“上ERP找死、不上ERP等死”，這是國(guó)內(nèi)企業(yè)面對(duì)ERP無奈境地的真實(shí)寫照。一方面是“信息化帶動(dòng)工業(yè)化”的發(fā)展戰(zhàn)略促使企業(yè)信息化的步伐，另一方面是ERP實(shí)施高達(dá)80％的失敗率。

    ERP的成功之道在哪里？很多企業(yè)都在不停地探索。那么ERP實(shí)施能給企業(yè)帶來多大的效益？怎樣去評(píng)價(jià)企業(yè)ERP實(shí)施的績(jī)效？目前對(duì)企業(yè)ERP實(shí)施的績(jī)效評(píng)價(jià)的研究和分析主要集中在單個(gè)企業(yè)實(shí)施的績(jī)效分析。考核的指標(biāo)也只是一些部門內(nèi)部的管理指標(biāo)，而對(duì)ERP所涉及到的整個(gè)供應(yīng)鏈的分析和研究十分有限。由于指標(biāo)體系的不科學(xué)，會(huì)致使企業(yè)ERP應(yīng)用時(shí)所產(chǎn)生的反饋信息極不準(zhǔn)確，必定給上級(jí)管理部門政策的制定提供很多錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。因此，本文正是在此背景下以江蘇鎮(zhèn)江企業(yè)為例，在研究ERP系統(tǒng)應(yīng)用和平衡計(jì)分卡之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系的基礎(chǔ)上建立ERP績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立ERP績(jī)效評(píng)價(jià)模型，為ERP績(jī)效評(píng)價(jià)提供依據(jù)。

一、基于平衡計(jì)分卡的ERP績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

    對(duì)企業(yè)ERP實(shí)施的績(jī)效評(píng)價(jià)要從多方面、多指標(biāo)綜合來考慮，這是因?yàn)閱我坏呢?cái)務(wù)指標(biāo)只能反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中某個(gè)時(shí)候的情況，而企業(yè)ERP的實(shí)施是個(gè)復(fù)雜的項(xiàng)目，涉及到企業(yè)的方方面面。而平衡計(jì)分卡是一種戰(zhàn)略性績(jī)效評(píng)價(jià)體系，它從財(cái)務(wù)、客戶、內(nèi)部業(yè)務(wù)過程、學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)幾個(gè)方面考察企業(yè)的績(jī)效，把企業(yè)一整套財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)性評(píng)價(jià)手段聯(lián)系在一起，結(jié)合ERP系統(tǒng)實(shí)施給企業(yè)帶來的具體的特點(diǎn)，得到表1所示的ERP應(yīng)用績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

表1 ERP應(yīng)用績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)

二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型機(jī)構(gòu)及學(xué)習(xí)原理

    BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用最為廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)．它是屬于誤差信號(hào)反向傳播的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)和容錯(cuò)性好等特征。在反向傳播過程中，誤差信號(hào)從輸出層經(jīng)隱含層向輸入層傳播，并調(diào)整各層間連接權(quán)值及各層神經(jīng)元的閥值，使誤差信號(hào)不斷減少，直到誤差滿足預(yù)先指定的精度為止。三層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 三層BP網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

三、實(shí)證分析

    1．樣本的收集

    本文以江蘇省鎮(zhèn)江市中小企業(yè)為評(píng)價(jià)對(duì)象，主要選定2008年鎮(zhèn)江市40家中小企業(yè)作為數(shù)據(jù)采集范圍，在金蝶軟件公司幫助下以發(fā)放調(diào)查問卷形式進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集。經(jīng)過3個(gè)月的數(shù)據(jù)調(diào)查，共發(fā)出調(diào)查問卷40份，收回30份問卷，筆者經(jīng)過嚴(yán)格、認(rèn)真的篩選，整理了20家中小企業(yè)的實(shí)證數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)樣本，為加快網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂速度，減少評(píng)價(jià)結(jié)果的誤差，對(duì)這些實(shí)證數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到值0-1之間數(shù)據(jù)。

    2．BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

    在訓(xùn)練樣本集大小一定的情況下，我們可確定該網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為18，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1，對(duì)隱層神經(jīng)元數(shù)目的確定目前尚無理論上的指導(dǎo)，一般隱層神經(jīng)元數(shù)以小于或等于輸入矢量維數(shù)的一半為宜，具體需要通過大量的實(shí)驗(yàn)計(jì)算，分析比較來獲得。本研究的中小企業(yè)ERP應(yīng)用績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)集數(shù)目為18，所以選擇隱層神經(jīng)元數(shù)為7-10為宜，擬模型選為9。

    由此，本研究初步建立起了中小企業(yè)ERP應(yīng)用績(jī)效評(píng)價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，輸入層單元數(shù)為18，網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為3，隱層神經(jīng)元數(shù)為9，輸出層單元數(shù)為1。其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為18-9-1。網(wǎng)絡(luò)模型示意圖如圖2所示。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖

    3．BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)訓(xùn)練

    因?yàn)閿?shù)據(jù)樣本為20家中小企業(yè)，我們可選用其中前面10個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。得到權(quán)值和閾值，再利用模型對(duì)后10個(gè)企業(yè)進(jìn)行仿真。網(wǎng)絡(luò)收斂過程如下：

圖3 網(wǎng)絡(luò)迭代收斂圖 

    給定精度為1-3，學(xué)習(xí)速度，訓(xùn)練函數(shù)為“traingdm”，動(dòng)量系數(shù)mc=0.9，迭代次數(shù)為1000次。每迭代50顯示一次訓(xùn)練狀態(tài)，借助Mathb軟件運(yùn)算，訓(xùn)練過程如下，當(dāng)程序迭代285次后，誤差達(dá)到MSE=9.9922e-004，達(dá)到設(shè)計(jì)要求。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練達(dá)到要求后得到10家中小企業(yè)的評(píng)分。從表2可以看出數(shù)據(jù)仿真評(píng)價(jià)結(jié)果與績(jī)效評(píng)價(jià)期望值非常接近。

表2 期望值和訓(xùn)練值的比較

四、結(jié)論

    以上分析可以看出網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練評(píng)價(jià)結(jié)果為0到1范圍的數(shù)值。從對(duì)表2的證實(shí)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化過程來看，所有指標(biāo)得分0-1內(nèi)正向分布，也就是說，評(píng)價(jià)結(jié)果得分越接近1的中小企業(yè)ERP應(yīng)用績(jī)效水平越高；評(píng)價(jià)結(jié)果得分越接近0的中小企業(yè)ERP應(yīng)用績(jī)效水平越差。由此可以把企業(yè)分成幾類，第一類(ERP應(yīng)用績(jī)效最好)是編號(hào)為18和19的中小企業(yè)，第二類(ERP應(yīng)用績(jī)效較好)是編號(hào)為11、12、14、15的中小企業(yè)，第三類(ERP應(yīng)用績(jī)效最不理想)是編號(hào)為17的中小企業(yè)。

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本文標(biāo)題：企業(yè)ERP系統(tǒng)應(yīng)用績(jī)效評(píng)價(jià)的實(shí)證研究

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