企業(yè)信息化過程可以更新企業(yè)管理理念，提高企業(yè)管理水平。ERP（EntERPrise Resource Planning）面向企業(yè)供應(yīng)鏈，可對供應(yīng)鏈上的所有環(huán)節(jié)進行有效管理，ERP系統(tǒng)在MRPⅡ的基礎(chǔ)上擴展了管理范圍，給出了新的結(jié)構(gòu)，把客戶需求和企業(yè)部的制造活動以及供應(yīng)商的制造資源整合在一起，將企業(yè)的運營流程看作是一個緊密連接的供應(yīng)鏈。企業(yè)建立ERP系統(tǒng)必須對現(xiàn)有的生產(chǎn)流程進行重新認識和改造，需要依靠既懂計算機技術(shù)又懂管理的復(fù)合人才，這在很大程度上要依靠軟件供應(yīng)商的技術(shù)支持，因此，選擇一個適合企業(yè)特點的ERP軟件供應(yīng)商非常關(guān)鍵。針對這個問題，本文利用支持向量機對ERP供應(yīng)商進行綜合評判。分析出軟件供應(yīng)商的優(yōu)劣，為企業(yè)的決策提供依據(jù)。
一、ERP軟件供應(yīng)商的評價指標體系
評價企業(yè)要包括多方面的內(nèi)容，本文結(jié)合軟件企業(yè)的特殊性，構(gòu)建了一種共有5個一級評價指標，下屬16個二級評價指標的完整ERP軟件選擇評價指標體系。
1．功能滿足程度（U）下設(shè)三個二級評價指標：
生產(chǎn)類型滿足程度（U1）：指軟件對離散型、連續(xù)型、階段連續(xù)型或混合型等生產(chǎn)經(jīng)營管理特點滿足的程度；
批量品種滿足程度（U2）：指軟件對流水、大批量、多品種小批量、定制品生產(chǎn)等不同要求的滿足程度；
公司發(fā)展?jié)M足程度（U3）：指軟件是否具有供應(yīng)鏈管理功能，可否將本企業(yè)的上下游企業(yè)納入管理范疇，是否能適應(yīng)企業(yè)將來發(fā)展到多廠制集團運行管理模式。
2．軟件技術(shù)水平（T）下設(shè)三個二級評價指標：
軟件內(nèi)部集成水平（T1）：指ERP軟件內(nèi)部各部分的集成水平。
二次開發(fā)工具水平（T2）：指為使軟件適應(yīng)某一特定企業(yè)的需求，軟件所提供的或建議使用的用于二次開發(fā)的工具水平，主要從開發(fā)效率高低、掌握難易程度以及功能強弱和價格水平高低等4個方面去評估。
體系結(jié)構(gòu)的先進程度（T3）：指軟件采用體系結(jié)構(gòu)的先進程度。主要考慮：（1）在客戶機上訪問本客戶機的上層服務(wù)器和其它服務(wù)器上數(shù)據(jù)庫的條件、方式和效率；（2）客戶機和服務(wù)器工作任務(wù)和工作方式的正確區(qū)分；（3）網(wǎng)上數(shù)據(jù)的傳輸量及個別結(jié)點失效對整個系統(tǒng)的影響。
3．實施服務(wù)質(zhì)量（S）下設(shè)四個二級評價指標：
簽約客戶實施成功率（S1）：需要從相近行業(yè)、相近生產(chǎn)類型和相近管理體制等三個方面去調(diào)查購買該軟件的企業(yè)實施ERP的結(jié)果。
實施工作水平（S2）：需要從以下3個方面對其進行評價；（1）平均實施周期長短；（2）實施過程規(guī)范化、制度化的程度；（3）軟件漢化文檔齊全程度。
二次開發(fā)難易程度（S3）：需要從二次開發(fā)的工作量大小、二次開發(fā)的難易等方面進行評價。
實施顧問水平（S4）：主要從顧問的ERP軟件實施經(jīng)歷、顧問的數(shù)量、顧問的經(jīng)驗等三方面進行評價。
4．供應(yīng)商服務(wù)態(tài)度（A）下設(shè)三個二級評價指標：
簽約企業(yè)對供應(yīng)商評價（A1）：到簽約企業(yè)調(diào)查軟件供應(yīng)商的服務(wù)態(tài)度和服務(wù)水平。
對本土化滿足程度（A2）：主要是考慮供應(yīng)商能不能良好的滿足國內(nèi)企業(yè)特殊化的需求。
軟件的后續(xù)完善程度（A3）：有前瞻性的軟件公司會不斷進行投資，完善軟件的功能，提高技術(shù)水平，即不斷對軟件進行版本升級，并為老用戶提供版本升級。
5．投入產(chǎn)出效益（I）下設(shè)三個二級評價指示：
綜合投資費用（I1）：該費用包括兩大部分，一部分是軟件及其相關(guān)費用，即軟件費用、培訓(xùn)費用、實施費用、維護升級費用等四項費用，另一部分是指由軟件特點所產(chǎn)生的平臺費用，不同軟件要求的硬軟件平臺（如服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)等）費用往往有相當大的差異。這也必須加以考慮。
內(nèi)部收益率（I2）：推行ERP是企業(yè)行為，必須效益驅(qū)動，該指標是判斷貼現(xiàn)率為多少時，投入和收益在確定的計算期內(nèi)可以持平。再以計算出的內(nèi)部收益率和標準收益率進行比較做出結(jié)論。
動態(tài)投資回報期（I3）：是在考慮了資金的時間價值的基礎(chǔ)上，以標準貼現(xiàn)率（通常取12％）來計算出投入和收益達到平衡的時點，從而確定該項目的動態(tài)投資回收期。不同行業(yè)有各自的標準動態(tài)投資回收期，可通過比較作出結(jié)論。
二、支持向量機
支持向量機SVMs（Support Vector Machines）是由Vanpik領(lǐng)導(dǎo)的AT&T Bell實驗室研究小組在1963年提出的一種新的非常有潛力的分類技術(shù)，主要應(yīng)用于模式識別領(lǐng)域。由于當時這些研究尚不十分完善，在解決模式識別問題中往往趨于保守，且數(shù)學(xué)上比較艱澀，因此這些研究一直沒有得到充分的重視。直到20世紀90年代，一個較完善的理論體系——統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論（Statistical Learning Theory，簡稱SLT）的實現(xiàn)和由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等較新興的機器學(xué)習(xí)方法的研究遇到一些重要的困難，比如如何確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的問題、過學(xué)習(xí)與欠學(xué)習(xí)問題、局部極小點問題等，使得SVMs迅速發(fā)展和完善，在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢，并能夠推廣應(yīng)用到函數(shù)擬合等其他機器學(xué)習(xí)問題中，因此獲得了廣泛的應(yīng)用。
（一）線性可分分類面
支持向量機的理論最初來自對二值分類問題，首先討論線性可分情況。SVMs基本原理是尋找一個最優(yōu)分類而（Optimal Hyperplane），并使其兩側(cè)的分類間隙（Margin）最大。圖1所示的是二維線性可分情況，圖中十字星點和方形空心點分別表示兩類訓(xùn)練樣本，H為把兩類沒有錯誤地分開的分類線，H1和H2從分別為過兩類樣本中離分類線最近的點且平行于分類線的直線，H1和H2從之間的距離叫做分類間隙。所謂最優(yōu)分類線就是要求分類線不但能夠?qū)深愑儒e誤地分開，而且要使兩類的分類間隙最大，前者是保證經(jīng)驗風(fēng)險最小，而使分類間隙最大實際上就是使置信范圍最小，從而使真實風(fēng)險最小，推廣到高維空間，最優(yōu)分類線就成為最優(yōu)分類面。
圖1 最優(yōu)分類面
設(shè)線性可分樣本集為（x1，y1），i=1，。..，n，并∈Rd，即x是d維特征向量，y{-1，1}是類別標號，d維空間線性判斷函數(shù)的一般形式為：
g（x）=w·x+b （1）
分類面方程為：
w·x+b=0 （2）
即若集合中的類1和類2線性可分，則存在有（w·b），使得：
式中w為權(quán)向量，b為分類域值。從（2）式知道，若w和b同時被放大或縮小由（2）確定的分類面不變，為了消除這些冗余量，不失一般性，假設(shè)訓(xùn)練集中的所有樣本都滿足|g（x）|≥1，即使離分類而最近的樣本的|g（x）|＝1，這樣分類間隙就等于2/‖w‖，因此使間隙最大等價于使‖w‖（或‖w‖2）最��；這樣求：
下的最小值，就得到了最優(yōu)分類面H。過兩類樣本中離分類面最近的點且平行于最優(yōu)分類面的超平面H1和H2上的訓(xùn)練樣本就是式（4）中使等號成立的那些樣本，它們叫做支持向量（Support Vectors，簡稱SVs）。圖中用圓圈標出的點即為SVs。
為了求解（3）式，引入Lagrange函數(shù)：
其中，λi≥0為Lagrange系數(shù)，函數(shù)L應(yīng)對λi最大化，且對w和b最小化。為了求得w和b的極值我們將Lagrange函數(shù)分別對w和b求偏微分并令它們等于0，可以得到問題的約束條件（6）及對偶形式（7）：
根據(jù)Kunh-Tucker條件，在鞍點處對偶變量與約束乘積為0，即：
由上可知，非零A。所對應(yīng)的樣本是由最接近超平面的樣本組成，這些樣本完傘確定了超平面。這些值不為零的A對應(yīng)于使式（4）等號成立的樣本即為支持向量，因此判別函數(shù)可直接表示為：
（二）線性不可分分類面
線性不可分就是某些訓(xùn)練樣本不能滿足式（4）的條件，這時日標函數(shù)（7）的最大值將為尤窮大，為此引入一個非負的松弛項：
線性不可分的分類問題變成在條件（11）和（12）的約束下求下列函數(shù)的極小值：
其中C為某個指定常數(shù)，它實際上起控制對錯分樣本懲罰的程度的作用。
用與求解線性分類面時同樣的方法求解這一優(yōu)化問題，得到一個二次函數(shù)極值問題，其結(jié)果與線性可分情況下得到的式（6）—式（10）幾乎完全相同，只是條件（6）的A變?yōu)椋?/P>
0≤λi≤C，i=1，2，。..，n （14）
（三）非線性可分分類面
上面討論的分類判別函數(shù)（10）中只包含待分類樣本與訓(xùn)練樣本中的支持向量的內(nèi)積運算（xi·x）。非線性判別問題的思路是先通過非線性變換將輸入向量映射到一個高維空間（Hilea空間）中，然后在此高維特征空間中進行分類運算，得到最優(yōu)分類面。事實上，我們只要定義變換后的內(nèi)積運算，而不必真的進行這種變換。統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論指出，凡滿足Mercer條件的對稱函數(shù)，都可以作為內(nèi)積函數(shù)使用。如果用內(nèi)積K（x，y）代替線性分類面中的點積（這里稱為核函數(shù)），就相當于把原空間變換到了某一新的特征空間，此時式（7）優(yōu)化函數(shù)變?yōu)椋?/P>
算法的其他條件不變。統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論使用了與傳統(tǒng)方法完全不同的思路，即不是像傳統(tǒng)方法那樣首先試圖將原輸入空問降維，而是設(shè)法將輸入空間升維，以求在高維空間中的問題變得線性可分（或接近線性可分）；因為升維后只是改變了內(nèi)積運算，并沒有使算法復(fù)雜性隨著維數(shù)的增加而增加。這里常用的核函數(shù)有以下三種：
三、ERP選型的基本定位
ERP選型的基本定位是根據(jù)美國著名咨詢公司Gartner Group于1995年提出了ERP軟件四區(qū)域技術(shù)功能矩陣，如圖2所示：
圖2 ERP軟件四區(qū)域技術(shù)功能矩陣圖
這四個不同區(qū)域的含義分別為：Ⅰ區(qū)域為保持優(yōu)勢（Pemain）區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)的軟件產(chǎn)品在功能和技術(shù)兩方面較好，是ERP軟件產(chǎn)品的市場領(lǐng)導(dǎo)者。Ⅱ區(qū)域為有待加強（Peinforce）區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)的軟件產(chǎn)品技術(shù)先進，但功能尚不夠強，它們代表市場上出現(xiàn)的先進技術(shù)。Ⅲ區(qū)域為重新構(gòu)造（Rebuild）區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)的軟件產(chǎn)晶功能方麗得分很高，但是技術(shù)上得分較低，從長遠看這些軟件產(chǎn)品是沒有生命力的，它們必須用新技術(shù)來重新構(gòu)造。Ⅳ區(qū)域為重新考慮（Review）區(qū)域，該區(qū)域的軟件產(chǎn)品技術(shù)和功能都較差，是四個區(qū)域中最差的部分，已經(jīng)購買這類軟件的用戶要重新認真考慮，并分析是否繼續(xù)投資。根據(jù)四區(qū)域技術(shù)功能矩陣，我們認為：凡是進入Ⅲ、Ⅳ區(qū)域的軟件產(chǎn)品是不可選擇的；進入、Ⅱ區(qū)域的軟件產(chǎn)品進入?yún)^(qū)域的軟件產(chǎn)品是重點考慮的對象。
四、基于支持向量機的ERP軟件供應(yīng)商評價方法
上文中所構(gòu)建的指標體系中大多數(shù)指標都是基于程度而非基于數(shù)值，因此必須對其進行量化處理才可應(yīng)用于支持向量機，量化處理的方法有很多，如專家評分法、模糊數(shù)學(xué)法等。本文結(jié)合專家評分與模糊數(shù)學(xué)的方法，對各項指標進行量化。對于非數(shù)值的指標，我們用{很好，較好，一般，較差，很差}表示評語集，對每一種指標，送給n個專家打分，用每種程度上打分的專家人數(shù)比例作為該程度上的隸屬度。例如：對指標——生產(chǎn)類型滿足程度（U1）進行打分，其評語集X={x1，x2，x3，x4，x5}＝{好，較好，一般，較差，很差}，其統(tǒng)計結(jié)果表明：60％的專家認為是很好，20％認為較好，10％評價為一般，5％認為較差，5％認為很差，由此得到對這個指標的模糊評價集：
它可簡寫為向量形式R=（0.60，0.2，0.1，0.05，0.05），模糊評價向量中的數(shù)值分別為對各評價標準的隸屬度。同時，我們將評語集數(shù)值化，對應(yīng)關(guān)系如表1所示：
表1 評語數(shù)值化對照表
可記為向量w=（9，7，5，3，1），則該指標的評分為：
若方案在某個單一指標xi下的模糊評價向量Ri＝{ri1，ri2.。.，rim}，則該方案對前13個非數(shù)值評價指標的模糊評價矩陣：
則綜合模糊評價向量B為：
B=wR‘=（b1，b2，。..，bm） m=13 （22）
綜合投資費用（T1），內(nèi)部收益率（T2），動態(tài)投資回報期（T3）這三個指標為數(shù)值指標，為便于權(quán)重的調(diào)整，我們將這三個指標的數(shù)值分別除以行業(yè)平均水平，再放大5倍即可，具體公式如下：
這樣就得到了新的評價向量：
B’＝（b1，b2，。..，b14，b15，b16） m=13 （24）
向量B‘即可作為支持向量機的輸入向量。
對于支持向量機核函數(shù)的選取，我們借鑒一些學(xué)者的研究成果，可以直接采用向量內(nèi)積作為核函數(shù)。選取多家位于ERP軟件四區(qū)域技術(shù)功能矩陣第Ⅰ、Ⅱ象限中的優(yōu)秀企業(yè)為樣本，計算出相應(yīng)B’向量作為訓(xùn)練樣本對支持向量機進行訓(xùn)練，這樣支持向量機就可以識別位于第Ⅰ、Ⅱ象限中的軟件供應(yīng)商。再計算出各侯選ERP供應(yīng)商的B‘向量輸人到支持向量機中，得到：
整個評價流程如圖3所示：
圖3 評價流程圖
五、實例研究
某企業(yè)因發(fā)展需要，決定進行信息化建設(shè)。經(jīng)過初步篩選，重點選擇出5家候選供應(yīng)商，利用本文中的方法，對這5家供應(yīng)商進行評價。首先選取10家專家公認的位于ERP軟件四區(qū)域技術(shù)功能矩陣中第Ⅰ、Ⅱ象限中的優(yōu)秀企業(yè)作為訓(xùn)練樣本對支持向量機進行訓(xùn)練，這樣支持向量機就可以識別位于第Ⅰ、Ⅱ象限中的軟件供應(yīng)商。讓7位專家根據(jù)上述16個指標對這5家供應(yīng)商進行評價，按照式（20）～（23）計算并形成各自的評價向量B’作為支持向量機的輸入，得到結(jié)果如表2所示：
表2 試驗結(jié)果
結(jié)果表明，A和C企業(yè)是適合該企業(yè)的ERP軟件供應(yīng)商，可以選擇之中任意一家作為信息化建設(shè)的合作伙伴。
六、結(jié)論
支持向量機是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的方法，具有很好的分類性能，本文提出了一種新的基于支持向量機的ERP軟件供應(yīng)商選擇方法，使企業(yè)對如何選擇ERP軟件供應(yīng)商有了綜合的評價，企業(yè)可以正確選擇ERP軟件供應(yīng)商，從而更有效的實現(xiàn)企業(yè)的信息化建設(shè)。
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