从事生产计划工作已经五年多时光了，对于生产计划这一职业的认识也由浅入深。从最先的开生产订单、申请物料、做生产排程、跟催物料、清订单等具体的日常工作，到做物料控制，更新销售订单数据，做主计划表。在整个计划工作中，数据无所不在，数据构成了信息要素，我们只有对掌握的数据进行汇总、归类、分析、总结才能做出切实可行的计划安排。才能指导生产，从而使公司对自己的订单状况，出货状况，接单状况有一个清晰可见的掌控。

我们公司是从事沙发行业的大型公司，我们所需的相关物料在生产的各个环节中很难建立一个与之对应的物流编码，而我们只有对每个物料的相关信息完全掌握（例如SA—668D这种皮的库存量，皮厂的在制品量，预期交货量，相关交期，现有订单的消耗量，预视订单的使用量，需要建立的安全库存量等等）才能依据每个数据信息对我们的生产计划作出导向。可见数据管理的好坏将直接影响我们生产计划的准确度。如何做到良好的数据管理呢？我们现有的办法是:借助SAP系统的强大功能，要求每个工序在结束后将对应的信息录入系统，我们再依据系统的数据信息作数据的导出，归纳分析数据，并更新主计划表，从而指导对应的生产计划人员作相关的计划。由此可见，数据管理在生产计划的日常工作中重要性是不言而喻的。

同时，在整个流程中每个环节的数据只有做到物流与信息流准确无误，才能正确的指导我们进行安排生产，否则，进去的是垃圾，出来的也只能是垃圾了。然而，我们在日常的工作中常常发现如下状况：

（1）    物料已经发给下一工序，但系统中数据还未更新；

（2）    物料只是部分发料，但系统中数据显示全部发料；

（3）    系统中物料有存量，但实际中却无符合条件要求的物料可以发出；

（4）    因上工序中完成的数据未能及时更新，下工序的完成量数据大于上工序的数据（例如，缝纫完成4件，画皮只确认了3件）；

（5）    系统中完成的成品却不在库存。

以上的种种因素都将影响着数据的可靠性。针对上述的问题，我们在实际的操作中，只能逐一的去点检。当然，这并非是说系统数据不准。以9月15日的全部销售订单1630笔，出现误差的为7笔。系统数据准确度在99.57%。所以我们在数据管理中可以借助系统数据，但也要辩证的应用系统数据。在发现有疑问的同时也要反查数据，数据是人工录入的。出现错误的概率还是存在的！

     为何有上述五种状况出现呢？人为的因素是占一定比重。同时，我们不难发现信息的流畅程度也是重要的制约因素。在我们华达利每个部门的工作内容都是相互衔接的，各个部门都属于整个制造流程中的一环。比如说，缝纫部在接受上工序——画皮部物料的同时，还在向各个塞丝棉部输出物料。如何做到在物料在部门间运转的同时，信息能够同步进行是至关重要的！系统的数据是刚性的，我们需要同时借助柔性的人工数据信息。这就要求我们能够消除“信息孤岛”。所谓信息孤岛，就是，每个部门的数据信息如同一个个孤立的小岛，彼此间，不能做到数据信息通畅。这一点很多时候常常影响生产计划的安排。这就要求做计划的人员能够充分的收集数据，否则，就会影响计划安排。

     当然，生产计划在进行各项工作的同时，我们也在产生一定量的数据，数据与计划是在交互进行的，同时数据又是动态的，所以，我们所做的计划排程一定是基于某一时间点进行的，换句话说，我们的计划需要依据我们的数据动态变化作对应调整，这样才能做到准确跟进变化。所以说，计划的排程有调整是必须的，而非多余！