在ERP环境下，怎样通过消除拙劣的工作流程/做法和建立完善的工作流程来管理数据流呢?
审视拙劣的工作流程/做法
高的数据准确度和数据质量是ERP系统成功运行的基石。然而，人们对数据准确度和数据质量却存在广泛的误解。最常见的误解是：如果基本的数据编码体系和基础数据输入业已完成，ERP系统也成功上线，数据准确度和数据质量便只与数据输入错误和库存数据误差有关。其实拙劣的工作流程和做法是差强人意的数据准确度和数据质量的主要罪魁祸首。例如，不可执行的生产订单常常被迫半途中止，大量的半成品/在制品堆积在生产线上，直到生产订单恢复生产才能够被消耗和处理。当前的ERP数据流肯定会一片混乱，变形扭曲，而变形扭曲的数据会误导ERP使用者。结果呢，是更多的生产订单不可行，盲目的采购，恐慌性物料堆积，数据流变得更加混乱。于是，ERP使用者也开始秘密使用自己“更方便和更可靠的”流程和做法，将ERP系统抛弃在一边。这便是在ERP环境下的数据暗流。
然而，某种程度的数据变形虽然令人讨厌，却无法完全避免，因为由于各种原因，我们无法完全根除数据变形。因此，怎样将数据变形控制在可容忍的程度之内，尽力降低其对生产运作的负面影响，就成了我们永远关注的焦点。在ERP环境下，怎样通过消除拙劣的工作流程/做法和建立完善的工作流程来管理数据流呢(本文仅讨论计划与排产，采购与库存管理方面)?
[要想试图减轻这些由于拙劣的工作流程和做法带来的数据变形，首先要正视这些实际存在的问题。]
审视拙劣的工作流程/做法
在ERP环境下，什么是拙劣的工作流程/做法呢?简而言之，任何不能按计划执行，或者妨碍我们发现ERP系统中存在问题的工作流程/做法即是拙劣的工作流程/做法。
不可执行的生产排程引发数据地震
不可执行的生产排程是一号企业公敌，因为它不仅使生产极度不稳定，浪费企业宝贵的人工、生产能力等资源，还恶化数据准确度和数据质量(光是处理和跟踪散布在各个生产线上的在制品就令人头痛)。
不可执行的生产排程是数据地震的震中。之所以发生数据地震，是因为我们没有充分意识到不可执行的生产排程对实际经营运作所带来的巨大的破坏性影响以及其对ERP数据流的巨大冲击。要解决这个问题，必须强调纪律和追求更好的原则。
确定了的生产排程必须没有缺料，而且通过了生产能力计划CRP的检验。
首先，“小批量多批次”原则使生产订单精炼而敏捷：精炼而敏捷的生产订单能够在动荡环境中尽可能地稳定生产和ERP数据流;其次，精炼而敏捷的生产订单可以缩短生产订单的完成周期，因而成品能够及时入库，数据流也更加透明。利用每天/每周的生产进度报告就能够及时反应并指导实际生产运作;再次，精炼而敏捷的生产订单可以方便企业在面对不断变化的销售需求时，更加富有弹性。
突显当前生产订单所需要的所有在订物料：列出当前生产订单所需要的在订物料，协力确保按期到达。一旦发生变动，及时调整当前的生产订单排程。
积极主动地识别和处理各种潜在的问题：生产排程时，积极主动地识别和处理任何潜在的阻止生产排程的问题。比例说，生产排程时发现，某一物料的可用现有库存刚好等于或稍微大于满足某生产订单的数量要求。如果该物料所规定的可接受的库存差异可能对生产订单产生重大影响，这时就需积极主动地作一番调查和必要的安排。要是不过问就确定该生产订单并交付生产线，如果等到生产线在生产途中才发现该物料实际上缺料，那就为时太晚了。
及时更新数据，警惕“暗流浮动”
众所周知，数据的价值是时间的函数，更新不及时或过时的数据就像走了气的啤酒。而“走了气”的数据就是数据的扭曲或变形，不能正确、真实地反映企业实际的经营运作。这里的数据更新主要指两种：一是更正不准确的数据，例如不准确的库存数据，失效的出货期，BOM错误等;二是周期性订单修订参数和其他系统参数的维护。不准确的数据是一种端点数据变形，而系统参数维护不当则是一种系统性的数据变形。
在有些公司，ERP系统已经使用好几年，但ERP使用者还在秘密地使用自己“更方便更可靠的工作流程/做法”。而管理层认为既然没有发生什么不妥，也就睁一只眼，闭一只眼。其实，任何绕道ERP系统的工作流程/做法都会产生ERP数据流之外的数据暗流。这种数据暗流会削弱企业对流程的控制，损害企业对流程的管理和进一步优化。不过，需要指出的是，任何利用ERP数据的支持决策系统，数据仓库不属于绕道ERP系统的“更方便更可靠的工作流程/做法”。
那么，我们又怎样保证及时数据更新和避免绕道ERP的秘密的“更方便更可靠的工作流程/做法”呢?解决方案原则上很简单：持续提高数据准确率，定期维护订单修订等系统参数，以确保ERP产生的数据流与实际运作相符，通过基与ERP的工作流程的改进，禁止任何绕道ERP的行为。
[这样精心设计的流程，首先解决了做正确的事情的问题，更容易确保一切按计划进行。]
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