动态ERP匹配系统论文（精选4篇）
动态ERP匹配系统论文 篇1
0 引言
液压挖掘机是一种功能典型、工况复杂、用途非常广泛的工程机械。随着近年来液压挖掘机技术的飞速发展, 市场对挖掘机产品的操作舒适度、可靠度及排放标准要求不断提高, 节能型挖掘机已成为发展方向和趋势, 国内外挖掘机生产企业都投入大量人力、物力对挖掘机在作业过程中的能量消耗进行研究[1,2]。
液压挖掘机的传统负载敏感 (load-sensing, LS) 系统采用变量泵压力闭环控制, 具有良好的复合操作性能、微调性能等, 其节能性优于其他阀控系统, 己成为目前应用最广泛的工程机械液压系统之一。然而, 由于负载敏感系统的压力反馈系长管道传输, 且需预设泵出口压力与最高负载压力之间的压力裕度来进行闭环控制, 其节能性、稳定性和动态特性相互制约[3,4], 导致时常出现系统振荡和响应滞后。近年来, 国内外针对传统负载敏感系统节能水平不高的问题, 提出了电液流量匹配控制 (electro-hydraulic flow matching control, EFMC) 系统。与传统负载敏感系统相比, EFMC系统采用电比例阀和电比例泵同步控制的方式, 能够基本消除传统负载敏感系统中泵控滞后阀控的现象, 同时不需要预设泵出口压力与最高负载压力之间的压力裕度, 不需要设置压力闭环反馈控制, 因此能够提高系统的动态性能和节能水平。
近年来部分研究者已初步开始了对电液流量匹配系统的研究工作, 但是系统的一些关键技术还有待进一步发展, 相关技术还处于起步阶段[5,6]。
目前, 工作装置或液压系统的性能研究主要采用实验的手段进行, 随着计算机及虚拟样机仿真技术的发展, 国内外已普遍采用对工作装置或液压系统进行仿真的方法来研究挖掘机电液流量匹配系统的动态特性及能耗。
本文采用联合仿真的方法建立液压挖掘机基于与负载压力无关流量分配 (lastdruck unabhngige durch-fluss verteilung, LUDV) 多路阀的EFMC系统的虚拟样机仿真模型, 并将仿真结果与现有LUDV负载敏感系统进行对比, 验证虚拟样机模型的正确性, 基于建立的虚拟样机模型对液压挖掘机EFMC系统的动态响应性能和节能特性进行研究。
1 EFMC系统结构及控制原理
目前液压挖掘机普遍采用的机液负载敏感压力补偿液压系统在一定程度上实现了节能的效果, 而且操纵性好, 但是引入了压力补偿阀和变量泵的负载敏感阀, 增加了成本和系统的实现难度, 在这些阀上不可避免地要出现能量损失, 尤其是在多个缸同时动作的时候。
EFMC系统的控制方式与正流量控制系统[7]类似, 均利用多路阀的控制信号同步控制液压泵, 提供系统所需流量。图1所示为一种采用液压控制新技术的液压挖掘机EFMC系统, 其多路阀与负载敏感系统类似, 采用电比例先导控制方式, 通过控制器同步控制电比例泵、阀, 实现两者之间的流量匹配。液压挖掘机EFMC系统的流量控制原理如图2所示。由于该系统采用了带压力补偿功能的多路阀组, 流量匹配控制时可根据操作信号计算液压系统负载所需的流量来控制电比例泵的斜盘摆角, 电比例泵根据摆角的大小供给负载所需流量, 以满足系统流量和压力要求, 因此提高了系统的节能性和动态性能。
1.电液比例多路阀 (虚线框部分) 2.阀后补偿阀3.斗杆油缸4.位移速度传感器5.回转马达6.铲斗油缸7.动臂油缸8.电控变排量泵9.电动机10.溢流阀11.过滤器12.压力传感器13.流量计
液压挖掘机采用基于LUDV多路阀的EFMC系统, 其流量分配原理如下:
主阀阀口压差为
式中, F0为压力补偿器弹簧预压力;AC0为压力补偿器阀芯端面油压受压面积;ps为泵出口压力;pi为执行机构i (i=1, 2, …, n) 对应补偿器进口压力;pLS为泵负载敏感口压力。
各执行机构需求流量和总流量需求分别为
式中, Cq为流量系数;ρ为油液密度;qVLi (i=1, 2, …, n) 为第i个执行机构的需求流量;Wi、XVi分别为第i个执行机构对应阀的过流面积梯度和开度;qVs为执行机构流量总需求, 即泵出口流量。
由此得各分支机构流量匹配关系:
式 (4) 表明, 流量匹配系统中单个执行机构负载的流量与该执行机构的控制阀主阀阀芯过流面积及各执行机构控制阀总过流面积有关[8,9]。由式 (4) 可得
因此, 求得泵的出口压力和系统压力裕度分别为
EFMC系统中泵的出口压力是最高负载压力和阀芯开度的函数[10,11]。当负载和阀口开度一定时, 泵出口压力能够自动适应系统的流量变化。如果流量和负载一定, 则增大阀芯开度可以减小系统泵压, 提高节能效果。
现比较基于LUDV的负载敏感系统和EFMC系统的执行器流量关系。根据上述分析, LS系统执行器流量方程为
EFMC系统执行器流量方程为
其中, 两系统执行机构的操控信号分别为U1、U2 (阀的实际控制信号也为U1、U2) , f (U1) 、f (U2) 分别为对应阀的过流面积, ΔpLS1、ΔpLS2分别为两系统出口与最高负载之间的压力差值。
为保证执行机构的操控性以及各执行机构的流量大小及相互之间的流量比例关系不变, 与LS系统相比必然增大EMFC系统主阀口的过流面积, 即f (U1)
EFMC系统中泵的传递函数[12]为
容腔的传递函数为
可变节流孔的传递函数为
负载的传递函数为
负载敏感反馈油路的传递函数为
电液流量匹配系统传递函数为
式中, G0 (s) 为除泵外执行机构系统的传递函数;GM (s) 、Hs (s) 、GL (s) 、ZL (s) 、Gf (s) 分别为泵、容腔、可变节流孔、负载和负载敏感反馈油路的传递函数;qVL为负载流量;pL为负载压力;Δpsref为负载敏感泵流量阀设定压力。
该系统为一开环系统。
EFMC系统若采用阀前压力补偿控制, 则由于主阀的流量方程同式 (2) , 其流量与阀的开度、压力补偿器弹簧预压力大小均有关, 而阀的开度与电比例控制信号成正比, 当出现非线性因素或者系统瞬间切换操作冲击时, 将导致流量匹配过多, 过多的流量将不能通过主阀流向执行器。所以, 泵控系统流量大于阀口开度大小所对应的通流流量, 导致泵和控制阀管道之间的压力增大, 直至达到溢流阀设定压力。过多的流量将产生溢流能量损失, 同时由于负载压力不变, 为维持主阀进出口压差恒定, 补偿器过流面积将随着泵压增大而减小, 结果使补偿器上产生不必要的能量损失。为此, 本文的EFMC系统采用阀后补偿阀多路阀EFMC系统。另外, 上述基于压力特性的开环补偿方法能够使系统具有一定的流量控制精度, 但对执行器油缸泄漏、温度和非线性因素引起的流量误差等难以精确计算补偿, 因此对于高精度系统, 如高精度智能挖掘机、要求精细的平整作业等功能的液压挖掘机, 则通过在EFMC系统增加流量补偿环节来提高系统的控制精度, 其控制原理如图3所示。图中, qVref为手柄操控信号计算流量;qVact为液压缸速度信号的计算流量;Up为泵控信号;Ue为闭环控制输出信号;UV为EFMC系统输出信号;Cs、CL为流量系数;Kq、KV为比例系数。
2 EFMC系统虚拟样机模型
液压挖掘机工作装置EFMC系统完整的仿真需要建立机械动力学模型与液压系统模型的接口模型, 本文通过ADAMS建立多体动力学模型, 通过AMEsim建立液压系统模型, 将两种模型进行耦合以实现完整的系统仿真, 两者的接口模型如图4所示。将多路控制阀开度处的过流面积作为最终控制量。本文的机械模型主要是通过AD-AMS设置的传感器向液压模型传递控制阀的开度状态参数信息;液压模型则通过AMEsim设置的传感器向机械模型传递各液压缸的速度及加速度参数信息。通过二者接口模型实时传送仿真结果从而得到EFMC系统机液耦合的完整的仿真模型结构。
2.1 液压挖掘机挖掘过程机械系统动力学仿真模型
液压挖掘机在挖掘过程中主要承受土壤的抗切力、铲斗和土壤作用时的摩擦力、土在铲斗里运动的阻力即切向挖掘阻力Ft。而法向力Fn约为切向力Ft的0.1~0.45倍, 且其值随Ft而变化, 故液压挖掘机挖掘过程的负载模拟只需考虑切向挖掘力Ft[13,14]。根据液压挖掘机的挖掘过程运动和电液流量匹配控制规律, 可确定各部件的运动副关系和约束关系。图5所示为ADAMS中建立的液压挖掘机虚拟样机模型。利用UG建立柱塞泵的三维模型, 将其导入多体动力学仿真软件AD-AMS中, 在各部件中添加运动约束关系, 并定义负载驱动:切向挖掘力Ft和土的重力GE。Ft的表达式为
GE的表达式为
2.2 EFMC系统液压系统仿真模型
液压挖掘机采用基于LUDV多路阀的EFMC系统, 根据多路阀的原理和结构在AMEsim软件中建立仿真模型。图6所示为单联的AMEsim仿真模型, 由先导控制部分、主阀芯、压力补偿器和液压缸等部分组成。
根据补偿原理, 本系统多路阀为阀后压力补偿, 高压油先节流再减压, 并随时将各联中的最高压力自动选择为负载敏感压力, 同时作用在各联的补偿器端面上。由于主阀芯阀口为非规则的非全周阀口, 故在AMEsim中选择异形阀口建模, 并在仿真时调用过流面积同阀口开度的关系数据文件, 通过插值计算各阀口开度处的过流面积。在AMEsim中建立液压泵、变量调节机构及其他辅助机构模型构成完整的液压系统模型。
2.3 EFMC系统虚拟样机联合仿真模型
在ADAMS机械模型中设置代表机械模型输出的3个状态变量, 即动臂、铲斗、斗杆液压缸的受力状态参数 (F1, F2, F3) , 设置代表流体模型输入的3个状态变量, 即动臂、铲斗、斗杆液压缸的速度参数, 在AMEsim流体模型中建立相应的3个输出变量及3个输入变量的数据传递接口, 构建液压挖掘机电液流量匹配机械-液压系统联合仿真模型, 如图7所示。
3 动态性能的仿真与实验对比分析
在AMEsim运行模式下, 设置仿真时间为8 s, 通信间隔为0.1 s, 采用变步长积分。具体仿真的挖掘过程如下:动臂液压缸收缩, 工作臂下降直到铲斗接触到挖掘工作面;斗杆液压缸和铲斗液压缸同时收缩, 直到铲斗能伸到将要挖掘的工作点;斗杆液压缸和铲斗液压缸同时伸出进行挖掘, 直到铲斗装满土;动臂液压缸伸出, 工作臂上升, 将装满土的铲斗提升到卸载高度。仿真时, 首先在ADAMS_model子模块中设置机械模型与液压模型发生联系的相关状态参数, 通过其与AMEsim仿真软件实时传递仿真参数进行联合仿真分析。
3.1 动态响应特性仿真与实验对比
图8所示为液压挖掘机动臂和斗杆复合动作时动臂阶跃响应仿真结果与实验结果对比, 图9所示为液压挖掘机动臂和斗杆复合动作时斗杆阶跃响应仿真结果与实验结果对比。基于LUDV的EFMC系统的仿真结果与试验结果吻合较好, 说明虚拟样机模型建模方法和过程正确;与基于LUDV的负载敏感系统相比, EFMC系统稳定性明显增强, 在动臂上升过程中, EFMC系统振荡幅值较小, 超调量减小40%~50%;基于LUDV的EFMC系统比基于LUDV的负载敏感系统响应速度大约快0.5 s。其主要原因是:在负载敏感系统中, 手柄控制产生先导控制压力推动主阀工作, 最高负载压力通过负载敏感反馈油路传递到泵的变量机构使泵输出流量, 泵阀之间的压力在管道和压力补偿器中增大。这一过程的泵控信号滞后于阀控信号和负载敏感压力反馈信号, 为时序响应过程。而EFMC系统中泵阀并行控制, 泵控无须负载敏感反馈压力, 改善了执行机构的响应性能。
1.基于LUDV的负载敏感系统实验曲线2.基于LUDV的EFMC系统实验曲线3.基于LUDV的EFMC系统仿真曲线
1.基于LUDV的负载敏感系统实验曲线2.基于LUDV的EFMC系统仿真曲线3.基于LUDV的EFMC系统实验曲线
图10所示为液压挖掘机动臂和斗杆复合动作时阶跃响应不同流量匹配下动臂液压缸速度特性仿真曲线, 仿真参数下良好的系统匹配流量为qVs=13.60 L/min。随着EFMC系统泵匹配供给流量的增大, 系统响应速度略微提高。
1.qVs=10.74 L/min 2.qVs=11.20 L/min3.qVs=13.48 L/min
图11所示为液压挖掘机动臂和斗杆复合动作时铲斗液压缸速度突变阶跃响应铲斗液压缸流量匹配特性仿真曲线。与开环控制相比, 闭环控制实现了突变过程中的流量补偿, 能够较好地跟随控制信号。
3.2 能耗特性仿真与实验对比
图12所示为动臂和铲斗液压缸阶跃响应工况下, 负载敏感系统泵出口压力裕度实验曲线和EFMC系统出口压力裕度仿真曲线, 可看出, 基于LUDV的负载敏感系统中压力有较大幅度的振荡, 稳定性能差, 压力裕度维持在1.1 MPa左右振荡。而EFMC系统在响应阶段有较小的超调, 压力能较快稳定, 系统的稳定性能好。基于LUDV的EFMC系统在良好流量匹配情况下压力裕度为0.3~0.4 MPa, 与负载敏感系统相比 (负载系统压力裕度为1.1 MPa) , 降低0.7~0.8 MPa, 整体系统节能达12%, 系统节能特性有较大的提高。主要原因是:负载敏感系统基于负载敏感泵的流量阀预设泵的压力裕度进行控制, 由于压力裕度不随工况变化, 因此大部分工况下负载敏感系统中一部分不必要的能量就会损耗在管道和压力补偿器上。而EFMC系统不用预设泵的压力裕度, 其压力裕度随着泵阀之间的流量匹配而变化, 损耗在管道和压力补偿器上的能量随流量进行调整, 因此减少了不必要的能量损失。
图13所示为EFMC系统功率实验曲线和仿真曲线。在1~2 s阶段, 动臂液压缸下降, 只有动臂液压缸动作, EFMC系统因采用了流量匹配机构而节省了负载敏感阀的能量损失;在2~4.5 s阶段, 斗杆和铲斗复合动作, 空载收缩, 此时泵的出口压力和负载最高压力相匹配, 而在压力低的回路, 压力被补偿阀损耗掉了, 产生能量损失, 此时EFMC系统的负载压力和流量比较小, 能量损失小, 但其功率也小, 故节能效果不太明显;在4.5~8 s阶段, 斗杆和铲斗复合动作, 完成挖掘工作, 此时EFMC系统节省了补偿阀上的能量损失, 且由于负载的压力和流量比较大, 消耗功率多, 因此流量匹配系统的节能效果显得非常明显;在8~10 s阶段, 铲斗满载, 动臂液压缸提升, 泵流量逐渐增大, 多余的流量将通过带旁路开中心补偿阀溢流, 节能效果明显。
图14所示为动臂提升阶段EFMC系统和负载敏感系统不同流量匹配情况下的能耗功率比仿真曲线, Ppump、Pnet、Pbypass分别表示泵输出功率、系统有效功率、旁路卸荷损耗功率。可以看出, EFMC系统与负载敏感系统相比, 不同工况下的节能效果提高了8%~10%。EFMC系统中随着泵流量的增加, 过多的流量将通过带旁路开中心补偿阀卸荷到油箱, 系统的有效功率比减小, 随着系统过流量进一步增大, 多余流量将通过带旁路开中心补偿阀溢流, 有效功率比将低于负载敏感系统。
4 结语
分析了液压挖掘机电液流量匹配控制系统的控制原理, 建立了电液流量匹配控制系统的液压挖掘机虚拟样机模型, 利用ADAMS和AMEsim软件对虚拟样机模型根据实际工况进行机液联合仿真, 将仿真结果与负载敏感系统实验结果进行对比, 验证了模型的准确性。研究了电液流量匹配控制系统的动态响应、流量匹配特性及节能特性。基于LUDV的电液流量匹配控制系统与基于LUDV的负载敏感系统相比, 改善了系统的动态响应特性和稳定性;泵的压力裕度明显减小, 提高了系统的节能性;与开环系统相比, 闭环系统提高了系统的响应特性。研究方法为进一步研究挖掘机的动态性、稳定性以及节能特性提供了理论依据和参考。
动态ERP匹配系统论文 篇2
SMG先后和交通信息中心、优途、强生出租车公司合作, 从中采集动态交通信息源, 这些合作伙伴称为SMG动态交通信息服务的信源。
SMG把来自于信源的信息按照一定的策略, 编码发送出去, 在终端设备上显示出来。目前为SMG提供终端设备和终端地图软件的有MIO, 高德, 万利达等。
每家信源提供的交通信息数据的格式是不统一的, 对同一条道路的路段划分也是有差别的;每家信源由于数据采集方式的不同, 信息的精确度也是有差别的, 对道路信息的覆盖率也是不同的。因此SMG为了构建强大的交通信息服务系统, 就必须要同时选择多家信源, 并在今后不断扩充信息来源。而由于发送带宽是有限制的, 所以不可能按照每家信源的格式去编码发送, 同时SMG众多的终端设备也不可能对所有的信源数据格式提供支持。
同样SMG终端设备提供商也有自己的地图GIS信息库。为了避免每增加一个信源, 要和所有终端厂家地图做匹配;或每增加一个终端厂家要和所有信源交通地图做匹配, SMG的动态交通信息服务系统中必须建立一套从数据提供商到终端厂商共同遵循的规范, 上海交通诱导系统道路信息数据包 (又称路表) 便是其中最重要环节[1,2,4]。如图1所示。
上海交通诱导系统道路信息数据包完成对上海市高架快速路和地面主要道路的定义描述。覆盖范围包括:高架快速路7条主路高架524条子路段;快速路9条, 236个子路段;地面主要路段3244条主路32762段子路段;公路220条, 2968个路段。涵盖了上海市行政范围内的主干道, 高架路, 快速路。为交通诱导信息的动态发布提供了最坚实的基础[3,5]。
SMG路表定义的路段还是需要和每家信源定义的路段和终端地图描述的路段对应, 该过程称为路表匹配。由于信源的信息会经常升级, 终端地图也时常会更新, 因而路表匹配的工作量越来越大。对于匹配效果的判别和检查也需要投入大量的人力和物力。项目组成员迫切希望能使该过程由程序来动态完成, 辅之以少量人工, 并能有合理的数学模型和流程算法来规范化该过程, 也为评估匹配效果及设计、优化SMG路表匹配程序建立理论基础。
数学模型是很好的解决该问题的方法。它将现实问题归结为相应的数学问题, 并在此基础上利用数学的概念、方法和理论进行深入的分析和研究, 从而从定性或定量的角度来刻画实际问题, 并为解决现实问题提供精确的数据或可靠的指导。数学模型建立步骤如图2所示。
模型准备是第一步, 就是了解问题的实际背景, 明确建模目的, 搜集必需的各种信息, 尽量弄清对象的特征。第二步是模型假设, 就是根据对象的特征和建模目的, 对问题进行必要的、合理的简化, 用精确的语言做出假设, 是建模至关重要的一步。第三步是模型构成, 就是根据所作的假设分析对象的因果关系, 利用对象的内在规律和适当的数学工具, 构造各个量间的等式关系或其他数学结构。第四步是模型求解, 就是采用各种传统的和近代的数学方法来求解模型, 该步骤是第三步的不可减少的延伸过程。最后一步就是模型分析, 就是对模型结果做出细致精当的分析, 令模型达到更高的档次。需要注意的是, 不论哪种情况都需进行误差分析和数据稳定性分析[6]。
一三个基本假设
1. 路段同向连续假设
路表的作用是把现实中交通路网用数据关系表的形式进行描述。路表的基本元素是路段。路表就是这些路段信息的集合表。路表中的路段信息通过软件还原在数字地图上, 就形成了现实中的交通路网地图。信源和终端厂家在自己的交通业务中, 也定义了路表, 但是其称呼可能不同, 如强生称为道路信息表, 四纬称为导航电子地图数据交换格式。路表的基本元素也是路段, 但是对于路段信息的描述和划分定义是不一致的。要使这些路表能和SMG的路表建立对应关系, 也就是匹配, 就必须先要满足所有这些路表中对同一条道路中的路段的排列要在同向连续。具体如图3所示的宝山路的部分路段。横向道路路段自西向东排列, 纵向道路路段自北向南排列, 上下两行之间要求能衔接, 即第二行的起点路口节点要和第一行的终点路口节点一致。从而构成表1的路表数据库。对于原始路表的同向连续处理, 目前项目组采取程序结合人工来完成。
2. 路段划分的节点假设
任何路表匹配工作, 应该以路段划分都由符合人们理解习惯的基于同一平面的交叉路口来划分, 这些路口描述是文字描述的可理解的和主路相交的道路, 在路表中就构成一个点位置信息, 简称节点。该节点如果有除主路外的多个道路, 如十子路口, 分叉道路, 这要尽量补齐所有涉及道路, 并用分隔符号连成串, 来命名该节点, 以方便程序进行处理。对于高架道路的划分方式有点特殊性, 一般是采用匝道、立交和过江大桥隧道的几何中心点和地面道路到高架道路的投影来作为路段划分的节点。
图4显示了南北高架在横跨复兴中路的位置, 选取了复兴中路到高架上的投影作为一个打断节点, 如图4上红线标示的位置所示。
图5是南北高架鲁班路立交的位置。图5上的红点表示了高架在立交处的选点。在西侧方向上选取一个鲁班路立交入口匝道, 一个鲁班路立交出口匝道, 在鲁班路立交中心点位置选取相交的其他道路的投影, 作为一个完整打断点, 如鲁班路立交|中山南一路|内环高架路|鲁班路。
表2是南北高架鲁班路立交的位置的路表。显示南北高架西侧在鲁班路立交位置的四段路:
●斜土路到鲁班路立交入口匝道;
●鲁班路立交入口匝道到鲁班路立交中心点 (鲁班路立交|中山南一路|内环高架路|鲁班路) ;
●鲁班路立交中心点 (鲁班路立交|中山南一路|内环高架路|鲁班路) 到鲁班路立交出口匝道;
●鲁班路立交出口匝道到卢浦大桥浦西入口匝道。
3. 二纬地图假设
任何描述同一地区路表的合理性都建立在相同的二纬地图上, 即在该二纬地图上不存在的道路, 不能出现在路表中。该二纬地图是一个地理空间概念上的地图, 如上海市地理范围内的所有道路中包含地面、高架、地铁、地下道路等形态, 是分布在一个三纬空间中的。对于路表的匹配而言, 就要把这些道路划分到二纬地图空间中去, 如地面道路是一个平面, 构成地面道路二纬地图。高架道路构成另一个平面, 构成高架道路二纬地图。每一个二纬地图上的道路路段划分数据, 在编码路段ID后, 再经过同向连续处理, 就构成可以交付使用的路表了。对于部分道路涉及到的立交、桥梁、隧道等, 按照路段划分原则, 把其在路表制作中归并到主路所在的二纬地图中, 从而形成路表。
二路表匹配的基本原则
1.1-1匹配原则
1-1匹配就是一个SMG路段ID仅和一个信源的SMG路段ID完全对应。一个SMG路段ID所描述的起始点的GPS位置信息描述, 仅和终端的对应GPS位置点信息匹配。由于国家对于GPS信息是加密保护的, 所以各个终端厂商的偏转加密结果是不同的。GPS信息是个参考, 但不能作为唯一依据。为了能正确匹配, 一般都以选择路段起始点路口的描述来作为对应依据。在判别路表匹配效率的过程中, 1-1匹配率指标是最核心的参数, 要占到绝大部分。1-1匹配数量用X1-1表示, 总匹配数量用Y表示, 则1-1匹配效率就是T1-1= (X1-1/Y) ×100%。
2.1-N匹配原则
1-N匹配就是N个SMG路段ID和一个信源的SMG路段ID完全对应。出现这种情况的原因是, 部分信源对于路段的划分没有SMG路段细致。当多个信息源头对于路段的划分不同的时候, 最后以哪个为准, 目前我们系统是按照约定采取人为设置主备信源的策略来实现的。由于这类匹配是多信源采集的结果, 是不得已而出现的。随着今后合作的深入, 信源的数据在更新中, 为初步消除, 从而实现1-1匹配的过渡。因而1-N匹配率指标, 不能占到匹配结果的绝大部分。1-N匹配数量用X1-N表示, 则1-N匹配效率就是T1-N= (X1-N/Y) ×100%。
3. 地图投影不变原则
依据二维地图假设, 信源路表和SMG路表描述的道路都在地理上的同一地区, 并均在一个平面上。如果我们能用技术手段, 把SMG路表匹配上的路段在地图上描出来, 再把信源路表匹配上的路段在地图上描出来, 最后就会发现他们的地图投影是相同的。
该原则用来分析匹配路表对于实际地理环境的覆盖率。如果信源路表对于实际地理环境的覆盖有盲点, 则这些盲点地区也是匹配的盲点。对于SMG路表也是如此。由于SMG路表在系统中的地位, SMG路表应该在综合多张信源表的基础上, 减少盲点区域。其盲点覆盖率应该小于任何一张信源路表的盲点覆盖率, 且对于信源路表已经覆盖的路段消除盲点。
4. 匹配率原则
由于不可能有100%的完全匹配, 因而设定一个匹配结束的目标是必须的, 也符合产出和投入的平衡规律。该匹配率的设定, 必须有指导性。目前我们依据大量实践经验, 设定目标是匹配率为>99.5%, T1-1大于3倍T1-N。当匹配达到该目标, 我们可以确认完成了SMG路表和信源路表的匹配, 否则就需要通过补充SMG路表数据, 优化匹配过程等方法来继续第二次匹配。
三匹配合理性判据
依据前面的假设和基本原则, 可以得到匹配合理性的判据。
判据一
依据二纬地图假设和地图投影不变原则, 可以得到判据一, 任何匹配结果都可以反向倒推, 两者在地理上的匹配覆盖效果相等。
SMG路表的匹配覆盖率Fsmg, 就是SMG路表的匹配率Tsmg。Fsmg=Tsmg, SMG路表的覆盖范围Nsmg, 则匹配覆盖范围Psmg=Nsmg×Fsmg。
依据地图投影不变原则, 信源路表定义是对于SMG路表的路段定义有个覆盖因子λ (且<0λ<1) 。若SMG路表的覆盖范围Nsmg, 信源路表的覆盖范围N信源, N信源的对应的SMG路表定义路段的覆盖过程可以用公式描写为N信源=λ×Nsmg。信源的匹配覆盖范围P信源=N信源×F信源。
因此, 判据一的公式描述就是:Psmg=P信源。
判据二
依据路段划分的节点假设和匹配率原则, 可以得到判据二, 任何未匹配结果, 不修改其中一张表的路段划分的精度, 则匹配率不会改变。
在依据1-1匹配原则和1-N匹配原则进行1-1和1-N匹配后, 对于信源路表中的路段集合, 数学定义为{Q信源}。而SMG路表中的路段, 数学定义为{Qsmg}。两者匹配上的路段集合数学定义为{T匹配}。
匹配后的路段结果的公式描述是:{T匹配}={Q信源}∩{Qsmg}。
依据地图投影假设的要求, SMG路表的道路覆盖范围必须大于信源道路覆盖范围, 因而对于SMG路表调整的第一步是确认信源路表中是否有SMG路表没有覆盖到的路段, 如果有, 就需要归并到SMG路表, 并按照SMG路段编号规则进行编号。在此基础上进行不断匹配后, SMG路表必定可以不断完善。
在多次匹配后达到{新Qsmg}>{Q信源}, 后面提高匹配效果的努力, 就是排除信源路段中缺少定义的死路段和文字描写和SMG路表路段文字描写不一致的部分, 并可以把其作为等价字符定义到SMG路表的路段描写中。并可以提请信源提供商在今后升级版本的时候, 尽可能修正这些路段的文字描述, 使其和SMG路表保持一致。判据二的实质说明, 匹配一定是个逐次求精, 不断逼近的过程。
这两个判据的实质就是保证信源路表覆盖到的路段, SMG路表都能覆盖到, 使两者匹配覆盖范围相等 (Psmg=P信源) , 并给出了满足此条件的物理解释。
四判据中相关量计算
1. 匹配完成后的累计匹配数 (Yn)
依据判据二, 匹配是个逐次求精、不断逼近的过程。因而SMG路表的路段定义会在和信源路表的多次匹配过程中, 不断丰富扩充内容, 修正路段定义。因此匹配最后完成后的累计匹配数量, 不是SMG路表初始路段总数 (Y总) , 扣除最后未匹配上的数量 (Y未) , 即Yn≠Y总-Y未。
事实上是, Yn=Y总±n×∑ (△Xi) -Y未
其中, n是累计匹配的次数, △Xi是依据信源路表的定义而重新调整补充到SMG路表的路段数量。
匹配在执行过程中, 这种调整是不可避免的。如信源路表中定义了原来SMG路表中没有的路段, 这时候必须要把这部分路段作为新定义路段加入。而原来在SMG路表中定义的冗余路段, 随着匹配的进行, 就需要做减少了。同时因为描写字段的不一致, 需要做等价处理, 改正后再替换到SMG路表中。正因为调整的原因是不同的, 因此每次的调整是多种不确定原因而调整数量的叠加, 数学定义就是:∑ (△Xi) 。
2. 匹配过程中的每次匹配数 (Yi)
因为每次匹配都需要判别是否达到预期匹配效果, 充分利用了信源路表提供的路段信息。如果达到则意味着匹配的结束, 如果没有达到则意味着对SMG路表经过调整后需要准备下轮匹配。因此, 每次匹配效果的评估和每次匹配数的计算与“是否结束匹配”是密切相关的, 它直接决定了后一轮匹配的SMG路表路段总数的增补。依据匹配率原则, 可以使用下列流程算法来计算每次匹配数。
每次SMG路表匹配数Yi=Y总±∑ (△Xi) -Y未
上述公式是针对SMG路表而推导出来的。变化量Xi={归并路段数 (Mn) , 新定义路段数 (Dn) , 扣除错误路段数 (En) }。因此, 每次匹配后, SMG路表路段的变化数量具体取何值, 由信源路表中的路段定义数量和精度状态决定的。
无论匹配多少次, 信源路表的路段总数是不变的。随着匹配的多次进行, 信源路表被匹配上的路段越来越多, 直到达到了预定的匹配率, 匹配才可以停止。
信源路表的每次匹配数Si={1-1匹配数量 (S1-1) , 1-N匹配数量 (S1-N) }
依据二维地图假设和判据一, 信源路表每次的匹配覆盖范围 (P信源) i和SMG路表的每次的匹配覆盖范围 (Psmg) i是相同的, 且他们的1-1匹配数量是相等的。
(P信源) I= (Psmg) I, 且 (S1-1) = (X1-1)
至此, 信源路表n次匹配后的累计匹配数量是S=∑ (Si) 。
信源路表的匹配覆盖率就是F信源= (S/S总) ×100%, 当F信源>99.5%时, 并且1-1匹配率 (S1-1/S总) ×100%>70%, 可以判定该信源路表的路段已经充分利用, 匹配可以结束了。
3. 说明
这些相关量的判据计算都是基于SMG路表和信源路表的匹配过程的, 但是对于和终端路表的匹配而言, 需要对于上述公式做变形计算, 也是可以适用的, 具体见下文的论述。
参看图7, 每次总匹配数就是信源路表的1-1匹配数量, 信源路表的1-N匹配数量 (1条信源路表路段对应N条SMG路表路段) , SMG路表的路段变化数量Xi, 这三个数据的叠加归并后, 就是每次匹配上的路段数量。
五基本原则和判据的应用和推广
回顾上面定义的几个规则或概念:“1-1匹配效率” (T1-1) 、“1-N匹配效率” (T1-N) 、“累计匹配数” (Yn) 、“信源路表n次匹配后的累计匹配数量” (S=∑ (Si) ) 、“每次匹配数” (Yi) 、“信源路表的每次匹配数” (Si) 。这几个概念构成了路表匹配数学模型和流程算法以及匹配流转触发条件的核心。由此可以分析出“每次匹配数”、“累计匹配数”、“1-1匹配效率”、“1-N匹配效率”等之间的关系:
●SMG路表累计匹配数 (Yn) 直接受到了信源路表累计匹配数量 (S) 的约束。
●对于1-1匹配, 则匹配受到信源路表的每次匹配数的限制;对于不可避免的1-N匹配, 则匹配直接受到匹配率原则的约束。
●对于不可避免有1-N匹配, 匹配效率直接受到匹配率原则的约束 (因为这是匹配终止的允许条件) ;对于1-1匹配, 匹配效率将同时受到信源路表的每次匹配数的限制匹配率原则的约束, 即不依据信源路表的路段定义和描述, 对于SMG路表进行扩展和修正, 则1-1匹配效率不会再提高, 则需要进行1-N匹配, 并按照匹配率原则来验证, 是否匹配符合要求。如果不符合, 则在修正和扩展SMG路表的基础上进行再次匹配。这样依次循环多次, 直到满足匹配率原则, 并充分利用该版本信源路表提供的信息, 从而结束匹配。
1. 原则在信源匹配中的应用
(1) 流程
动态交通业务的信息源提供商, 都是信源。为了保证对上海市区道路路况实时信息的正确播发。高架道路路况实时信息的信源是交通信息中心, 市区和郊区地面道路路况实时信息的信源是强生公司。由于他们都有自己独立的交通信息服务, 并拥有自己的庞大数据库。并对道路路段定义和路段编号形成了符合各自特色的体系。为了使动态交通业务能充分利用他们提供的丰富信息, 就必须使信源地图中所描述的路段和SMG所定义的路表中描述的路段建立映射关系, 并在匹配过程中完善SMG路表。
信源匹配要使不同来源的信源路表信息和SMG路表建立映射关系, 并要保证正确性, 唯一性, 所以其过程是很严格的。包括程序1-1匹配和1-N匹配, 人工检查匹配, 特殊路段程序匹配, 程序反向对应匹配, 人工信源匹配6个过程。图8是信源匹配的一个流程, 它体现了上述原则的应用。图中“人工检查匹配”表示了修正和扩展SMG路表。
(2) 说明
首先判断信源路表的匹配率是否大于99.5%, 且此时SMG路表中完成匹配的路段, 必须是1-1匹配要不少于3倍的1-N匹配数量。这是匹配率原则的应用。其中, 信源路表的总路段数量是不变的, 因而信源路表匹配上的路段数量S和总路段数量的百分比就是信源路表的匹配率, 其反映了信源路表的信息是否被充分最大化地利用。
如果条件已经满足, 则直接进入程序反向对应匹配。这个过程是对于获得的道路匹配表, 用程序进行反向对应匹配检查。检查分三部分, 道路的定义描述是否一致;路段的方向是否对应;1-N匹配对应中, 路段映射匹配是否超界。该过程是对匹配结果的程序检查过程, 也是程序1-1&1-N匹配逆向运算。对于标记为错误的匹配结果, 需要人工检查匹配, 以确定错误原因。
这步是对地图投影不变原则的应用, 进而利用判据一推导的公式进行判别, 如果两个路表匹配路段覆盖范围相同, 即Psmg=P信源。则可以结束全部匹配流程了。否则就要进行人工检查或特殊路段匹配及人工信源匹配了。
如果条件不满足, 就按照1-1匹配原则进行1-1匹配了。1-1匹配的结果大于99.5%, 则可以进入程序反向对应匹配流程了。1-1匹配是很理想的结果, 绝大部分情况下是不可能做到的。因此依照1-N匹配原则就需要进行1-N匹配了。如果经过上面两轮匹配, 能满足开始的条件, 即S>99.5%, T1-1>3T1-N。则可以进入程序反向对应匹配。
反之要进行人工检查或特殊路段匹配及人工信源匹配了, 该几步是人工干预的过程, 完成这几步的过程, SMG路表的总数往往会发生调整, 这符合判据二和累计匹配数原则, 公式表达就是Y总±∑ (△Xi) 。
人工检查匹配是对于程序1-1&1-N匹配没有匹配上的信源路表路段, 人工检查没有匹配上的路段的原因和寻找其中的规律。导致未在第一步匹配上的原因:信源路表的路段ID文字定义和SMG路表的路段ID的文字定义不一致;信源路表的路段ID文字定义的信息缺失;信源路表的路段ID文字定义的路段, 在SMG路表中没有定义。
针对第一种原因, 在SMG路表定义中补充定义信源路表的文字描述。
针对第二种原因可以划分为三类特殊路段ID定义:起终节点描述只有一个, 另一个为空, 这类路段ID称为断点路段ID;起终节点描述都相同, 这类路段ID可以看作是描述道路上的某个点, 称为点路段ID;起终节点描述都为空, 这类路段ID很少, 可以看作是不可匹配上的路段ID。
针对第三种原因, 完善SMG路表定义, 把该路段描述补充进SMG路表, 并依据SMG路表的路段ID编码规则, 对新补充进来路段的ID进行编码。
特殊路段匹配是对于人工检查匹配确认的信源断点路段ID和点路段ID分别进行程序匹配。该过程需要在程序1-1&1-N匹配的结果数据基础上完成。
信源断点路段ID的匹配过程是先从SMG路表的正反向路段ID描述中查找, 起始节点或终止节点描述和信源断点路段ID有相同的, 都标记出来;和1-1&1-N匹配的结果表进行比较, 把已经匹配掉的SMG路表的正反向路段ID过滤掉;余下未匹配掉的SMG路表的正反向路段ID, 就可以映射上信源断点路段ID。
信源点路段ID的匹配过程是, 按照道路上的行驶方向, 作为是对应的路段ID所描绘的路段末端的一个GPS定位点。先从信源路表寻找该路段ID的上面一条路段描述, 和下面一条路段描述。上面一条道路对应的SMG正向ID, 匹配上信源点路段ID描述的正向路段, 下面一条道路的SMG反向ID, 匹配上信源点路段ID描述的反向路段。见表3的说明, 信源点路段ID8617, 其上面一条道路, 即信源路段ID8616对应的SMG正向ID是54659;其下面一条道路, 即信源路段ID8618对应的SMG正向ID是54668。
人工信源匹配过程是以SMG路表为基础, 对应查找已经匹配上的信源路表路段ID汇总表, 标记出匹配上的信源路段和未匹配上的信源路段。
该过程会出现三种结果:
●由于信源路表定义的主路起终点范围短于SMG路表定义的主路起终点范围, 形成SMG路表中这部分路段没有信源信息对应;
●SMG路表的路段出现正向和反向ID中只有一个有信源;
●SMG路表的主路中间连续路段中出现孤立的没有信源信息对应的路段。
对于第二和第三种结果标记的路段, 需要进行人工检查匹配后, 再次运行人工信源匹配程序, 直到消除第二和第三种结果标记的路段。
经过上面步骤, 就可以利用每次匹配数中的公式来判别了, 即Si>99.5%。就进行反向匹配检查, 符合后续条件, 则匹配结束了。否则就如图8所示流程, 返回开始点, 进行再次匹配流程了。
(3) 小结
信源匹配过程的核心是匹配率原则在起作用。1-1匹配原则、1-N匹配原则、地图投影不变原则也在信源匹配的流程中同样起重要作用。在之前的路表匹配过程中, 只是不自觉地应用了上述某些原则。但没有从理论上系统地总结出这些规则。这正是路表匹配需要做大量的分析研究的重要原因。要实现计算机处理, 需要从大量的数据材料中分析出系统的运动模型, 才能使系统符合应用的实际。
2. 原则在终端匹配中的应用
终端路表匹配也是可以推广应用该原则的, 只是其流程有不同的调整。终端地图厂商有建立的GIS地图软件和数据库基础上的丰富地图GPS位置点数据。其基本图层是GPS位置点的集合, 点的连接就是道路了。在该底层上通过扩充数据库字段, 可以把SMG路表中定义的路段在终端地图层上实现叠加。一条SMG路段, 在终端地图上就是起点和终点GPS点选择, 再加上路段中间任意选取比较典型的几个拐点的GPS位置点, 这些点连接起来就是SMG路段在终端路表上的具体表现了。匹配的过程中SMG路表的路段ID就不断添加到终端GIS地图软件的数据库中了。匹配的结果就是一张完整的SMG路表在终端的地图了。
用数学公式表达SMG路表在终端地图的匹配就是:TSMG={Z起点, Z拐点, …, Z终点}。
终端路表的匹配是地图投影原则的利用, 也符合1-1匹配原则和匹配率原则。TSMG>99.5%, 因为1-1匹配是终端匹配所必然的结果, 因而在此计算中可以忽视1-N匹配的影响。人工检查的过程就是核对SMG路段ID在地图上的投影是否符合二纬地图假设。图9是终端匹配的流程图。
六程序实现的几个样例
1.信源匹配程序样例
信源路表和SMG路表的匹配, 是基于起点和终点的文字描写来建立对应关系的。因而其匹配过程的实质就是对字符串的匹配。故而1-1&1-N匹配的程序采用了php脚本语言来编写。该语言语法简洁, 并内置有丰富的字符串处理函数, 对汉文字可以直接处理, 不需要转换编码格式, 尤其适合这样的工作。
这些程序都有三部分组成。供程序阅读的数据源文件, 程序主体和结果输出文件。路表匹配程序目前有两大类, 地面道路路表的匹配程序和高架道路路表的匹配程序。对应SMG的两类路表格式。结果输出文件是CSV格式, 可以供excel直接读取的文本文件, 以方便人工再处理。
程序主体汇总如表4所示。
路表匹配程序需要正确运行, 对数据源文件有一定的要求, 即路段排列要求同向连续, 符合第一个基本假设。
匹配程序的主要流程如下:
●以SMG路表为基本表, 扫描行为一次循环, 取出主路名, 方向, 起点节点, 终点节点, 起点属性, 终点属性, 起点方向性, 终点方向性。
●传导这些数据到信源路表中, 定位查找, 主路名必须完全一致或程序等价一致, 起点属性, 终点属性, 起点方向性, 终点方向性程序等价一致。起点节点, 终点节点子串匹配一致。
●取出该行的匹配表路段编号
●提出基本表该行数据, 至少包含路段编号, 主路名, 方向, 起点节点, 终点节点, 起点属性, 终点属性, 起点方向性, 终点方向性, 匹配表路段编号。
●扫描基本表后, 完成一对一的匹配。然后过滤掉匹配成功的行到结果集, 保留未匹配成功结果为基本表, 开始二对一匹配。
●取出N行主路名, 方向, 起点节点, 起点方向性, 起点属性;
●N+1行主路名, 终点节点, 终点方向性, 终点属性。
●重复2, 3的过程。
●提出基本表中这两行数据, 至少包含路段编号, 主路名, 方向, 起点节点, 终点节点, 起点属性, 终点属性, 起点方向性, 终点方向性, 匹配表中路段编号。
●扫描基本表后, 完成二对一的匹配。然后过滤掉匹配成功的行到结果集, 保留未匹配成功结果为基本表, 开始三对一匹配。
●重复上述过程, 一直运行到15对一的匹配。输出结果集合到输出文件, 生成CSV文本。
2.特殊路段匹配的程序样例
路表匹配的不同过程, 依据效率原则可以用不同的程序语言来实现, 如终端匹配用GIS地图软件自带的C++语言来实现, 并运用SQL查询技术。由于产生的信源和SMG匹配路表是EXCEL表形式, 因而对于特殊路段匹配是运用VBA代码来实现的。这些宏代码分两类:一类是检查脚本的匹配结果是否有异常, 位于test_match.bas;另一类是对余下的脚本不能处理的断头路, 即起始点有一个为空的路段, 和路段点, 即起始都一致的路段, 进行匹配。见表5。
七结束语
SMG路表建设是随着SMG动态交通信息服务系统的建设而不断发展的, 随着业务的扩展, 不断有新的信源商和终端商加入, 因而其内涵和匹配技术也在该过程中不断丰富。并正在建立新的基于GIS软件系统的SMG路表和数据库, 其设计和实施无不体现了该数学模型的思想, 并引申出了一系列高效的算法, 从而节约了人力投入, 提高了匹配效率。随着动态交通业务的拓展, 该模型必将体现很强的适应性。
摘要：本文详细讨论了动态交通服务系统的重要部分——路表匹配的数学模型及流程算法, 并将这个模型和算法依据信源路表和SMG路表匹配的特点, 推广到终端地图匹配等动态交通信息服务系统中与相关信息匹配, 文章最后给出了路表匹配实现的两个程序样例。
关键词：交通信息服务,路表匹配,数学模型
参考文献
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[3]汤灏/徐征宇/吴晓东/赵勤.交通信息数字化规范及应用2009SMG广播技术科论文汇总
[4]张申伟.数据广播业务及系统设计介绍2009SMG广播技术科年度培训交流第3期
[5]汤灏.路表建设2009SMG广播技术科年度培训交流第4期
[6]百度百科数学模型http://baike.baidu.com/view/76167.htm
动态ERP匹配系统论文 篇3
随着动态ERP系统在规模、复杂度、功能上的极大扩展和提高,以及在需求和技术上不断变化,使得面向对象、面向组件等众多方法不能很好地满足实际的项目开发的需要,系统开发人员迫切需要一种崭新的开发方法——SOA。SOA是一种架构模型,它可以根据需求通过网络对松散耦合的粗粒度应用组件进行分布式部署、组合和使用。服务层是SOA的基础,可以直接被应用调用,从而有效控制系统中与软件代理交互的人为依赖性。
在实际动态ERP系统建模及实现过程中,引入Ajax的客户端,与基于SOA的服务器端之间的配合和协调,既继承了轻量级客户端/服务器端的应用优势,又满足企业的需求变化,是一种崭新的、可伸缩的和易扩展的Web应用程序实现方式。与此同时,Ajax技术引发了动态ERP系统架构模型的发展,帮助动态ERP系统设计者开扩了“前台—后台”架构模型的开发思路:Client/Server-Browser/Server-Ajax/SOA。
1 模型的构造
SOA作为分布式软件系统构造方法发展的一个新的阶段,其核心概念是服务。从企业业务人员的视角看,服务专指逻辑服务,是一个抽象的概念,即功能概念的另一种表述;从程序员的视角看,服务专指物理服务,是一个软件实体,即可重用的应用程序函数。鉴于单一视角的系统架构模型无法与实际的项目开发细节一一对应,本文下面将从逻辑视角、物理视角二个不同方面,描述一个融合Ajax技术的SOA系统架构模型,统筹考虑系统架构模型从理论到实践的着陆,侧重于指导项目实践,以期形成对Ajax/SOA架构模型的全方位、系统化的认识。
1.1 物理视角
从系统架构模型的物理视角出发,Ajax/SOA系统架构模型由浏览器、Web/XML应用程序场和数据库服务群集组成(如图1所示)。图1模拟了用户访问基于Ajax/SOA的动态ERP系统的交互过程。在整个交互过程中,线程的概念被反复使用,不同物理层次中线程活动时间长短不同,具体表现为:①在浏览器层次中,Ajax技术引发的富客户端分为用户界面UI和Ajax引擎两大部分,其中,UI是企业众多用户的交流平台,它在Ajax引擎的支持下,帮助用户取得持续的用户体验,它们之间通过JavaScript语言和XHIML+CSS数据交互信息,总的来说,用户体验的时间大于Ajax引擎活动的时间。②在Web/XML应用程序场层次中,由于企业环境中网络传输的影响,Web/XML应用程序场中的线程活动时间略短于Ajax引擎的活动时间,集中体现为Session事件的创建(Session_Start())和终止(Session_End())。③在数据库服务群集层次中,数据处理只是动态ERP系统数据操作的一部分,数据库服务群集的线程活动具体表现为数据库增加、删除、查询和修改等操作,其耗费时间小于Session的线程时间。综上所述,“t用户体验(线程1)>=tAjax引擎活动(线程2)>tSession活动(线程3)>t数据处理活动(线程4)”。由此可见,融合Ajax技术的SOA系统架构模型可以有效地帮助系统设计者改善动态ERP系统的质量属性。
1.2 逻辑视角
根据动态ERP系统逻辑结构的负载均衡策略,Ajax/SOA架构模型由用户交互层、流程编排层、服务层、组件层、数据访问层、数据存储层和企业服务总线组成。图2描述了组成动态ERP系统的逻辑元素,这些逻辑元素之间的映射关系,以及部署到硬件上的策略。由图2所示,Ajax技术主要应用于客户端程序,SOA则用于指导服务器端程序的开发。Ajax技术引发用户交互层的功能和结构上变革。在用户交互层中引入Ajax引擎,可以异步地访问与获取流程编排层的数据,一定程度上降低了用户交互层和流程编排层之间的耦合度,增强了基于SOA系统架构的灵活性和健壮性,从而形成了一个崭新的Web开发模式——Ajax/SOA。
2 模型的实现
在实际的动态ERP系统开发过程中,通常多个系统设计者采用一系列单机仿真环境的计算机,任一个单机仿真环境的计算机都有一个程序集[7],这个程序集包含数据源、cs及aspx三种软件元素,依据这三种元素在单机仿真环境的计算机中的作用,可以定义为数据层、业务层和表现层,以实现动态ERP系统的增量式开发。任意单机仿真环境的计算机中,这三个层次构成了Ajax/SOA系统架构模型的实现。如图3所示,其中关键性元素描述如下:
(1) 数据层 任何一种类型的用于存储数据的实体,例如Access数据库、SQL Server数据库、XML文件、Excel文件、txt文件等,具体表现为某一文件中的数据表。
(2) 业务层 负责处理数据层和表现层之间的业务逻辑,通过一种“Code-Behind”方式实现与表现层和数据层的交互,例如增加、删除、修改、查询、浏览等数据源操作,响应表现层的操作等,具体表现为cs文件组。
(3) 表现层 响应用户的操作,并将业务层传来的数据呈现给用户,例如服务器控件、用户自定义控件、XHTML代码以及一系列用于界面显示的文本和图形,具体表现为aspx文件组。
3 Ajax技术应用
Ajax技术引发的表现层的异步通信,改善了动态ERP系统的事件响应机制,极大地提高了用户体验效果,弥补了B/S架构的不足。其具体应用策略表现在以下几个方面:
(1) 数据输入提示与校验 在动态ERP系统中存在着海量的生产、管理信息,在对这些信息进行基本操作时,如何改善用户的体验,确保输入数据的正确,同时避免后台程序的过度设计,是系统设计者不可回避的问题。通过Ajax技术实现Web页面中数据提示与校验功能,能够缓解动态ERP使用者的压力,便于动态ERP系统的推广和普及,提高动态ERP系统实施成功率。
(2) 按需求获取的级联菜单 级联菜单是动态ERP系统中常见的导航工具,使用Ajax技术实现按需求获取的级联菜单,可以避免级联菜单操作引起的Web页面重载,减少客户端缓存中的冗余数据。在基于Ajax的客户端中操作菜单,Ajax引擎自动向Web应用程序场发送请求,获取当前一级菜单所属的二级子菜单节点集(Nodes),按照需求在客户端显示级联菜单,相对传统的级联菜单实现方式,按需求获取级联菜单,缩短了系统响应时间,满足了企业决策人员、管理人员和执行人员职权的变化需求。
(3) 双组合脚本(Double-combo Script) 在Web页面的基本操作中,存在着多级(两个或两个以上)相互依赖的下拉列表框集合,后一个下拉列表框的内容依据前一个下拉列表框的内容变化而动态填充。使用Ajax引擎的动态交互功能,既避免了传统的双组合脚本解决方案的弊端,又提高Web页面的数据交互能力,是一种实现双组合脚本较为理想的解决方案。
(4) 动态重载表单内容 动态ERP系统由生产、库存和销售等子系统组成,其中每个子系统里有若干表单。在引入Ajax引擎的Web应用程序交互模式中,表单内的数据经过XMLHttpRequest对象实现与服务器的异步交互,服务器根据现实逻辑来处理客户端的数据请求。使用Ajax技术,可以实现表单的动态重载,避免整个Web页面的回发,提高Web应用程序的执行效率。
4 结 论
系统架构模型是面向服务的动态ERP系统开发的前提和基础,优先研究和构造Ajax/SOA系统架构模型,是约束和规范动态ERP的设计机制的必要保障。为达到这个目的,本文针对目前动态ERP系统开发过程中存在的问题,提出了一个易于理解、可操作性强的Ajax/SOA系统架构模型。该模型逻辑简明,通用性强,对整个动态ERP系统的开发具有一定指导价值,为完善动态ERP系统的设计机制提供支持。
参考文献
[1]程越.ERP系统的发展现状和对策分析[J].计算机应用与软件,2007(10):139-140.
[2]白伟华,苏卓夫,李吉桂.服务代理在面向服务的体系结构中的应用[J].计算机应用与软件,2006(11):87-89.
[3]徐丽丽.基于Ajax和SOA的Web应用架构的研究与应用[D].济南,山东师范大学,2008.
ERP选型的匹配问题研究 篇4
ERP选型的特点
1. 采用的选型方法和流程不同
目前, ERP系统选型不仅有最常见的层次分析法, 以及在层次分析法上的扩展, 也有其他的选型方法, 如得分法、灰色模型、模糊认知法、质量功能配置法等。不同的选型方法, 选型的流程不同, 参与的人员也不同。
2.选型时考虑的指标属性不同
由于企业所处的行业、规模、地理位置等因素的不同, 企业选型时采用的选型指标也会不同。例如, 有的企业在选型时考虑软件功能是否全面等因素, 会采用一些国外的软件, 如SAP等, 而有些企业考虑本土化的供应商, 以便与企业文化、国家文化实现无缝对接。
3.选型时参与者的目的不同
通常, 企业在选型时是由软件供应商、咨询方、实施小组、决策方构成, 这四方关注的目的不一样:软件供应商希望不断改进自身的软件功能以匹配企业的需求。同时, 能够在竞争中获得市场份额;咨询方希望能够通过自身的理论知识, 来帮助企业认识ERP, 并通过企业实施ERP的过程反辅自身的知识;而实施小组通常由企业员工组成, 他们希望能够挑选出最适合自己流程的软件, 以提高工作效率;决策方的目的与实施小组一样, 希望提高企业的工作效率, 给企业带来长期的商业效益。
ERP选型的因素分析
1. ERP系统战略是否满足企业业务战略和目标
O.Volkoff认为, 企业管理系统与软件系统, 在管理基础、业务战略、企业目标等方面是否一致, 是决定信息化项目成败的关键。[1]Teltumbde认为, 软件选型应与企业的特定战略匹配, 企业应该采用新的战略模型来匹配ERP软件。因此, 需要重组企业的核心流程。[2]我国学者黄嫚丽等也认为, ERP软件应与企业战略相匹配。[3]
2. 系统功能是否有效支持业务流程
Sen认为, 要使ERP成功实施, 选型时, 系统功能必须支持业务流程, 特别是一些特殊企业的业务流程, 系统功能能否满足其业务流程需要, 是选型时必须考虑的因素。[4]Petri认为, 在ERP实施过程中出现的意外性问题较多, 企业业务流程和ERP系统必然都会改变, 系统功能和业务流程是不断相互适应的过程。[5]O.Volkoff指出, ERP实施的关键挑战性因素, 就是IT和用户环境是否能够互相适应。这个相互适应的过程, 可通过软件结构和企业变革的结合, 使企业的操作流程和软件的功能相一致。[1]Y.Everdingen等提出, 企业在选择软件系统时, 一个重要的标准就是软件系统功能与企业流程要匹配。
3. 在技术层面能否有效支持系统运行
ERP系统必然具有良好的兼容性、先进的技术架构、充分的弹性和与其他系统良好的集成性。企业是不停向前发展的, 如果企业内部结构与经营方式发生变更或者调整, 信息技术能否持续支持系统的运行, 将是选型时必须考虑的问题之一。Sen因此将信息技术的质量特性作为其选型指标的一个重要方面。[4]
4.供应商的能力是否有效支持系统实施
供应商在售前、实施过程、售后能否有效支持系统运行, 是选型时考虑的必要条件。从整个ERP项目实施角度看, 在ERP实施的周期内, 一个具有沟通良好、反应迅速、广泛行业知识的供应商, 将是ERP实施成功的重要保障。C.C.Wei认为, 选择对企业合适的ERP系统时, 必须考虑供应商的特色、声望、技术能力, 能否为本地企业进行可继续服务等因素。[6]我国学者包旭云等也认为, 选型时必须考虑供应商因素, 供应商的综合实力与实施经验, 将会对企业实施ERP产生直接的影响。[7]
综上所述, 选择ERP软件, 并不是价格越贵越好, 而应是企业最为合适的软件, 即要满足上述选型因素。而很多企业常常从成本最少、实施时间最短、功能表现优越、效益最高等角度选择软件, 但是这些因素有时恰恰是互斥的。从采用的选型方法看, 常常利用纯数学的方式进行, 各项指标之间打分困难、程序复杂, 企业难以进行实际应用。
因此, 通过整合任务技术匹配模型和通用角色匹配模型对ERP进行选型, 并认为用户满意度是软件选型的关键, 系统匹配是ERP选型不可缺少的手段之一。
匹配模型简介
1.任务技术匹配模型 (Task technology Fit, TTF)
1995年, Goodhue、Thompson在总结前人的基础上, 提出了任务技术匹配模型 (见图1) 。[8]该模型具有五项基本指标:任务需求、工具功能、任务技术匹配、个人表现、实际使用。其中, 任务需求, 是指对于具体工作流程应该有具体的任务需求;工具功能, 是指ERP系统对于不同行业、不同企业所开发的系统工具功能。而信息系统的功能只有被用户实际使用, 用户的满意度高, 其资源才能产生利用效率, 才能对个人产生促进作用, 才能使个人与用户任务之间更好地匹配, 促进企业任务的完成。
TTF是一个在信息技术研究中较有影响力的模型, 具体见图1。
2.通用角色匹配模型 (common actors of an ERP project)
Nuri Basoglu等提出了一个通用角色匹配模型。[9]该模型认为, 在长期的ERP实施过程中, 技术、组织、用户三者之间应互相匹配, 即在项目管理的基础上, 技术与组织、用户三者之间的差异越小越好。只有这样, 才能使ERP实施成功。通用角色匹配模型见图2。
基于系统匹配的ERP选型模型
虽然很多文献是从定量的角度出发, 采用多属性决策方法作出选型, 但是多属性决策方法一般比较复杂, 且ERP技术含量相对较高, 其不可预见性也较高。所以, 准确评测其难度较大, 很难在实际工作中得到应用。任务技术匹配模型和通用角色匹配模型, 通常用于对ERP实施成功的评价, 尚未应用于系统选型, 而在选型过程中, 供应商的选择显然是个不可缺少的角色。因此, 通过整合任务技术匹配模型和通用角色匹配模型, 提出基于系统匹配的ERP选型模型 (见图3) 。
1.供应商
包旭云认为, 企业有了信息化需求以后, 首先应进行供应商的选择。一个具有良好计划、实施文件规范完善、经营绩效良好, 经验丰富的软件供应商是选型的前提。目前, 从事ERP产品和服务的厂商多达几百家, 企业不可能对所有的供应商进行考察。因此, 在选型前必须考虑到公司的地理位置、企业文化、服务水平等因素。[7]Sen同样指出, 在选型时供应商的选择是不可缺少的因素, 它是ERP实施成功的关键因素之一。[4]
2.技术
Basoglu认为, 技术本身就是一个业务平台, 采用开放式的业务平台, 不仅能够使用户的后续需求更加方便, 也更加容易维护。[9]Goodhue认为, 技术同样可看作供应商能够提供的功能需求。[8]例如, 对一个模具厂商来说, 产品设计、计划、车间作业、外协加工、质量管理、成本控制、试模管理、物料管理这些功能系统必须要满足。一个流程型制造业的企业, 不能采用离散型产品制造业的成本核算系统。每个行业都有其独特性, 如果企业采用了不适合其行业类型的系统, 轻则整个系统功能大打折扣, 重则会导致整个ERP系统的实施失败。选型阶段的系统质量和信息质量, 将会直接影响用户满意度。
3. 组织
选型时, 不仅仅要对供应商、功能等因素进行考察, 还要看组织的自身情况。从企业高层需求的角度看, 需要选择的系统应与企业的战略相一致;[1]从企业的具体任务需求看, 具体的任务需求必须与ERP系统的信息流一致。通常, 企业的生产经营活动可分为采购、生产、销售、仓库、财务及其他流程。而不同的流程, 就代表着不同的需求;不同的需求, 又代表着不同的组织结构。
有了企业流程, 组织自然搭建起来。可以说, 流程与组织指的是同一回事情。在企业实施过程中, 流程必定需要优化, 流程一旦进行优化, 组织结构也必然发生变更。为更好地确定所选软件的功能能够达到企业的预期目标, 适合于企业运行, 软件公司应与企业对企业需求相互持续沟通, 既不能要求企业完全改变原有管理流程来适应软件要求, 也不能为牵就企业而降低软件实施标准。只有做到功能与组织的良好匹配, 才能更好地推进项目的进行。
4. 用户
用户在ERP选型中处于一个十分重要的地位。用户通常有关键用户和普通用户组成。关键用户, 是指项目实施小组人员, 包括信息部门参与人员和企业业务管理人员。普通用户, 指在企业生产经营过程中使用ERP的人员。如果用户, 特别是关键用户不能很好地领会ERP软件的特征、含义、操作手段等, 那么, 他们会在选型时产生抵触情绪, 在使用ERP系统时, 会显得无所适从。用户在选型时, 必须要参与进来, 避免用户与技术、组织之间产生不匹配的问题。
5. 用户满意度
用户满意度, 是指企业在选型过程中对系统的满意程度。不仅仅是ERP系统价格便宜, 就是用户满意度高, 而是应通过整个选型过程中反馈的具体情况, 设计相对应的数据量表。特别是关键用户利用企业的一些实际数据对ERP系统进行模拟运行, 看系统是否能够贴近企业需求, 是否符合企业用户的使用习惯等指标。只有用户对企业的实际情况最了解、对系统满意, 该ERP系统才在考虑之列。可以说, 用户满意度是选型的关键。
6. 选型的匹配过程
(1) 准备工作阶段。企业应成立项目小组, 由项目小组制定整个ERP实施计划, 并且充分学习ERP基本原理与方法。受过基础培训的项目小组, 应该能够快速掌握整个ERP实施过程的方法。
(2) 寻找供应商阶段。企业应综合考虑供应商的规模、在业界中的声誉、行业特色、实施特点、价格等因素。对一些显然不符合本企业要求的供应商应不予考虑。例如, 如果ERP预算很少, SAP、Oracle等国外知名ERP系统就要排除在外;如果强调行业特色, 那就应将重点放在具有本行业特色的ERP系统上;如果企业生产管理方式较为特殊, 应将重点放在项目型的ERP系统上。这是选型时的初次匹配, 即供应商与企业之间的匹配。
(3) ERP系统功能演示阶段。筛选出几家符合条件的供应商来企业进行功能详细演示。功能详细演示要体现在, 所演示的功能必须符合企业的实际。企业可在咨询人员帮助下提出需求, 并准备一些实际管理数据, 对每一个ERP系统进行实际模拟。企业实施小组人员必须亲自参与实际模拟, 而不仅仅由供应商进行功能演示, 以体会功能是否支持流程、是否系统功能匹配组织。在这一阶段, 如果关键用户满意度不高, 就直接剔除。
(4) 参观案例阶段。经过筛选后, 应只剩两家有意向的ERP供应商。接下来, 通过供应商参观他们已有的客户。供应商已有客户必须是地域、规模都相近的企业, 在有条件的情况下, 应尽量参观行业中相近的客户, 以降低选型成本。通过访谈了解已有用户是否对该系统支持, 已有用户的满意度如何, 并对各企业的满意度汇总成表。这一步是用户与系统进行匹配。
(5) 商务谈判阶段。在经过以上阶段之后, 企业已找到所需要的供应商, 并与之进行商务谈判。谈判应考虑许多方面的要素, 例如, 需要购买的模块、用户数、费用、硬件要求、二次开发等。
(6) 选择阶段。由ERP选型人员撰写分析报告交与企业选型负责人。企业选型负责人在同等条件下, 优先选择的应是用户满意度高的供应商。
结论
ERP选型取决于组织、技术、供应商、用户之间的匹配, 以及用户的满意度, 而不应取决于是否实施成本最少、时间最短、功能优越、效益最高等。因为只有组织、技术、供应商、用户之间相互匹配, 才在现实的选型中具有意义, 才更加符合企业的实际情况。本研究提出的基于系统匹配的ERP选型模型, 脱离传统的多属性决策方法, 可更好地指导企业在选型时选出符合自身需求的ERP系统。
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