實施項目中,很難確切地劃分職責范圍,也很難確定風險控制的效果。在軟件開發(fā)中,提出了很多風險評估方法,通過評價得到風險重要性排序,而很少考慮企業(yè)的實力,更沒有給出具體的風險安全范圍,即在保證項目成功實施情況下各類風險的可波動范圍。在實際的風險管理模型中,應該做到具體問題具體分析。
企業(yè)物流erp系統(tǒng)實施風險因素量化控制模型(一)模型概述
支持向量機(SVM)是建立在統(tǒng)計學理論VC維理論和結(jié)構(gòu)風險最小原理基礎(chǔ)上的,根據(jù)有限的樣本信息在模型的復雜性和學習能力之間尋求最佳折衷,從而獲得最好的推廣能力,在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)。SVM通過尋找一個滿足分類要求的最優(yōu)分類超平面,使得兩類數(shù)據(jù)位于平面的兩側(cè),同時達到平面兩側(cè)空白空間的最大化,使兩類數(shù)據(jù)距離最遠。對于中小企業(yè)實施物流erp系統(tǒng)項目中面臨的風險,通過統(tǒng)一的度量標準,可以得到成敗風險分界線,從而初步實現(xiàn)風險控制。風險因素量化控制模型步驟如下:第一,選取樣本空間。一般來說,企業(yè)在實施物流erp系統(tǒng)進程中風險各有不同,在選擇樣本時要注意企業(yè)的相似性。第二,選取解釋變量。企業(yè)信息化風險影響因素眾多,要選擇大眾化且頗具代表性的因子,如:企業(yè)各層級對變革的支持,項目管理能力,信息化的目標等。第三,模型分析。運用支持向量機預測出在目前的狀況下企業(yè)實施物流erp系統(tǒng)是否會成功。如果成功,進一步求出各類風險的安全范圍;若不成功,找出易控風險的關(guān)鍵因子,進行控制。第四,模型檢驗。針對某一中小型企業(yè)實施物流erp系統(tǒng)的狀況,來驗證模型的可用性。(二)模型研究
企業(yè)實施物流erp系統(tǒng)成敗案例眾多。針對于不同行業(yè),選擇相似行業(yè)進行模擬。下面分別以常量l1,l2,t1,t2代替。其中l(wèi)1:訓練樣本集中成功實施物流erp系統(tǒng)的企業(yè)數(shù);l2:訓練樣本集中實施失敗的企業(yè)數(shù);t1:測試樣本集中實施成功的企業(yè)數(shù);t2:測試樣本集中實施失敗的企業(yè)數(shù)。1.變量選擇。企業(yè)在實施物流erp系統(tǒng)項目的過程中,由于沒有建立健全的實施保障措施,投入沒有看到成效,或收效甚微,據(jù)統(tǒng)計,接近13的企業(yè)信息化建設效果是不理想、不成功的。由于建設的項目越來越大,越來越復雜,綜合國內(nèi)外企業(yè)物流erp系統(tǒng)項目的實施情況,可將其成敗影響因素歸結(jié)為以下十大種類:對變革的抵抗,領(lǐng)導支持不足,不實際的期待,項目管理不強,變革原因說不清,項目隊伍技能不足,范圍失去控制,缺乏變革管理策劃,沒有以流程為本,信息概念脫節(jié)等??梢愿爬橐韵率环N主要風險:動機風險,管理變革風險,組織風險,技術(shù)風險,服務商選擇的風險,合同風險,實施風險,時間風險,人員風險,使用和維護風險,發(fā)展中的風險。
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