BP神经网络方法在ERP系统实施项目评价中应用研究

来源:用户上传      作者: 林晓靖

　　【摘要】ERP实施项目是个复杂的系统工程，其不同于一般的IT项目，本文通过对ERP系统实施项目成功因素的探究，设计出一般ERP系统主要评价指标，并利用BP神经网络方法构建模型对ERP系统实施项目进行评价。
　　【关键词】ERP BP神经网络 系统实施 系统评价
　　ERP（Enterprise Resource Planning）作为企业资源计划的简称，是融合了信息技术方法、管理理论、实际需求的先进管理方法。从MRP物料需求计划到现在的ERP企业资源计划，ERP在信息技术、功能等方面实现了更广泛的应用，也提供了更有效率、更灵活的信息管理平台。
　　ERP系统实施主要目标是对企业所拥有的人、财、物、信息、时间和空间等内部外部资源进行优化，达到平衡状态，协调企业各管理部门，以市场需求为决策要素开展业务活动，使得企业在激烈竞争中不断强化优势，得到经济效益最大化。所以，ERP首先是一个软件，同时也是一个管理工具。它是信息技术与管理思想的融合体，也就是先进的管理思想借助现代技术，来完成经济管理目标。ERP系统实施的地位可以用实施领域一个经典的总结概括：“三分技术，七分实施”。ERP实施工作是针对企业管理现状，将ERP系统先进的技术和管理思想融合到企业实际运作的复杂系统工程，实施过程也是企业管理规范化、制度化的过程。一个成功的ERP实施能缩短生产周期，增加需求预测的准确性，改善客户服务，减少运营成本，通过消除冗余信息来全面缩减信息技术及计算机系统成本。
　　一、ERP系统实施项目成功要素
　　系统实施项目管理也属于项目管理范畴，项目管理是一项综合性的工作，涉及到多个知识领域。在项目过程中，如果只在某一领域采取了行动，或未能采取行动，通常会影响其他领域的工作开展或成果，这就是项目管理所涉及到的领域间的交互作用。
　　ERP成功的实施需要人、部门、过程和整个企业的改变。因此，系统实施过程是高压力、长时间、具有不确定性的过程。但他们也会在企业运作方式方面提供惊人的改变机会。公司实施系统的方式将在很大程度上决定是否其能够成功。根据特定的情况，许多因素都将对系统成功实施起到关键作用。有八个比较关键的成功要素：
　　（1）实施团队代表必须由公司优秀员工组成。被高层管理者充分信任，这些小组也应该有重组已经存在的业务过程的权力或者开发出新的业务过程来支持组织目标。
　　（2）中层管理被全面包含在实施过程中。这些人也必须被包含在决策过程中，尤其在决定具体实施计划的时候。成功的实施需要实施者和最终用户持续的沟通。中层管理者必须促进员工的持续反馈，为他们的问题提供真诚的答案，并且帮助他们解决问题。
　　（3）优秀的项目管理技术应被采用。实施小组应该采用具有规则的方法来主导管理，包括对目标，工作计划进展的清晰定义，以及建立资源需求计划。
　　（4）原有ERP系统，包括试运行系统都需要淘汰。每个人都必须在新系统下工作，而不是作为旁观者。平行运作或者试运行的系统都将会使员工有避免使用新系统的机会。
　　（5）恰当激励机制和持续检测。实施前必须确定恰当的项目评估方法。管理者，供应商，实施小组和系统使用用户必须共担责任。如果一些员工不能获得一致达成的目标，他们将接受必要的协助或者被替换。如果系统实施与奖金无关，那么它将不会是成功的。当小组达成了特定目标，奖金必须以公开的方式呈现。
　　（6）建立一个比较前瞻的但却能达成的实施进度计划。尽最大努力将实施工作标准化，减少处理实施异常需要的时间和努力，并有助于让实施工作按照进程进行。
　　（7）需要成功的管理变革技术。实施团队，高层管理者，中层管理者以及一般管理人员都应该使用成功变革技巧来识别并瞄准阻碍改变的因素。
　　（8）提供广泛的教育与培训。这其中包括实施前和实施中大量的最终用户培训，以及实施后的后续培训。高层管理者必须准备好投资大量的金钱在培训上，并将其作为正式的系统预算一部分，因为系统的全部效益只有在最终用户恰当使用系统时才会被认识到。如果员工能理解系统怎样运作，他们就会利用他们所知道的操作方法来操作部分系统模块以改造业务过程。研究表明预留系统实施预算总额的百分之十到百分之十五份额给培训部分将会给成功实施带来百分之八十的机会。
　　二、ERP实施项目评价指标
　　由于系统使用者角色较多，承担不同的责任，因此在建立评价指标体系时一定要把与应用管理系统有着紧密关联的管理思想、管理方法、管理模式、管理基础、管理机制、业务流程、组织结构、员工素质、信息处理以及反映企业综合能力和过程控制状况的相关经济指标等评价内容包括进来，重点突出企业通过应用信息系统后在管理方面有哪些改进、提高和创新。
　　由于企业处在激烈的竞争环境中，对实施效益应当分别从横向和纵向来分析和评价，因此，企业信息系统实施是否有效的最终评价标准是它与原有系统相比的优劣程度和它与同行业企业相比的优劣程度。只有新系统运行平稳同时又具有原系统不具备的优势，并有助于保持企业目前和长远的竞争利益，才能认为企业成功地实施了管理信息系统。这种比较应当建立在量化的基础上，以确保比较的公开性、公正性和可接受性。项目总评的指标体系及其量化在项目结束时进行的项目总评活动应当从全局的观点出发，既要考虑项目对于本行业的特殊性，又要考虑项目对企业发展通用模式的普遍效益。
　　为加强企业信息化程度，国资委下达了《关于加强中央企业信息化工作的指导意见》。中央企业信息化水平评价以中央企业的总体水平为对象，实行初评和复评相结合。评价结果共分五个级别：A、B、C、D、E。对于针对具体某个行业，某个企业的信息系统评价虽然没有中央企业信息化水平评价工程巨大，但仍然是个系统的评价过程。就基站管理系统来说，基于此系统实施项目特殊性，可以从两个角度来考虑评价指标的设计。首先，是人员角度，人员有两个角色，一是项目组成员，需要考察项目组人员执行力度；二是系统终端用户，对于信息系统操作掌握程度。其次，系统本身角度，要考虑系统处理数据的准确性及运行稳定性。最后，就是实施项目本身角度，项目是否在既定成本和时间下完成。
　　根据一般信息系统评价小组专家构成情况可知，评价组织中专家的专业构成要有一个合理的比例，应以管理专家为主一般为4∶2∶1，即项目评价小组由20位专家组成，其中12位为管理专家，3位为生产工艺专家或产品专家，另2位为系统应用软件和硬件网络专家。按照这样的原则，邀请20位专家对次系统做出评价。初步确定了基站管理信息系统实施项目七个主要评价指标：系统实施项目制度执行力、系统培训充分性、数据准确性、系统运行稳定性、员工掌握信息化程度、项目成本控制情况、系统是否按时交付。
　　三、BP神经网络方法
　　（1）BP神经网络方法在系统评价中优势。通常都采用层次分析法来评价信息系统，运用BP人工神经网络评价解决了多指标变权问题的动态求解，克服了权重确定过程中的主观因素，为客观进行基站管理系统实施项目评价提供了一种有效的方法．在ERP实施项目评价中，利用人工神经网络可以全面评价信息系统实施过程中人员、系统等多因素共同作用下最终效果，运用神经网络知识储存和自适应特征，可以实现历史经验与新知识的结合，在发展过程中动态评价ERP实施项目。
　　（2）BP神经网络输入节点确定。根据前期评价指标确定输入节点数目。
　　（3）根据前面建立的评价指标，输入节点确立为系统实施项目执行力度、系统培训充分性、数据准确性、系统运行稳定性、员工掌握信息化程度、实施项目成本控制情况、项目是否按时交付。共七个作为BP神经网络输入节点。

　　（4）隐含层数目和隐含层神经元数目确定。本模型采用一个隐含层，一个输出层两层的BP网络结构，BP神经网络的隐藏层数目就现阶段而言不是主流问题，通常采用一层隐含层的网络结构，相对于隐含层中的神经元个数来说并不那么重要。
　　本模型隐含层采用了三个神经元。有研究表明对任何闭区间内的连续函数，都可以用一个隐含层的BP神经网络来逼近，因而一个三层的BP神经网络可以完成任意的N维到M维的映射。
　　（5）输出节点确定。输出节点对应评价结果，比如本评价标准采用0-10分打分制，希望最后得出实施项目总体评价分数，8分以上可以定义为本实施项目成功。所以结果为一个1-10之间的数字，为一个节点。
　　（6）函数选择。函数newff（）就是用来构建神经网络的。它需要四个输入条件，依次是：由R维的输入样本最大最小值构成的R*7维矩阵、各层的神经元个数、各层神经元的传递函数以及训练用函数的名称。
　　本评价模型采用两层神经网络，其输入向量是七维的，输入向量的范围为【0 10；0 10；0 10；0 10；0 10；0 10；0 10】，第一层（隐层）有三个神经元，传递函数是tansig（）；第二层（输出层）是单个神经元，传递函数是线性的，训练函数选择traingd（）。
　　输入向量范围：输入向量范围确定为【0 10】，因为指标打分设置为0-10分
　　传递函数tansig（）的选择：tansig是双曲正切S型传递函数，收敛速度相对于logsig要快，通常bp神经网络架构的输入层会选择tansig函数。
　　输出函数purelin的选择：purelin为线性传递函数，通常用在输出层。
　　训练函数traingd（）的选择：traingd函数是批梯度下降训练函数,沿网络性能参数的负梯度方向调整网络的权值和阈值。 Traingdm函数是动量批梯度下降函数,也是一种批处理的前馈神经网络训练方法,不但具有更快的收敛速度,而且引入了一个动量项,有效避免了局部最小问题在网络训练中出现。 Trainrp是有弹回的BP算法,用于消除梯度模值对网络训练带来的影响,提高训练的速度。一般来说,traingd和traingdm是普通训练函数,而traingda,traingdx,traingd,trainrp,traincgf,traincgb,trainscg,trainbgf等都是快速训练函数，在训练时间和精度上存在差异。此处选择普通训练函数traingd。
　　
　　参考文献
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　　作者简介：林晓靖（1986-），女，汉族，辽宁大连人，首都经济贸易大学2009级研究生，研究方向：管理科学与工程。

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