategic) ：供應鏈網路設計• 戰術 (tactic) ：供應鏈計劃（ Supply Chain Planning, SC

P ），包括戰略規劃與營運規劃• 執行 (operation) ：供應鏈執行（ Supply Chain Execution,

SCE ），為營運執行( 一 ) 策略網路設計• 使規劃者能選擇倉庫／廠房的最佳數目、位置和大小。• 決定最佳的資源策略，即哪一個廠房／供應商應該生產哪一種

產品。• 決定最好的配銷通路，即哪一個倉庫應該服務哪一個顧客。( 二 ) 戰略規劃• 供應鏈主規劃：藉由有效配置供應鏈資源，來協調生產、配銷

策略及儲存需求。• 存貨規劃：決定安全存貨量及如何在供應鏈中將存貨狀態最佳

化 。

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供應鏈發展階段 • SAP 為評估企業發展 SCM 的階段，提出「 SAP卓越階段（ Stag

es of Excellence ）」。• 這個模式對評估企業目前所處發展階段，及找出其他企業發展方向及未來競爭優勢所在是很有幫助的。

• 第一階段：不連結系統，這個階段企業顯著的特色是擁有許多獨立系統、人工而且無效率的通訊方式。

• 第二階段：建立內部與外部介面，在這個階段，企業仍是功能組織，但尚未善用網際網路的力量。此階段的買賣雙方均以交易為重。

• 第三階段：內部整合及有限的外部整合效率，此階段的企業是跨功能型態的組織。

• 第四階段：多企業整合，無縫式資訊分享，及互動化協作都包含在此階段。協作模式連結了交易伙伴，進而促使他們的運作宛如一家虛擬企業。

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CRM 成功的原則•根據全球最大的 CRM 軟體公司 Siebel及相關書籍 提出 CRM 成功的原則

– 以最終顧客為焦點，來了解顧客– 辨認顧客的差異與偏好– 打造多重管道的使用經驗– 記住顧客以建立個人化的顧客經驗– 建立顧客忠誠度– 創造顧客滿意度與終身價值– 整合顧客資訊於同一個平台上– 發展並維護以顧客為中心的統一 CRM 架構

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第二節 CRM 功能

CRM 系統三大功能• 客戶互動（ Collaborative CRM ）管道的整合

– 顧客互動介面 電話客服中心• 營運面作業（ Operational CRM ）系統的整合

– 銷售自動化 服務自動化 行銷自動化

• 決策分析（ Analytical CRM ）工具的建置與應用– 資料倉儲 資料探勘 OLAP

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CRM 系統互動介面－顧客互動介面 • Web 網站：顧客透過網站能查詢產品資訊、活動訊息、追蹤個人訂單料、線上下單、線上付款、收集顧客基本資料

• 電子郵件：提供產品或服務的最新資訊、自動回應顧客郵件、分析顧客郵件內容、檢視顧客過去郵件內容、檢視顧客與服務人員間郵件的互動資訊，軟體必須要能以電子郵件回覆提出抱怨的顧客

• 直銷郵件（ Direct Marketing ）：寄送產品資料、寄送帳單、寄送活動訊息、郵購

• 無線上網（ Mobile Wireless ）：提供手機與 PDA 上網查詢產品、活動等相關訊息

• 簡訊服務：以發送簡訊的方式提供產品、活動等訊息及進行帳單催繳

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CRM 系統互動介面－電話客服中心• 私用電話交換機 (PABX, Private Automatic Branch Exchang

e) ：與顧客第一線接觸的所有電話，包含顧客撥進與電話中心人員外撥

• 自動話務分配與其管理： 能平均客服人員的話務載重，且將顧客電話自動轉接到最恰當的辦事人員

• 互動式語音處理回應 (IVR, Interactive Voice Response) ： 負責語音自動應答及導引，能依顧客指令，自動找出顧客檔案資

料，並將顧客的語音查詢連接到資料庫，運用電腦語音作常態資訊的諮詢

• 數位錄音系統 (Recording System) ： 記錄所有通話與應答服務的值機員姓名、通話長度以及來話資

料等 CTI 資料，提供日後顧客進一步追蹤查詢

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CRM 系統互動介面－電話客服中心 ( 續 )

• 電腦與電話整合 ( Computer Telephony Integration, CTI)• CTI 主要目的，便是希望結合電腦與電話這兩大資源，以簡化服務

流程• 電腦電話整合 (CTI) ：增加資訊系統對客服人員的支援功能，如螢幕顯示來電顧客的基本資料與身分，協助客服人員立即擁有足夠的資訊處理顧客來電等

• 客戶經驗管理系統：負責企業客服過程中有關人事、系統、行政流程等績效及成效的管理

• 其他功能：顧客可藉由 Call Center 進行下單交易、客戶申訴、產品諮詢、客戶服務、電話行銷與銷售、顧客滿意度調查、帳款催收功能

• 客服中心強大的功能：使得許多企業紛紛建置，但因每個座席的建置與管理成本不低，故興起電話客服委外業務，對較小公司而言委外較為划算

Ch8

CRM 系統操作面－銷售自動化• 顧客帳戶管理 (Account Management) ：能存取帳戶資料，

包括帳戶狀況、收入潛力以及所有帳戶的歷史資料• 機會管理 (Opportunity Management) ：了解、確認以及排列銷售機會的優先順序，並易於追蹤交易 狀況

• 銷售管理 (Sales Management) ：包括銷售衡量、銷售人員指派與協調、銷售活動報表分析、銷售資料彙整及銷售指導等

• 訂單管理 (Order Management) ： 可快速、正確地擷取、建立、確認以及處理顧客訂單• 顧客訂單管理 (Order Management) ： 使顧客能建立、開立、確認以及追蹤所有通路的訂單

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CRM 系統操作面－服務自動化 • 接觸管理 (Contact Management) ： 記錄與顧客接觸的每一次活動，累積顧客的資料。可方便銷售人員查詢歷史記錄，也可加以分析

• 現場服務支援 (Field Service Support) ： 指技術支援之售後服務，通常為硬體維修之到府服務• 顧客服務與支援 (Customer Service and Support) ： 支援顧客服務，包含顧客問題的指派、追蹤、報告與解決等• 帳單管理： 建立、調整、開立發票、處理付款以及解決訂單問題• 顧客滿意度管理： 確認、解決顧客問題與管理顧客關係和忠誠

Ch8

CRM 系統操作面－行銷自動化 • 行銷活動管理 (Campaign Management) ：追蹤、執

行、管理全球與多重通路活動，監控、分析顧客回應以改善活動效率

• 案源管理 (Lead Management) ：針對潛在顧客作管理，包含找出潛在顧客，將潛在顧客分派給適當的銷售人員

• 忠誠管理：發展、支援、分析顧客忠誠策略• 品牌知曉度管理：管理大量行銷活動以創造公司知名度• 通路促銷管理：建立、執行和分析複雜的促銷活動

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CRM 系統分析面－資料倉儲• 現有顧客人口統計資料：包括目前顧客的年齡、生命周

期階段、性別、所得、職業、教育及地理區域等• 潛在顧客人口統計資料：指未來潛在顧客的分析• 心理統計資料：包括相關產品興趣嗜好、休閒旅遊狀況、社會公益興趣、偏好的資訊服務內容等

• 消費者行為資料：包括產品購買記錄、產品使用習慣、媒體接收習慣等

• 顧客意見反應資料：記錄企業與顧客間的互動情況與顧客反應結果

• 外部資料：包括市場、競爭對手、產業、經濟等資料• 企業各通路、供應商等相關合作企業資料

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CRM 系統分析面－資料探勘與 OLAP• 資料探勘

– 顧客保留率分析：分析某一年的顧客，隔年依然會來消費的比率

– 顧客流失率分析：分析失去既有顧客的比率– 顧客忠誠度分析：分析顧客是否仍會重複消費– 顧客終身價值：計算一位顧客一生購買某公司產品的利潤與現值

• OLAP （第九章討論）– 分析與查詢：可在大量資料中快速查詢與分析– 動態多維度分析：可選取及組合分析維度等功能– 可產生 HTML格式的報表或統計圖形

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PRM 系統的主要功能－ ARC 定義• 通路計畫管理 (Channel Planning Management) ：必須記錄與儲存所有合作通路夥伴詳細的 Profile

• 合作夥伴生命週期管理 (Partner Life Cycle Management) ：包括在網路上支援合作通路夥伴的招募、通路商也可以登錄查閱合作的條件與方式等、可透過線上學習的方式來訓練教育通路夥伴等

• 案源（潛在顧客）管理 (Lead Management) ：將案源傳遞至每個處理流程中最適當的負責人，其主要的功能有案源統一管理、案源計分管理、客服中心整合、案源指派管理等

• 銷售生產力工具：如線上產品、知識及計畫資訊的提供、銷售技巧訓練、定價及提議書製作的協助維修手冊知識的提供等

• 需求預測： PRM根據通路夥伴回饋需求資訊、作精確的需求預測

• 內容管理及出版個人化：通路夥伴可以自己設定量身訂作所需要的內容，而不需在所有的資料內容去搜尋

• PRM 系統的意義在於帶領夥伴創造價值，協助夥伴經營成功，而非僅僅運用通路提高銷售或管理通路銷售的銷售活動

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PRM推動導入之成功關鍵因素• 企業領導者對系統導入的決心與信念： 山葉機車的總經理在系統推動的過程，不只一次的在經銷商的會議理宣示系統導入的決心，對於專案進行也至為關心，參與每一個專案發展階段

• 高階主管擔任專案總指揮： 山葉機車的 PRM 的總指揮就是由副總擔任；總指揮以下的各專案小組的室長由部長 ( 協理、經理 )擔當

• PRM 系統的發展方向必須與經銷商充分的溝通

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PRM 推動導入之成功關鍵因素 ( 續 )

• 專案成員具備業務專業能力與技術專業能力並各司其職：

專案組織也至為重要，專案例會活動的召開、進度的掌握，主管定期報告會議的召開等

• 分階段循序漸進的導入方式： 服務體系是所有經銷商與公司的對話窗口，品質

問題的重要情報來源，排在第一階段導入，讓經銷商有機會暖身，第二階段導入成車進銷存系統

• 明確的定義出整體通路成員的作業標準

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第一節 資料倉儲 (DW)

DW 的功能與用途• 傳統資料庫與 OLTP 並不是為了分析資料而設計的• 為了充分滿足資料分析之需求，近幾年興起 DW

• DW 是經過擷取、清理、整合後的歷史性資料庫• DW通常是整合至多個系統的資料來源，可用於決策支援• DW 的建置與管理往往非常昂貴且耗時，通常是由上到下

（ top down ），由資訊單位主導• DW 的主要目的在提供企業一個決策分析用的環境• DW讓決策人員制定更好的作戰策略，找出企業的潛在問題

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DW 的功能與用途• DW儲存著由組織各種內部資料與外部資料所整合而來的資料

• DW 企業大多以原有的線上作業系統 (OLTP) 作為資料的主要來源

• 建構 DW 的目的是在提供管理決策之依據，其主要特點如下：– 整合式的資料：將不同來源的資料統一規範– 主題導向的資料：儲存的是與某一主題有關的資料– 歷史性的資料： DW儲存過去某一時間範圍內的資料– 唯讀性的資料： DW不應該隨時變更，而是以週期性的定期加入新資料

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DW 的功能與用途 (續 )

• 將各種來源之資料整合轉換載入 DW 中，資料轉換的程式撰寫不易

• 自動化處理困難，經常要人工參與，約佔 DW專案60% 的人力及時間

• 轉換過程需建立Metadata （描述性資料或稱 Repository ）

• 所謂描述性資料是指描述資料的資料• 除建置全企業的 DW外，可針對某決策主題的資料超市 (Data Mart)

• 建構好的 DW或 Data Mart 將可作為 OLAP 、 DM或 ad hoc查詢報表使用

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DM 其他資料分析技術之比較 1.DM 與 DW 之比較

2.DM 與 OLAP 之比較 3.DM 與 Statistics （統計分析）之比較

DM 與 DW技術之比較 • 若將 DW比喻作礦坑， DM就是深入礦坑採礦的工作

• 若沒有夠豐富的資料，是很難期待 DM 能挖掘出什麼有意義的資訊

• DM 是從巨大 DW找出有用資訊之一種過程與技術

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DM 與 OLAP技術之比較• OLAP忠實客觀的呈現出多構面分析報表，而報表的解讀由查詢者判斷

• DM則可獲得更深入之關係分析，來幫助查詢者得知原因• DM擁有預測功能，藉由既有之資料可加以預測未來• DM 用在產生假設， OLAP則用於查證假設• 如先假設嬰兒尿布和嬰兒奶粉會是常被一起購買的產品，接著便可利用 OLAP 的工具去驗證此假設是否為真

• 但 DM則不然，透過 DM技術可能得到尿布和啤酒常被同時購買的意料外之發現，這是 OLAP 所做不到的

• 亦即 DM常能採礦出超越原有假設之關係，但 OLAP僅能利用人工查詢及視覺化的報表來確認某些關係

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DM 與 Statistics （統計分析）之比較 • DM 是個神奇又時髦的技術，但卻也不是什麼新東西• 因為 DM 使用的分析方法，很多皆是來自於統計分析之技術• 硬要去區分 DM 和 Statistics 的差異其實是沒有太大意義的• DM 所用的技術大都是多變量分析（ Multivariate Analysis ）• 但為什麼 DM 的出現會引發各領域的廣泛注意呢？– DM 工具提供較佳之圖形介面：此部分為統計軟體所不及– DM 工具使用較不需專業之統計背景：但對於結果分析，則仍絕對需要專業知識的

– 提供資訊之對象有所不同： DM 目的是方便企業使用，而非給統計學家使用；但 DM 以動態的方式呈現，隨 DW 的異動而更新

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DM技術解釋－分類（ Classification ）

• 分類技術的乃是從一組預測變數中，找出最能區別各群組間差異之變數子集，建立的模型可用來預測觀察值將屬於那一個群組別

• 在多變量分析的統計技術中，最常用的分類方法有 Logistic Regression及 Discriminant Analysis

• 因 DM已漸普遍，所以 Decision Trees 以及 Neural Nets (類神經網路 )漸漸受到採用

• 決策樹是一種用樹枝狀展現之分類模型，根據對群組別之不同而建構分類規則，一般多運用在對顧客區隔分析上

• 決策樹的運用相當普遍，因它所做的預測相當正確，而且又比類神經網路容易瞭解

• 類神經網路是一種模擬人腦思考結構的資料分析模式，由輸入之變數與數值中自我學習

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DM技術接解釋－集群（ Clustering ）

• 集群技術是將資料分為幾個群組，愈相似的資料就愈屬於同一群組，愈不相似的資料就歸屬於不同的群組

• 集群技術其目的是要將組與組之間的差異找出來，相當於行銷術語中的區隔化 (segmentation)

• 分類分析所處理的資料必須有一個事先就已分類好的已知群組，而集群分析目的即在建立分類，故原始資料中並不含任何群組的資訊

• 亦即群組是分類分析的輸入，但群組卻是集群分析的輸出• 在多變量分析的統計技術中，最常用的集群分析技術有 Cluster Anal

ysis 與 Fast Cluster等• 在 DM技術中，也有許多與 Cluster Analysis類似的技術，且能以較友善的圖形方式來展示

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DM技術解釋－關聯（ Association ）

• 關聯分析是要找出資料中的聯結關係，如哪些商品顧客會一起購買？

• 例如：如果一個顧客買了低脂乳酪及低脂優酪乳，那麼這個顧客同時也買低脂牛奶的機率是 80%

• DM可分析出顧客要買烤肉架時也會同時購買木炭、火種等，因此可以把烤肉架與木炭放在同一貨架的兩端

• 最有名的關聯分析範例為美國某一賣場透過 DM技術，赫然發現嬰兒尿布與啤酒同時購買的關聯率極高

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DM技術解釋－其它• 次序關聯 (Sequence Association)

– 找出時間先後之聯結關係，如哪些貨品之買賣有先後順序關係

– 例如發現購買碳粉匣後，後續最常購買的貨品為報表紙• 迴歸（ Regression ）與時間數列（ Time-Series ）– 係以歷史資料來預測未來的走向– 例如根據過去廣告費用的投入來預測未來的銷售額– Regression 是用過去的數值來預測未來的數值– Time-Series可根據過去交易資料建立模型，以預測未來每月銷售額

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DM 應用－成功的應用領域 • 直效行銷之郵件行銷：如何透過 DM篩選可能回應名單與選擇可

能購買之產品，從所蒐集來的顧客資料，進行有效的資料庫行銷• 信用卡與個人貸款放款評等： DM可利用現有發卡戶與貸款戶

的好帳壞帳紀錄建立預測模型，找出發卡戶與貸款戶的核准規則• 顧客搬家後之顧客流失控制：利用 DM 模型預測哪些顧客可能要搬家，並寄發給可能會搬家的客戶一些轉移帳戶的相關訊息

• 盜刷偵測與呆帳催收：利用 DM 的類神經網路演算法，來找出盜刷信用卡的特殊模式，建立量身定做的風險控管與盜刷預警系統

• 醫療保險之詐欺與濫用：如何兼顧效率及風險控管，透過 DM 以過去資料建立預測模型，快速將理賠案件依照濫用詐欺可能性分類處理。協助無問題案件快速通關，同時也能夠提供理賠審核人員追查可疑案件的線索

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條碼的優點

1. 可靠準確：輸入之出錯率低 2. 資料登錄速度快：比鍵盤輸入快 5 倍 3. 經濟便宜 4. 靈活、實用：可單獨使用，還可和其他控制設備

聯繫起來 5. 設備簡單：條碼識別設備結構簡單，操作容易 6. 易於製作：碼標籤對印刷技術設備和材料無特殊

要求

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RFID 之優點 1. 讀取資料方便快速： RFID 讀取設備利用無線電波，可以全自動

瞬間讀取大量標籤的資訊 2. 標籤不容易損壞：條碼屬於易碎標籤，很容易退色、被撕毀， R

FID 屬於電子産品，可以在條件苛刻的環境下使用 3. 可重覆性使用：條碼印刷之後就無法更改，但 RFID 可不限制次

數地新增、修改、刪除 RFID 內的儲存資料 4. 儲存資料的容量大：一維條碼的容量是 50Bytes ；二維條碼最大

的容量可儲存至 3000 字元 ;RFID 最大的容量可達數 Megabytes

5. 可同時讀取數個資料：條碼閱讀器一次只能讀取單一條碼資料；RFID 的辨識器可同時間辨識讀取數個 RFID

6. 安全性： RFID 讀取方面皆有密碼保護，高度安全性的保護措施使之不易被偽造及變造

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POS 導入效益圖 與顧客情報組合活用 ‧購買動向分析 ‧消費客層分析

與購貨資料組合活用 ( )‧訂貨管理 自訂訂貨系統 ‧庫存安全量管理 (‧損失管理 不良品損失、折扣 )損失、竊盜損失等的減少

與銷售要因組合活用 ( )‧促銷效果分析 廣告單、特賣 ( )‧陳列管理 地點、位置、陳列數 ‧天候的因素

POS自 終端機收集相關資料活用 ‧滯銷品的刪除 ‧特賣品最適價的訂定 ‧暢銷品的擴展 ‧新產品的評價 ‧採購訂單的改善 ‧防止缺貨

有效率的人員配置與作業規劃

收銀業務省力化 ‧收銀時間的縮短 ‧收銀員職訓時間可縮短 ‧尖峰時間的處理容易化 ‧現金管理合理化 ‧減少登錄的錯誤 ‧收入傳票作成的自動化

商店營運之合理化 ‧銷售營收資料隨時掌握 ‧標價、改價作業迅速省力

(3)顧客情報的活用

(2)商品管理及銷售管理之貫徹

(1)商品作業之合理化、簡單化

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物流中心的種類• 顏惠卿 (2002) 指出物流中心既為企業之需求而建置，其種

類通常有依儲存溫度分類者：如常溫物流中心、低溫物流中心（又分冷藏或冷凍型）、空調型物流中心

• 有依配送型態區分者；也有以供應商類別分類者 • 目前有五種主要配送型態以供應消費者之商品需求

– 第一種：製造商為增加商品在市場上的競爭條件、降低商品流通成本，由製造商向下整合發展的物流中心，如統一集團之捷盟行銷、統昶行銷

– 第二種：由經銷商或代理商向上整合所成立的物流中心，如德記洋行與農林集團成立的僑泰物流等，其供應商品廣、對象不拘，具有全方位之物流功能

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物流中心的種類 (續 )– 第三種：由零售通路業者向上整合發展的物流中心，

如頂好惠康超市的惠康物流，負責提供頂好惠康超商販售物品

– 第四種：由貨運業者發展的物流中心，如大榮貨運、新竹貨運等，從常溫到低溫、生鮮到熟食等各型態商品的運送均提供服務

– 第五種：由直銷商、郵購業發展成立的物流中心，如安麗直銷之安麗物流

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