要缩短这两个过程的时间，关键是要以最快的速度统计完订单，作好生产计划，同时根据订单迅速组织物流配送。
由于鲜奶是人们每天消费的快速消费品，因此，光明的产品周期是以天来计算，ERP系统也是以天来循环，从早上8:30到次日凌晨一点，每个时间段必须完成的操作、可以动用的资源、系统的响应等，都有严格限制。比如什么时候订单必须统计完，什么时候计划必须做出来，几点开始做配送，几点前货必须发出等等动作，如果操作拖延，系统就会发出警告，操作者也要受到相应的罚款。他们这样环环紧扣，就是要保证消费者订单发出后，很快就能收到最近一班生产出来的鲜奶。
光明的订单来源有3个渠道：一是送奶上门，一个是批发商、经销商订购，还有就是商场直送。前两种订单，直接转化成生产计划，客户不超过24小时就可以拿到产品。而商场直送，则是最大的挑战。这不仅因为每天上万张订单代表其保鲜产品的最大用户，更主要的是这部分大额生产计划没有订单可以直接依据，必须采取滚动方式进行预测，即参考前一天的实际销售量、当天的销售状况、第二天的定货量、天气状况、历史上相关数据等，人工预测第二天的生产计划。由于当天的直送必须在凌晨完成，第二天的生产量满足的是第三天的订单，因此，实际生产量跟订单之间就难免产生误差。不过光明四五十年的商场直销数据和经验，帮助他们实现了预测准确率达90%以上。
订单输入工作是整个系统的源头，直接影响整个系统的操作进程。由于订单输入的业务量太大，同时还在不断增加，因此，光明花了大量精力去简化订单输入，甚至不惜代价去修改系统源程序。到目前为止，订单输入人员已经从原来的20个缩减为现在的几个人，但光明对订单操作效率还是不太满意，他们在订单操作上的优化还在继续。
随着大量数据被加以利用，系统的优势开始凸显，然而，也有一种危险相伴而来：数据的不正确。显然，不正确的数据会造成不正确的分析结果，最终导致不正确的决策。为了规避这样的风险，有些企业采取了在流程当中插入数据质量检验人员的做法，而光明则打算利用商业智能建立数据输入模型，系统参考历史数据形成模型，作为数据输入对照，如果输入数据与模型数据误差超出千分之一，系统就会跳出警告信息提醒操作者，因此，错误就会避免，当然，如果事实确实如此，经过操作者确认后，系统也会接受这个数据。2003年，他们打算在系统所有数据源头逐步采用这种错误控制手段。
与对订单模块的精益求精相比，光明的人力资源系统却没有享受到“无微不至的关怀”。由于几年前Oracle的人力资源模块还没有汉化，刚上线时系统还是英文界面，对那些从事人力资源工作、不懂英语的光明老员工来说，十几页操作界面无异于天书。但是，由于人力资源系统使用频率比较低，每月平均下来只用几小时。因此信息部门并没有动用宝贵的资源去做汉化工作，只是建议把界面打印出来，搞清楚每项含义，每次操作的时候拿着纸对照着进行。这种对信息系统的不均衡投入，保证了信息系统能够最充分地强化自己的核心竞争力。
在ERP上线几个月后，光明就发现原定每一天24小时的运行周期有点浪费，特别是后来主机处理速度提高后，业务完全可以切成两到三块，比如系统完全可以定成12小时一班，一天两班。周期缩短，意味着奶的新鲜度增加，产品更受欢迎，当然产品的销量也随之增加。然而，系统上线十多个月来，周期之所以迟迟没有被改变，并不是因为内部问题，主要限制来自于送货时间：上海市政府规定，白天大型冷藏货车不准进入市区。
2003年，光明决定在这方面采取行动。他们打算采用能够准入的小车送货。但是在送货车的购置及其冷藏质量保证上，他们需要大笔投资。他们希望向市政府争取支持。如果这个计划进展顺利，他们就将更改系统周期。他们已经把目标客户锁定在上海市正在迅速蔓延的便利店上，这种店商品周转快，但货物一次吞吐量不大，很适合一天多次送货。因此，这条路一旦走通，不仅光明的销售额能增加好几成，消费者也能享用到更加新鲜的奶。
在探索缩短周期的同时，光明还提出了节流计划：利用系统建立针对直销模式生产计划预测的收缩模型，把预测误差尽量降低。虽然目前他们人工已经能做到误差百分之几，但是对于一个一天几千万元销售额的企业来说，还意味着每天有几十万元的误差。因此，即便通过系统能让误差降低一个百分点，减少的成本也非常可观。
2002年9月12日，在中国乳制品工业协会年会上，上海光明乳业有限公司首次推出了自己的应对方案：“我们已经有胚胎中心、饲料添加剂公司等，因此，我们可以通过解决方案的模式，为全国奶业提供全面技术服务。”他们的解决方案就是指采用OEM（贴牌加工）方式向相关伙伴提供服务，目前南方的一些中小企业正在成为他们的客户。他们的这种服务模式，也是其实现“利用全国资源做全国市场，利用世界资源做世界市场”的创新手段之一。而这种新的业务模式，将对信息系统提出更高的要求。 (完)
