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第59章 基于模糊AHP的企业资源计划项目评估
Chang-shan Li
摘要：在本研究中，一个企业资源计划（ERP）实施项目风险分析来处理供应商，从文献、专家和ERP软件使用者中决定标准风险的益处，使用AHP方法解决问题的模糊处理，以及对我们的风险分析结果的敏感性分析进行了验证，尤其是我们的投资组合公司。
关键词：ERP计划，风险分析，模糊AHP方法
- 引言
企业资源计划（ERP）是系统应用软件管理资源的功能模块，用于协调边界的活动。 ERP是用于捕获，存储和传播信息的关键信息技术（IT）应用程序，以提高处理企业内部实际产品的流动的效率和可见度[1]。在全球化的世界中，市场竞争更加激烈。市场为组织寻求新的商机，提升竞争力。人们普遍认为它已经被用来从基础上改善生意。因此，大多数企业加强了使用先进ERP系统的竞争力，比如[2]。这是个具有挑战性的，耗时和昂贵的实施过程，需要显著的时间和资源。尽管如此，在过去几年中，很多公司都实施了ERP系统，因为ERP是获得优势，提高“精益”制造体系运作的关键因素
- 数理举例
有很多作者提出了模糊AHP方法。决策者通常发现，它是置信区间价值判断，而不是判断[4,5]。 这是因为他/她通常不能因为模糊过程的比较来清除他/她的选择。
在这项研究中，我们喜欢长度分析方法，步骤的方法比其他模糊AHP更容易有出路。模糊集和模糊AHP在这里由于应用的著名没有详细说明 [6,7]。
模糊AHP在这里使用的ERP项目风险分析中的方法应用于一个汽车行业的土耳其公司。专家和ERP软件用户从文献中确定风险标准的益处。这些标准如图59.1所示。本文旨在评估ERP项目执行中的风险水平，并为我们的投资组合公司确定结果。
首先，在模糊AHP标准中，选择的重要性的权重必须更多。因此，我们必须有一个语言术语和他们等效的模糊数字是措施。 本文考虑了语言和等效模糊数，见表59.1。 因此，按照方案，评估标准的主要目标，这些标准必须实现评估。然后，在所有这个评估程序之后，计算选择的权重。
权重的计算细节如下。因为每个比较矩阵的其他计算是相似的，所以在这里不给出，可以通过使用MS Excel 2007简单地根据下面的计算来完成。对于第i（i = 1,2 ，...，8）个对象，模糊合成范围的值计算为：
Table 59.1ensp;模糊比较方法
|
语言术语 |
三角模糊数据 |
|
特别好 |
(7/2, 4, 9/2) |
|
非常好 |
(5/2, 3, 7/2) |
|
好的 |
(3/2, 2, 5/2) |
|
略微有优势 |
(2/3, 1, 3/2) |
|
同样的 |
(1, 1, 1) |
Fig. 59.1 ERP实施项目风险分析
ERP实施项目风险分析
预算风险
安全风险
功能风险
决策风险
技术风险
项目管理风险
组织风险
实施风险
-不可预见费用
-硬件和软件
-系统安排和维护
-持续费用
-不可预见费用
-硬件和软件
-系统安排和维护
-持续费用
-不可预见费用
-硬件和软件
-系统安排和维护
-持续费用
-不可预见费用
-硬件和软件
-系统安排和维护
-持续费用
-不可预见费用
-硬件和软件
-系统安排和维护
-持续费用
-不可预见费用
-硬件和软件
-系统安排和维护
-持续费用
-不可预见费用
-硬件和软件
-系统安排和维护
-持续费用
-不可预见费用
-硬件和软件
-系统安排和维护
-持续费用
无法接受
值得考虑
接受
SBR = (6.5, 10, 13.5) otimes; (0.01036, 0.015625, 0.0222) = (0.067, 0.156, 0.3)
SIR = (5.167, 6.667, 9.5) otimes; (0.01036, 0.015625, 0.0222) = (0.053, 0.104, 0.211) SOR = (5, 6.667, 11) otimes; (0.01036, 0.015625, 0.0222) = (0.051,0.104,0.244)
SPMR = (5.167, 6.667, 9.5) otimes; (0.01036, 0.015625, 0.0222) = (0.053, 0.104, 0.211) STR = (5.5, 8.5, 13.5) otimes; (0.01036, 0.015625, 0.0222) = (0.056, 0.132, 0.3)
SDMR = (4.66, 7, 10.5) otimes; (0.01036, 0.015625, 0.0222) = (0.048, 0.109, 0.233) SFR = (6.333, 8.5, 14) otimes; (0.01036, 0.015625, 0.0222) = (0.065, 0.132, 0.311) SSR = (6.667, 10, 14) otimes; (0.01036, 0.015625, 0.0222) = (0.069, 0.155, 0.311)
Also, V(M ge; M1) probability levels:
V(SBR ge; SIR) = 1.00, V(SBR ge; SOR) = 1.00,
V(SBR ge; SPMR) = 1.00, V(SBR ge; STR) = 1.00,
V(SBR ge; SDMR) = 1.00, V(SBR ge; SFR) = 1.00,
V(SBR ge; SSR) = 1.00
V(SIR ge; SBR) = 0.73, V(SIR ge; SOR) = 1.00,
V(SIR ge; SPMR) = 1.00, V(SIR ge; STR) = 0.85,
V(SIR ge; SDMR) = 0.97, V(SIR ge; SFR) = 0.83,
V(SIR ge; SSR) = 0.73
V(SOR ge; SBR) = 0.77, V(SOR ge; SIR) = 1.00,
V(SOR ge; SPMR) = 1.00, V(SOR ge; STR) = 0.87,
V(SOR ge; SDMR) = 0.97, V(SOR ge; SFR) = 0.86
V(SOR ge; SSR) = 0.77
V(SPMR ge; SBR) = 0.77, V(SPMR ge; SIR) = 1.00,
V(SPMR ge; SOR) = 1.00, V(SPMR ge; STR) = 0.85,
V(SPMR ge; SDMR) = 0.95, V(SPMR ge; SFR) = 0.88,lt;
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