企业建模分析方法
企业建模的第一大主体是分析方法,主要研究对象是企业信息系统的参考模型。
分析是将复杂的企业信息合理的整理、加工、归纳、抽象,简化内涵,分解成相对简单的元素(我们之所以要提取元素而不提取要素,是因为业务要件在分析方法中所发挥的作用是未知的),找出这些元素的根本属性和彼此之间的关联。从系统工程理论中不难看出,一个企业之所以成为一个系统,是因为企业是一个用诸多元素组成的整体,这些元素相互关联、相互制约、相互影响、相互作用,有时又相互排斥,于是就导致了企业系统无限复杂、无穷变化和来源于系统根源的不确定性。
企业建模的主要分析方法包括:
数学模型分析法
数学模型分析法是最传统、最普遍和最常见的分析方法,这个方法更容易被企业管理研究者实施和被企业经营管理者接受,在运用这种方法的时候,通常要经历五个阶段:
企业系统诊断
通过对企业现存管理体系的具体分析,发现问题并将问题追溯到问题的起始阶段,找到问题的根源,得到业务建模中所需要的目标元素。
企业元素抽象
将元素进行分类、归纳处理,罗列这些处理后的结果并进行抽象定义。
元素权重定义
抽象元素通常定性容易定量难,而数学模型中的元素是需要量化的,元素的权重在这种分析方法中变的十分重要。
通过对业务元素的再理解和再认识,在分析体系的协同作用下,为每一元素评分,合理定义元素在整个业务中所占的比重,这些经过权重定义的元素,将决定业务建模中业务环节的作用绩效。
数学模型运算
建立N组数学模型集合,对每一组模型进行定义评价,找出一组或几组适合业务 建模目标的模型,并通过再论证。将带有权重符号的业务元素导入数学模型中进行运算,得出分析结果。
在很多的情况下,数学运算会得到一组解,这时,我们选择的解不是最优解而应该是满意解。
分析结果校正
一组满意解的集合,我们需要进行反复的结果校正,根据企业系统的实际情况修正其中的参数,使最终结果更接近目标值。
简单逻辑分析法
简单逻辑分析法是业务建模中比较直观的一种分析方法,这种方法打破传统企业建模分析法的程序化,是最快捷的企业建模分析方法。它采用最简单的手段描述企业复杂系统中的构造逻辑。首先,它将业务元素归纳为几种信息或几种流的集合,这个集合在被定义为一个个相互独立又相互关联的业务环节和功能环节后被完全逻辑化,用逻辑公式来表达集合中元素间的关系,通过逻辑关系表来显现业务逻辑,从而构造出结构清晰易于理解的业务模型。
相对参照分析法
任何客观事物都具有两面性,相对参照分析法就是运用来这个理论,具体描述企业业务环节中两面性,对所有元素属性的排列组合,构造出一个企业模型矩阵,矩阵中的每一个元素就是一个企业模型,这些元素没有任何的关联,只有在对该矩阵进行复杂的运算后,才可能得出一组符合企业现行管理体系的企业模型。
矩阵中提取的结果是互为参照的,它们之间的关联程度较高且具备一定的特质,此时,通过客观和主观的相对参数比较,不难得出几个企业模型方案,而最终的企业模型,是在多方案中选择出最优化的方案。
量子模型分析法
量子模型分析法,是目前最贴近现代计算工具设计理论的分析方法,这个方法将企业描述为一个"黑洞",以解决企业业务信息"在黑洞中丢失"现象为主要目的,通过透视业务环节和业务功能中微妙的信息化带来的巨大效应的同时,构造反常规的抽象量子模型,并对预定义的量子模型进行执行评估和重复引用,重现信息变化的效应,从而实现业务模型效用最大化。
量子模型分析法,之所以将企业描述为"黑洞",不仅仅是因为企业的能量无法估量,更主要是企业的功能效应无法量化,其延续时间和衍射范围只能引入"单位时间"和"惯性质量"来进行衡量,由此而产生宏观元素更不容易为传统企业管理方法所包容,同时也说明了企业业务的无限复杂和持续变化,这才是保证企业可持续发展的根本。
信息之所以"在黑洞中丢失",是因为企业"黑洞"存在巨大的能量,并且"黑洞" 在状态系统上进行着频繁的非一元变化,业务信息丢失的事实反映在企业所发出辐射的"热特性"上,事实上任何热系统都可通过吉普斯(Gibbs)规则dE=S dT被赋予一个熵值。这就说明黑洞的熵与信息丢失有关,关于这一现象,简单的事实就是它们是稍有区别的同一件事情。 为了解决这个问题,设想使信息能够依照"黑洞"的非一元变化而变换,尽管它并不保持概率性(非一元变化后,一次试验的所有可能结果的可能值之和会大于1),我们仍然认为其可能性是存在的。
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