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物流企业ERP软件选型评价模型构建
微信号：18679110658在ERP软件选型评价问题中，ERP软件选型评价指标众多，指标的选取大多为建立在评价者知识水平、认识能力和个人偏好上的定性指标，使得评价信息难以量化分析。基于此，采用层次分析法(AHP)与模糊评价(FCE)相结合的方法对其进行定量研究，构建更具代表性和分辨力的评价指标，能够使评价结果更具科学性、合理性。
1 层次分析法
层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)是美国著名的运筹学家T.L.Satty于20世纪70年代提出的一种定性与定量分析相结合的多目标决策方法。其本质是试图使人的思维条理化、层次化，它充分利用人的经验和判断并予以量化，进而对对策方案优劣进行排序。这种方法具有实用性、简洁性等优点。
安康运用AHP建模的基本步骤是：
(1)建立层次结构模型。建立递阶层次结果模型是应用AHP方法解决多目标决策问题最重要的一步。对于复杂的决策问题，首先要对问题所涉及的因素进行分类，设计一个包含目标层、准则层、子准则层和方案层的递阶层次结果模型，分别用A、Bi、Bij和Ci表示，参见表1。
安康(2)构造判断矩阵。目标，ui、uj(i，j=1，2，…，n)表示因素。uij表示ui对ui的相对重要性数值。并用友好业财由uij组成判断矩阵A。
安康(3)计算重要性排序。根据判断矩阵，求出其最大特征根λmax以及所对应的特征向量W。使其满足下式：
安康AW=λmax·W
安康所求特征向量w经归一化，即为各评价因素的重要性排序，特征向量中的元素就给出了各个指标相对于目标层的权重。
(4)一致性检验。以上得到的权重分配是否合理，还需要对判断矩阵进行一致性检验。当判断矩阵出现不一致时，则要对两两比较矩阵进行修改，以达到可以接受的一致性。检验公式为：
CR=CI/RI
其中，CR为判断矩阵的随机一致性比率;CI为判断矩阵的一般一致性指标。它由下式给出：
CI(λmax-n)/(n-1)
安康RI为判断矩阵的平均随机一致性指标，它可以在平均随机一致性指标表中查得，见表2。一般只要CR<0.1时，通常认为判断矩阵a的一致性是可以接受的，否则需要对a做适当调整。<>
安康2 模糊综合评价法
安康模糊数学是在美国控制论专家L.A.Zadeh教授1965年提出的模糊集合基础上发展起来的一门新兴的数学分支。模糊综合评价法(Fuzzy Comprehensive Evaluation，简称FCE)是一种基于模糊数学的综合评标方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。
安康运用模糊综合评价法的基本步骤是：
安康(1)确定模糊综合评判因素集。因素集为各指标的集合，对应表1建立的评价指标，用U表示，其中：u={u1，u2，…um}。
(2)确定指标的权重集。每个指标的权重的含义为该指标在本层次中相对于其他指标的重要程度，各指标的权重分别为：W={w1，w2，…，wm}。
安康权重的确定方式可通过专家调查的方法，用层次分析法得到。
安康(3)建立评价集。评价集是评价者对评价对象可能做出的各种评价结果所组成的集合，表示为：V={v1，v2，…，vm}。
对B进行归一化处理。
(4)计算综合评定值并做出判断。
根据公式：Y=B×ET可以计算出综合评价值并最终选择Y值最大的ERP产品。
安康针对物流业ERP软件选型，相对于一般ERP软件选型评价模型的建立，本文加强了对具有物流企业运营特点的关键指标的筛选和整合，建立了一套面向物流业的ERP软件选型评价指标体系，适应了物流行业特色，将物流模块细分为库存管理模块、配送管理模块、供应链管理模块和客户关系管理模块，并分别对各个模块的可用性进行下一级指标设置，最终构建了面向物流业的ERP软件选型评价指标体系，对物流企业的ERP软件选型有一定的借鉴价值。构建了面向物流业的ERP软件选型评价模型。运用模糊综合评价法和层次分析法对面向物流业的ERP软件选型进行分析和综合评价，给出了可操作的评价方法，对物流企业进行ERP项目实施具有指导意义。
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