随着信息技术的发展和全球化竞争的加剧，ERP系统不仅要适应企业的业务流程和业务模型的变化，而且还要适应企业组织模型的变化，支持“以人为中心”的管理模式，确保ERP与人的高度集成。因此，未来的ERP系统必须具有自组织和自适应性以应对复杂的、动态的和不确定的内外环境。传统ERP系统中的业务模型采用的是一阶段建模，其中的任务特征(活动、角色)与组织特征(参与者、数据源、连接、路由等)是由人工在系统运行前配置完成的，任务活动与参与者绑定在一起，系统不能在运行过程中自动选择任务活动的参与者。为此，本文根据人体控制系统的结构原理，提出了系统的四层结构思想，并依此为基础提出了任务模型与组织模型相分离的ERP系统，该系统能使企业最大程度地降低成本、充分挖掘和利用组织内外资源，并具有对组织结构变化的适应能力。
1 人体控制系统结构原理
人体控制系统是一个十分复杂和高度完善的自学习、自组织、自适应控制系统。人体控制系统根据信息处理的载体不同来区分，可分为神经控制系统和体液控制系统。其中，神经控制系统以神经电脉冲为信息载体，沿神经纤维快速传递，外界环境对人体的刺激使相应的感觉器官产生对应的神经冲动，形成神经电脉冲，沿外周神经系统的感觉神经传人中枢神经系统，通过中枢信息处理后再由运动神经传出至效应器，产生人体的运动行为反应。其结构如图1所示。
图1 人体控制系统示意图
人体神经控制系统是由高级中枢神经系统、低级神经中枢系统和外周神经中枢系统组成的多级分层递阶式生物控制与信息处理系统。它具有以下特点：
(1)按“分区投射，机能定位”的特性集中存储与处理信息；
(2)根据实时信息反馈动态决策；
(3)分级的运动控制以提高总体反应性；
(4)全局统一的指挥、决策、协调与控制以适应外部环境，实现总体目标或全局优化；
(5)开闭环控制结合、定性决策与定量控制结合的多模态控制；
(6)应用启发式思维和直觉推理逻辑。
如何在人体控制系统研究成果的基础上，从信息科学、控制理论与软件工程等多种学科领域综合交叉的视角，研究软件系统的体系结构，对于建立具有自组织和自适应性的ERP系统将具有重要意义。
2 系统的四层框架结构思想
最初的软件系统结构是单机集中式的，后来发展为主从式的客户机/服务器结构。即C/S结构。这种结构有利于集中管理、分散应用，但是仍然不易扩展、不易维护和安全性差，而且用于连接的资源耗费严重，服务器容易趋于饱和，缺乏对大客户量和大事务流量的支持。随着分步式技术的普及和完善，出现了使用三层结构的大型应用系统，三层结构的各个模块层之间具有清晰明了、简单完备的接口，可以灵活地放置在相同或不同的硬件平台上，具有分布灵活、处理逻辑集中和管理能力强等特点，并进一步提高了系统的安全性、可扩展性和可维护性，以COM/DCOM、CORBA、JAVA等作为增强传统的B/S应用的结构都是典型的三层结构计算模式。
但是，无论是两层还是三层结构，在服务器端都存在瓶颈，容易造成单点失败，并且不同C/S系统之间的协作相当困难。为此，本文在人体控制系统结构原理基础上提出了具有四层结构的软件系统如图2所示。
图2 软件系统的四层框架结构
在四层软件结构中，将三层结构中的应用层进一步分解为具有自动化数值运算功能的功能执行层和具有处理不确定性和非程序化特点事务的控制管理层，从而使得业务建模、流程配置功能与计算功能相分离。其中，控制管理层负责业务模型配置、工作流管理以及对功能执行层的信息流控制等；控制管理层与数据知识管理层共同组成“系统大脑”，用于计划、组织、协调和控制功能执行层的活动；功能执行层在控制管理层的统一指挥下从数据知识管理层获取数据进学计算，并将计算结果以指定的形式输出到控制管理层指定的位置，它相当于系统的器官；用户层负责显示用户界面和处理用户的输入输出，它可直接向功能执行层发出请求，功能执行层在控制管理层的协调与组织下进行响应，也可直接通过数据知识管理层进行数据与知识的共享。
业务模型的动态重组由控制管理层通过学习机制及人机交互方式完成，重组过的业务模型存入数据知识管理层中的模型库，控制管理层可通过特征匹配等方式直接调用。
四层结构在实现了应用层与数据管理层分离的基础上，进一步实现了功能执行层与管理控制层的分离，因此有利于功能执行层的相对稳定和组件化技术的采用。能提高系统对不确定性和非程序化事务的分析处理能力，实现整体系统的自组织、自学习和自适应等特性。
3 基于四层系统结构思想的ERP系统
基于四层系统结构思想的ERP系统模型如图3所示，整个系统由“系统大脑”和“系统器官”(即直属子系统)组成，每个“系统器官”分别与一个组织实体绑定在一起，整个系统结构呈松散型。图中资源组表示在功能上能完成对应活动的组织实体集，每个组织实体将其对应的系统模块在系统大脑中注册，并实时反馈组织实体的状态信息；圆形节点代表不同的组织实体及其绑定的子系统。
图3 基于四层系统结构思想的ERP系统模型
“系统大脑”根据输入的业务信息选择或建立相应的业务过程模型，然后根据资源类库中的信息自动确定完成相应活动的资源型，再根据资源库中的信息建立资源组，并按资源组中各个个体的状态等属性优选出一个作为执行该活动的具体资源。其特点是：以上过程是动态完成的，即每项业务活动执行时，实时选择执行该活动的具体资源，而不是在整个业务执行前对业务过程中的每个活动都事先配置好执行者。由于在每个活动的执行过程中资源组中各个个体的属性也在不断地发生变化，因此，事先配置好所有活动的执行者是不合理的。
与传统系统相比，基于四层系统结构思想的ERP软件系统实现了业务流程模型与组织模型的分离，它能动态地根据各个节点的实时状态为实现特定任务建立柔性组织模型，例如，在任务执行前，先确定如图3所示的初始组织模型，当进入节点2时，由于各个节点的状态发生了变化，系硫大脑重新确定后续过程的组织模型。
4 任务模型与组织模型相分离的智能化ERP系统的特点
(1)实现了功能执行层与管理控制层的分离
该ERP系统采用四层结构，使得业务流程的配置、管理以及全局优化与控制等功能集中到控制管理层，人们的经验、意图以及其它先进的管理思想等都可以通过控制管理层的智能化人机交互接口而反映到系统中去，从而增加了系统的柔性和智能性；同时使得功能层更加独立和稳定。有利于组件化技术的采用，也增加了复杂问题处理的自动化程度。
(2)实现了任务模型与组织模型的分离
传统EBP系统中的业务模型采用的是一阶段建模，其中的任务特征(活动、角色)与组织特征(参与者、数据源、连接、路由等)是由人工在系统运行前配置完成的，任务活动与参与者绑定在一起，系统不能在运行过程中自动选择任务活动的参与者。
该EBR系统中的业务模型采用的是两阶段建模(如图3所示)，即首先建立任务模型，任务模型描述了任务的处理过程、活动执行顺序和对应的角色，它不依赖于特定的参与者；然后在系统运行中由系统大脑根据组织实体资源状态和实时反馈信息动态决定每一项任务活动的参与者，从而建立起组织模型。两阶段建模实现了业务模型中任务模型与组织模型的分离，能最大程度地降低成本，充分挖掘和利用组织内外资源，提高了系统对组织结构变化的适应能力。
(3)具有对业务模型的动态适应性
同一个组织面临着多种业务，而且业务还会发生变化。因此，为了提高业务模型的通用性和适应性，人们把业务模型进行分类和细化。首先将业务模型按通用化程度分为通用模型、半通用模型和专用模型，按行业性质分为电子、制药、纺织等，按过程特点分为离散型、流程型、项目等；其次，将业务处理过程划分为一系列原子活动，并面向原子活动设计软件对象类，通过对基本软件对象类的组合来实现整体系统的快速配置，即组件化技术。但是，组件化技术并不能解决ERP系统对组织变化的自适应问题，因此，设立系统大脑用于管理各个组织实体(包括个人)的资源、能力、负荷等状态信息，并根据它们的实时情况协调和分配它们的活动，从而提高了系统对业务模型的动态适应性。
5 任务模型与组织模型相分离的智能化ERP系统的实现技术
5.1 多Agent技术
Agent技术是分布式智能研究中的热门技术，有关Agent和多Agent系统的应用研究已成为国际上—个生机勃勃的研究领域。目前，已有专家学者开始基于多Agent技术的ERP系统研究，提出了基于Agent的ERP系统的开放式体系结构。由于Agent具有开放性、柔性和智能性等特点，基于Agent技术创建的ERP系统各个功能模块能主动为用户服务，能在问题求解环境中持续自主地运行，能实现ERP系统软件模块的定制性和可复用性，能主动为企业提供问题解或问题解释等服务信息及资源配置方案。它能根据组织状态信息动态选择与组织单元相对应的Agent，从而动态调整信息在不同Agent之间的流程，因此容易实现业务模型与组织模型的分离。
5.2 动态企业建模DEM
动态企业模型(DEM)的概念是由荷兰Baan公司首先提出的，其目的是要实现企业模型随业务流程的变化而不断扩展、不断改变。智能化ERP系统使用动态企业模型，它把各种类型(如离散、流程、项目等)和环境(如按库存生产、按定单装配、按定单制造、按定单设计等)的企业生产经营过程集成起来，支持和扩大企业的供应链，并通过专用工具把企业的业务工作流程在标准企业参考模型基础上进行业务流程的映射，从而能灵活地组合成适应企业变化的智能化系统，打破“企业必须适应软件”的传统模式。
5.3 分布式对象技术
分布式对象技术旨在建立一个开放式的软件总线结构，从而满足异构环境下系统的集成。分布式应用系统能运行于各种软件和硬件平台，它能够把老的应用同新的应用集成起来并且使原有的架构继续得到利用；另外，企业级的分布式应用在伸缩性、高可用性、易管理性、高性能及数据的完整件等方面也优于基于Web的计算模式。
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