專利名稱:服務(wù)評(píng)價(jià)支持方法和系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及用于支持服務(wù)的評(píng)價(jià)的技術(shù)，特別涉及用于支持要在提供服務(wù)之前執(zhí)行的服務(wù)的值的定量評(píng)價(jià)的技術(shù)。
背景技術(shù)：
常規(guī)上，常常通過(guò)累積基于需要的工人的數(shù)量的成本和合同期限等，計(jì)算為服務(wù)或用于實(shí)現(xiàn)服務(wù)的方案付出的補(bǔ)償。如果結(jié)果基于模板，那么成本的累積的計(jì)算會(huì)是適當(dāng)?shù)?。但最近，存在?duì)按照客戶的各種方案的需求，并且結(jié)果不總是基于模板。因此，對(duì)基于客戶同意的度量指數(shù)(metric index)確定與傳輸?shù)姆桨傅闹祵?duì)應(yīng)的補(bǔ)償?shù)男枰黾?。作為與其有關(guān)的現(xiàn)有技術(shù)，已就值的估計(jì)公開(kāi)了一些技術(shù)。例如，在專利文獻(xiàn)1等中公開(kāi)了評(píng)價(jià)信息系統(tǒng)的值的方法。
公開(kāi)的未審查專利申請(qǐng)No.2001-265908但是，在這些常規(guī)估計(jì)方法中，在大多數(shù)情況下基于實(shí)施后的估計(jì)將信息系統(tǒng)的值等量化，而難以事先將這些方法應(yīng)用于要被確定的補(bǔ)償率的計(jì)算。
考慮上述技術(shù)問(wèn)題提出了本發(fā)明。其目的在于提供一種用于支持估計(jì)的技術(shù)，該技術(shù)通過(guò)定量估計(jì)事先由方案提供方傳輸?shù)闹挡⒖紤]其實(shí)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)避免值的過(guò)高或過(guò)低評(píng)價(jià)。并且，說(shuō)明了用于根據(jù)方案的結(jié)果進(jìn)行補(bǔ)償?shù)南到y(tǒng)，并且，本發(fā)明的另一目的在于提供考慮風(fēng)險(xiǎn)事先計(jì)算補(bǔ)償率的技術(shù)。

發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明是一種應(yīng)用于用于支持用于改進(jìn)商業(yè)的服務(wù)的事前評(píng)價(jià)的系統(tǒng)的方法，該方法包括接受指示商業(yè)的改進(jìn)度的指數(shù)的選擇；接受影響商業(yè)的改進(jìn)的成功/失敗的多個(gè)未來(lái)方案的設(shè)置；存儲(chǔ)指數(shù)和多個(gè)方案；在出現(xiàn)各個(gè)方案的情況下計(jì)算指數(shù)的一次估計(jì)值；基于一次估計(jì)值和與一次估計(jì)值對(duì)應(yīng)的一次風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算二次估計(jì)值。
本發(fā)明還提供一種用于支持用于改進(jìn)商業(yè)的服務(wù)的事前評(píng)價(jià)的系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括用于接受指示商業(yè)的改進(jìn)度的指數(shù)的選擇并接受影響商業(yè)的改進(jìn)的成功/失敗的多個(gè)未來(lái)方案的設(shè)置的輸入裝置；用于存儲(chǔ)指數(shù)和多個(gè)方案的存儲(chǔ)裝置；用于在出現(xiàn)各個(gè)方案的情況下計(jì)算指數(shù)的一次估計(jì)值并基于一次估計(jì)值和與一次估計(jì)值對(duì)應(yīng)的一次風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算二次估計(jì)值的計(jì)算裝置。
并且，本發(fā)明是一種計(jì)算機(jī)程序，用于使計(jì)算機(jī)用作用于支持用于改進(jìn)商業(yè)的服務(wù)的事前評(píng)價(jià)的系統(tǒng)，該計(jì)算機(jī)程序使計(jì)算機(jī)執(zhí)行接受指示商業(yè)的改進(jìn)度的指數(shù)的選擇并接受影響商業(yè)的改進(jìn)的成功/失敗的多個(gè)未來(lái)方案的設(shè)置的輸入功能；在出現(xiàn)各個(gè)方案的情況下計(jì)算指數(shù)的一次估計(jì)值并基于一次估計(jì)值和與一次估計(jì)值對(duì)應(yīng)的一次風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算二次估計(jì)值的計(jì)算功能。
以下舉出本發(fā)明的特征項(xiàng)1.通過(guò)基于多個(gè)情景的發(fā)生概率隨機(jī)預(yù)測(cè)KPI的波動(dòng)并將實(shí)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)的量化值反映到預(yù)測(cè)的KPI值，事先估計(jì)方案的值。
2.在風(fēng)險(xiǎn)到實(shí)現(xiàn)的計(jì)算過(guò)程中，通過(guò)由KPI要素構(gòu)成的矢量之間的度量距離測(cè)量的風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)使用度量距離、KPI變量和關(guān)于其的統(tǒng)計(jì)值用邏輯函數(shù)執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，并基于度量距離增加/減少KPI變量。
3.通過(guò)在策略上預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)變(transformation)實(shí)現(xiàn)分布的年度變化并考慮根據(jù)預(yù)測(cè)的變化的實(shí)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)的量化值作為系統(tǒng)改進(jìn)率，基于多個(gè)方案的發(fā)生概率估計(jì)可顯著影響方案的值的間接因素。
4.在風(fēng)險(xiǎn)到實(shí)現(xiàn)的計(jì)算過(guò)程中，通過(guò)由分布的已是(as-is)值和要是(to-be)值構(gòu)成的矢量之間的度量距離測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)S形函數(shù)估計(jì)度量距離的變化率，并估計(jì)轉(zhuǎn)變的涉及率(rate of involvement)。
5.基于KPI的波動(dòng)率計(jì)算貢獻(xiàn)率，并通過(guò)考慮轉(zhuǎn)變的涉及率事先估計(jì)實(shí)現(xiàn)的結(jié)果的分配率。
6.通過(guò)將多個(gè)方案的KPI變量值與事先確定的分配率組合，確定變動(dòng)補(bǔ)償量。
圖1表示系統(tǒng)的配置的例子；圖2是圖1中的系統(tǒng)的框圖；圖3表示情景(scenario)的配置的例子；圖4表示商業(yè)狀況確定處理的例子；圖5表示客戶的財(cái)務(wù)狀況的發(fā)生概率的估計(jì)的例子；圖6表示考慮價(jià)格波動(dòng)的減少率的估計(jì)的例子；圖7表示采購(gòu)成本的暫定減少量的估計(jì)結(jié)果的例子；圖8是考慮減少量的風(fēng)險(xiǎn)的概念圖；圖9表示策略分布(profile)的年際間改進(jìn)(interannualimprovement)的例子；圖10表示分布的年際間的例子；圖11表示減少量和分配率(share rate)之間的關(guān)系的例子；圖12表示基于KPI確定變動(dòng)補(bǔ)償?shù)姆椒ǖ恼麄€(gè)流程。
具體實(shí)施方式作為實(shí)施例，將對(duì)用于確定通過(guò)與間接材料采購(gòu)系統(tǒng)和方法有關(guān)轉(zhuǎn)變方案(服務(wù))產(chǎn)生的值的系統(tǒng)及其變動(dòng)補(bǔ)償量進(jìn)行考慮。
圖1是根據(jù)實(shí)施例的計(jì)算機(jī)(系統(tǒng))1的外形圖。
圖2是解釋圖1中的計(jì)算機(jī)1的硬件配置的示意圖。
計(jì)算機(jī)1具有具有通過(guò)主機(jī)控制器110互連的CPU 101、RAM120和圖形控制器146的CPU外圍部分；具有通過(guò)輸入/輸出控制器140與主機(jī)控制器110連接的通信接口144、硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器(輔助存儲(chǔ)裝置)124和CD-ROM驅(qū)動(dòng)器126的輸入/輸出部分；和具有與輸入/輸出控制器140連接的ROM 122、輸入/輸出芯片142和軟盤(pán)驅(qū)動(dòng)器128等的繼承(legacy)輸入/輸出部分。
主機(jī)控制器110將RAM 120連接到以較高的傳輸速率訪問(wèn)RAM120的CPU 101和圖形控制器146上。CPU 101基于存儲(chǔ)在ROM 122和RAM 120上的程序操作以控制各個(gè)部分。圖形控制器146在設(shè)置在RAM 120中的幀緩沖器上獲得由CPU 101等產(chǎn)生的圖像數(shù)據(jù)并將其顯示在顯示裝置148上。作為替代方案，圖形控制器146可在其內(nèi)部包含用于存儲(chǔ)由CPU 101等產(chǎn)生的圖像數(shù)據(jù)的幀緩沖器。
輸入/輸出控制器140將主機(jī)控制器110連接到作為相對(duì)較高的速度的輸入/輸出裝置的通信接口144、硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器124和CD-ROM驅(qū)動(dòng)器126上。通信接口144通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與其它裝置通信。硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器124存儲(chǔ)要由計(jì)算機(jī)1使用的程序和數(shù)據(jù)。CD-ROM驅(qū)動(dòng)器126從CD-ROM 130讀取程序或數(shù)據(jù)，并通過(guò)RAM 120將其提供給輸入/輸出芯片142。
ROM 122、輸入/輸出芯片142和相對(duì)較低的速度的輸入/輸出裝置(例如，軟盤(pán)驅(qū)動(dòng)器128)與輸入/輸出控制器140連接。ROM 122存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)1被激活時(shí)被CPU 101執(zhí)行的引導(dǎo)程序和與計(jì)算機(jī)1的硬件相關(guān)的程序。軟盤(pán)驅(qū)動(dòng)器128從軟盤(pán)132讀取程序或數(shù)據(jù)，并通過(guò)RAM 120將其提供給輸入/輸出芯片142。輸入/輸出芯片142例如通過(guò)并行端口、串行端口、鍵盤(pán)端口或鼠標(biāo)端口等連接軟盤(pán)驅(qū)動(dòng)器128或連接各種輸入/輸出裝置。
下面，將說(shuō)明計(jì)算機(jī)1的軟件配置。通過(guò)在諸如軟盤(pán)132、CD-ROM130和IC卡的記錄介質(zhì)中或通過(guò)網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)為計(jì)算機(jī)1提供的計(jì)算機(jī)程序，提供這些計(jì)算機(jī)程序。通過(guò)輸入/輸出芯片142從存儲(chǔ)介質(zhì)讀取這些程序并將其安裝在計(jì)算機(jī)1中，或者，通過(guò)通信接口144從網(wǎng)絡(luò)上的另一計(jì)算機(jī)讀取這些程序并將其安裝在計(jì)算機(jī)1中，然后執(zhí)行它們。
這里，間接材料采購(gòu)成本(以下稱為購(gòu)買(mǎi)成本)的減少量被設(shè)為上述轉(zhuǎn)變方案的關(guān)鍵業(yè)績(jī)指標(biāo)(以下稱為KPI)。以下，將對(duì)于構(gòu)成用于定量評(píng)價(jià)KPI的實(shí)現(xiàn)的概率和風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)的模塊中的每一個(gè)，說(shuō)明輸入/輸出數(shù)據(jù)和處理裝置。在本實(shí)施例中只采取一種類型的KPI。但是，一般地，存在多個(gè)KPI，并且每個(gè)KPI可進(jìn)一步被拆分成更詳細(xì)的指標(biāo)。通過(guò)稱為價(jià)值樹(shù)(value tree)的樹(shù)結(jié)構(gòu)表示它們。本實(shí)施例的方法和裝置可被應(yīng)用于構(gòu)成這種價(jià)值樹(shù)的各個(gè)因素，并且還可被應(yīng)用于價(jià)值驅(qū)動(dòng)器(value driver)，特別是從這些因素選擇的影響因素。
由于間接材料采購(gòu)成本的減少量取決于商業(yè)狀況或客戶的未來(lái)狀況，因此構(gòu)思多個(gè)可采取的情景(scenario)，并且，基于各種情景的發(fā)生概率估計(jì)減少量等。因此，首先確定各種情景的發(fā)生概率。假定這些情景由從最好到最差排列的四種情景A、B、C和D構(gòu)成。假定各種情景如圖3所示由商業(yè)狀況(business condition)或客戶的財(cái)務(wù)狀況的組合構(gòu)成。
關(guān)于商業(yè)狀況，能夠借助于由管理部門(mén)或中央銀行宣布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)定未來(lái)的趨勢(shì)。但是，這里，假定可以在未來(lái)類似地應(yīng)用過(guò)去幾年的商業(yè)趨勢(shì)數(shù)據(jù)中的階段出現(xiàn)(phase appearance)的概率?？梢韵氲綇倪^(guò)去幾年的商業(yè)狀況數(shù)據(jù)確定商業(yè)升/降階段的各種方法。這里，如圖4所示，使用包括以下步驟的方法讀取商業(yè)趨勢(shì)指數(shù)數(shù)據(jù)(200)；通過(guò)執(zhí)行低通濾波產(chǎn)生已去除短期波動(dòng)分量的系列(205)；計(jì)算它們之間的差別(210)；確定得到的值是正還是負(fù)(215)；如果得到的值是正，則確定上升階段(220)；如果得到的值是負(fù)，則確定下降階段(225)。但方法不限于此。
并且，關(guān)于客戶的未來(lái)業(yè)績(jī)狀況，從正式宣布的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)選擇適當(dāng)?shù)闹笖?shù)，并對(duì)指數(shù)執(zhí)行模型的估計(jì)和未來(lái)的預(yù)測(cè)。一般地，用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的狀態(tài)空間模型執(zhí)行基于Kalman(卡爾曼)濾波的預(yù)測(cè)。但是，這里，使用其中執(zhí)行不同系列的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)建模的時(shí)變自動(dòng)回歸(以下稱為時(shí)變AR)的方法，并且從通過(guò)加權(quán)的遞歸最小二乘法(以下稱為加權(quán)的RLS方法)執(zhí)行參數(shù)估計(jì)得到的結(jié)果依次估計(jì)未來(lái)的值。然后，如圖5所示獲得的年度預(yù)測(cè)值的增加/下降速率被認(rèn)為是客戶的未來(lái)財(cái)務(wù)狀況的情景的發(fā)生概率。例如，在假定閾值由T表示時(shí)，如果與上一年相比增加的量超過(guò)T并明顯為正(圖3中的LP)，那么考慮出現(xiàn)情景A。如果與上一年相比增加的量為T(mén)或更小并為正(圖3中的NP)，那么考慮出現(xiàn)情景B。相反，如果與上一年相比增加的量超過(guò)-T并明顯為負(fù)(圖3中的LM)，那么考慮出現(xiàn)情景D。如果與上一年相比增加的量大于-T但是為負(fù)(圖3中的NM)，那么考慮出現(xiàn)情景C。以這種方式，確定各種情景的發(fā)生概率。如果沒(méi)有適當(dāng)?shù)那榫?圖5的例子中的LM)，則從最接近的情景給出對(duì)應(yīng)于1.0％的概率(從圖5的例子中的NM給出)。
通過(guò)根據(jù)圖3中所示的結(jié)構(gòu)合成處理概率，可以確定四種情景的發(fā)生概率。在圖3的情況下，確定發(fā)生概率如下情景A的概率＝(U×LP)％；情景B的概率＝(U×(NP+NM+LM))％；情景C的概率＝(D×(LP+NP+NM))％；并且情景D的概率＝(D×LM)％。
可以任意地執(zhí)行財(cái)務(wù)指數(shù)的選擇。還能夠采取通過(guò)由發(fā)明人之一等公開(kāi)的專利No.3725418所示的信號(hào)處理方法提取構(gòu)成財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)系列的多種因素的方法，和從它們之中選擇使行為類似于具有最強(qiáng)的影響的提取數(shù)據(jù)的指數(shù)。另外，還能夠借助于與客戶的財(cái)務(wù)狀況的預(yù)測(cè)類似的方法將其它競(jìng)爭(zhēng)者的財(cái)務(wù)狀況加入情景的因素中。但是，由于這是在本領(lǐng)域技術(shù)人員容易采取的方法的范圍中，因此這里對(duì)其省略。
然后，對(duì)于如上所述獲得的情景中的每一種，估計(jì)采購(gòu)成本的減少量即KPI實(shí)現(xiàn)量。通過(guò)估計(jì)價(jià)格波動(dòng)和要采購(gòu)的項(xiàng)目單位數(shù)量的波動(dòng)，基于當(dāng)前的價(jià)值估計(jì)減少量。首先，預(yù)測(cè)要購(gòu)買(mǎi)的項(xiàng)目的價(jià)格波動(dòng)范圍(在圖6的項(xiàng)目欄中示出)。作為要在預(yù)測(cè)時(shí)使用的數(shù)據(jù)信息，使用客戶的當(dāng)前采購(gòu)價(jià)格和轉(zhuǎn)變已被適當(dāng)?shù)爻闃拥哪繕?biāo)項(xiàng)目變換后的目標(biāo)采購(gòu)價(jià)格(圖6中的細(xì)目2的欄中示出)。
首先，假定可以利用過(guò)去幾年的商業(yè)指數(shù)作為輸入并使用目標(biāo)項(xiàng)目的價(jià)格指數(shù)作為輸出通過(guò)自動(dòng)回歸移動(dòng)平均(以下稱為ARMA)模型表達(dá)價(jià)格波動(dòng)。即，假定目標(biāo)項(xiàng)目的價(jià)格由過(guò)去的價(jià)格的自動(dòng)回歸分量和商業(yè)狀況的移動(dòng)平均分量確定，并且預(yù)測(cè)時(shí)的誤差方差σ2指示當(dāng)時(shí)的商業(yè)指數(shù)的能力(power)。當(dāng)執(zhí)行ARMA模型估計(jì)時(shí)，可以想到各種方法，例如，在將各個(gè)數(shù)據(jù)的平均值設(shè)為零或?qū)⒎讲顨w一化后進(jìn)行估計(jì)的方法、或借助于數(shù)據(jù)之間的差值執(zhí)行參數(shù)的估計(jì)的方法。方法不限于此。關(guān)于參數(shù)估計(jì)的方法，雖然考慮到模型的時(shí)變性質(zhì)一般借助于加權(quán)的RLS方法執(zhí)行估計(jì)，但能夠使用其它類似的參數(shù)估計(jì)方法，并且該方法也不限于任何方法。
并且，KPI的預(yù)測(cè)需要的正是價(jià)格差的波動(dòng)。上面確定的誤差方差的平方根被視為價(jià)格波動(dòng)偏差σ，并且它根據(jù)情景反映在當(dāng)前價(jià)格差p上。例如，在情景A的情況下，假定輸入上面的ARMA模型的輸入能力(power)大大增加，并且價(jià)格差如所示增加p-2σp。相反，在情景D中，假定價(jià)格差降低或價(jià)格水平相反，比如p+2σp。對(duì)各個(gè)項(xiàng)目計(jì)算這種估計(jì)值，并對(duì)每一個(gè)細(xì)目計(jì)算圖6中的各個(gè)情景的減少率。這里，σp指示σ根據(jù)對(duì)每個(gè)項(xiàng)目不同的價(jià)格差p改變。系數(shù)根據(jù)情景變化，并且不限于乘以2。
以這樣方式，能夠?qū)⒖蛻衾^續(xù)為自己采購(gòu)的情況與應(yīng)用方案的情況相比較。由此，能夠在應(yīng)用方案的情況下通過(guò)平均各項(xiàng)目的細(xì)目的減少率對(duì)各個(gè)項(xiàng)目確定減少率。
這里，要被抽樣的項(xiàng)目的數(shù)量不受限制。如果存在購(gòu)買(mǎi)的項(xiàng)目的細(xì)目的價(jià)格歷史數(shù)據(jù)，那么能夠通過(guò)用該數(shù)據(jù)代替在上述ARMA模型中使用的價(jià)格指數(shù)，預(yù)測(cè)價(jià)格波動(dòng)情景。在這種情況下，可以例如通過(guò)在記錄數(shù)據(jù)時(shí)基于示出的商業(yè)趨勢(shì)將歷史數(shù)據(jù)聚集，從實(shí)際數(shù)據(jù)確定各項(xiàng)目的波動(dòng)偏差。因此，可以在不假定價(jià)格波動(dòng)偏差的情況下直接從數(shù)據(jù)確定各情景的價(jià)格差的估計(jì)值。當(dāng)然，即使在這種情況下，也可以應(yīng)用下面說(shuō)明的實(shí)施例。
并且，要購(gòu)買(mǎi)的項(xiàng)目單位數(shù)量的波動(dòng)范圍被預(yù)測(cè)。作為用于預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)信息，使用當(dāng)前由客戶使用的各項(xiàng)目單位數(shù)量和客戶的正式宣布的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。例如，如果在客戶的采購(gòu)系統(tǒng)中存在需要的間接材料的數(shù)量隨著未來(lái)的銷(xiāo)售相對(duì)當(dāng)前的銷(xiāo)售增加而增加的相關(guān)關(guān)系，那么能夠通過(guò)從財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)銷(xiāo)售并與預(yù)測(cè)值成比例增加/減少未來(lái)的單位數(shù)量的波動(dòng)，估計(jì)波動(dòng)范圍。可以通過(guò)執(zhí)行年度數(shù)據(jù)之間的差別的時(shí)變AR建?；驁?zhí)行年度數(shù)據(jù)本身的狀態(tài)空間建模，預(yù)測(cè)未來(lái)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)值。該方法不受限制。
由此，如圖7所示，當(dāng)KPI被設(shè)為采購(gòu)成本的減少量時(shí)，能夠基于價(jià)格波動(dòng)和單位數(shù)量的波動(dòng)估計(jì)暫定減少量。如果情景A～D的減少量分別為RA、RB、RC和RD，那么可以確定減少量的平均率(average rate)RM和標(biāo)準(zhǔn)偏差σR。但是實(shí)際上，一般來(lái)說(shuō)實(shí)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)隨當(dāng)前值和估計(jì)值之間的差值增加而增加。本發(fā)明還定量地考慮這一方面，以下將說(shuō)明其方法。
現(xiàn)在，假定各項(xiàng)目的當(dāng)前采購(gòu)價(jià)格的一組總量(圖7中的第二列)為矢量a，并假定根據(jù)其已進(jìn)行估計(jì)的減少的一組價(jià)格(圖7中的第六列)為矢量b。這里，通過(guò)下式測(cè)量矢量a和b之間的距離。
距離＝(矢量b的平均值-矢量a的平均值)2/矢量a的方差這是通過(guò)少量的樣本估計(jì)Mahalanobis距離的公式。例如，在對(duì)于某一項(xiàng)目使矢量a中的100為矢量b中的99的情況下，和在對(duì)于另一項(xiàng)目使矢量a中的40為矢量b中的39的情況下，能夠通過(guò)上式算出它們之間的差值作為距離。因此，該公式比考慮簡(jiǎn)單的差值的情況更適于風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)。如下所述確定基于該距離考慮實(shí)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的減少量。
通過(guò)DAd、DBd、DCd和DDd表示通過(guò)將各情景的距離DA、DB、DC和DD相對(duì)起來(lái)考慮使得它們的總和為1獲得的距離。
假定各個(gè)情景中的減少量的上限為Ri+Did×σRi(i＝A、B、C、D)，并假定下限為Ri-Did×σRi(i＝A、B、C、D)。σRi表示通過(guò)將減少量的標(biāo)準(zhǔn)偏差σR乘以根據(jù)各情景的減少量的Ri/RM獲得的值。
對(duì)于各個(gè)情景，考慮邏輯函數(shù)L1＝上限/(1+βexp(-α/D))然后，確定參數(shù)α和β，使得當(dāng)D＝1時(shí)L1＝下限，并在D＝([DAdDBd DCd DDd]的中間值)時(shí)L1＝(上限和下限之間的中間值)。
通過(guò)用各情景的Did代替D，確定考慮減少的實(shí)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)的減少量。
如圖8所示，通過(guò)上述過(guò)程，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)距離較大時(shí)，最終估計(jì)相對(duì)比暫定減少量小的減少量，并且，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)距離較小時(shí)，最終估計(jì)相對(duì)比暫定減少量大的減少量。
但是，在減少量的上述導(dǎo)出中，假定采購(gòu)系統(tǒng)或方法處于接近理想狀況的狀況，但是，在方案的實(shí)施的初始階段，客戶的狀況不一定是理想狀況。因此，必須在策略上考慮關(guān)于應(yīng)將方法或規(guī)則和對(duì)整個(gè)購(gòu)買(mǎi)的管理轉(zhuǎn)變到什么程度的分布(profile)。具體地說(shuō)，這意味著考慮策略加權(quán)，例如，考慮分別將采購(gòu)的集中度和規(guī)則的徹底性的當(dāng)前級(jí)別2升高到最大級(jí)別10和級(jí)別8。因此，由于這些因素會(huì)間接地極大影響KPI，因此，必須將實(shí)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)和對(duì)減少量(KPI)的影響定量化。
首先，作為包含到減少量的方法，可以想到這樣一種方法，即，在級(jí)別較低的階段示出上面的下限，然后，如圖10所示在合同期限內(nèi)線性促進(jìn)用于提高級(jí)別的轉(zhuǎn)變，并且，校正減少量，使得它接近考慮風(fēng)險(xiǎn)的減少量的估計(jì)值。級(jí)別線性改變只是例子，并且也能夠事先假定一些函數(shù)。
如圖11中的上面的四行所示，通過(guò)適當(dāng)?shù)亟M合和使用上述模塊的結(jié)果，能夠估計(jì)作為KPI的采購(gòu)成本的減少量的分布。
將對(duì)基于期望實(shí)現(xiàn)的KPI確定補(bǔ)償量的方法進(jìn)行說(shuō)明。這里，基于對(duì)上述轉(zhuǎn)變的實(shí)現(xiàn)的貢獻(xiàn)率確定補(bǔ)償。首先，貢獻(xiàn)率被限定為KPI的改進(jìn)率。由于在本實(shí)施例中KPI是減少量，因此，可以對(duì)每一種情景、對(duì)每年計(jì)算貢獻(xiàn)率。
貢獻(xiàn)率＝(由于方案的實(shí)施的減少率(或減少量)-僅由于客戶的努力的減少率(或減少量))/由于方案的實(shí)施的減少率(減少量)然后，以情景的發(fā)生概率加權(quán)的值(例如圖11中的C1)被視為該年度的貢獻(xiàn)率的估計(jì)值。在這種情況下，事先作為效率目標(biāo)等被客戶估計(jì)的量或比率被用作“僅由于客戶的努力的減少率”。在存在首先說(shuō)明的相互相關(guān)的多個(gè)KPI的情況下，使用以下的表達(dá)式。
第一表達(dá)式x(t+1)＝A*x(t)+v(t)第二表達(dá)式y(tǒng)(t)＝C*x(t)+D*u(t)+w(t)在該狀態(tài)空間模型中，由于方案的貢獻(xiàn)的因素示為x(t)；僅由于客戶的努力的效果因素示為u(t)；KPI觀測(cè)矢量示為y(t)；諸如通過(guò)白噪聲建模的經(jīng)濟(jì)狀況的外部要因示為v(t)和w(t)。通過(guò)由第一表達(dá)式指示x(t)年際間改變的模型并估計(jì)第二表達(dá)式的模型系數(shù)矩陣，可以借助于矩陣范數(shù)計(jì)算貢獻(xiàn)率為||C||/(||C||+||D||)。借助于系統(tǒng)識(shí)別中的子空間方法等，可以估計(jì)上述表達(dá)式的系數(shù)矩陣，細(xì)節(jié)被略去。但是，假定x和u已被歸一化。
當(dāng)將其應(yīng)用于上述例子中時(shí)，A＝I(單位矩陣)且v＝w＝0。如果x和u已被歸一化，那么可在不使用系統(tǒng)識(shí)別方法時(shí)通過(guò)上述貢獻(xiàn)率計(jì)算實(shí)現(xiàn)目的。
由于該貢獻(xiàn)率假定客戶購(gòu)買(mǎi)需要的間接材料，因此難以將與貢獻(xiàn)率對(duì)應(yīng)的一部分KPI實(shí)現(xiàn)量看作補(bǔ)償。因此，關(guān)于貢獻(xiàn)率考慮基于由方案提供方側(cè)主導(dǎo)的轉(zhuǎn)變率確定補(bǔ)償分配率(share rate)。因此，借助于上述策略分布級(jí)別將改進(jìn)率限定為轉(zhuǎn)變率，并且考慮可在達(dá)到該級(jí)別前出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)確定補(bǔ)償率。因此，可通過(guò)將貢獻(xiàn)率乘以補(bǔ)償率計(jì)算分配率。以下示出用于確定補(bǔ)償率的具體過(guò)程。
現(xiàn)在，假定當(dāng)前采購(gòu)系統(tǒng)的一組評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)(圖9中的第一列)為矢量c，并假定在各情景中被假定為最終到達(dá)的一組策略分布(已根據(jù)圖7中的第二列和情景降低最終實(shí)現(xiàn)級(jí)別的一組分布)為矢量d。d的值隨年份改變。關(guān)于分布的年際間改變，假定策略分布級(jí)別從當(dāng)前狀況線性提高到目標(biāo)分布。通過(guò)下式對(duì)各種情景計(jì)算矢量c和矢量d之間的距離Pi。
距離＝(矢量d的平均值-矢量c的平均值)2/矢量c的方差計(jì)算相對(duì)距離Pid，使得各情景的Pi的總和為1。在這種情況下，i＝A、B、C和D。
從用于各年份的各個(gè)情景的平均分?jǐn)?shù)Ii確定改進(jìn)率IRi，并且，確定四種情景的平均改進(jìn)率IM以及偏差σI。
假定各個(gè)情景中的改進(jìn)率的上限為Ii+Pid×σIi，并假定下限為Ii-Pid×σIi(i＝A、B、C、D)。σIi表示通過(guò)將減少量的標(biāo)準(zhǔn)偏差σIi乘以根據(jù)各個(gè)情景的減少量的IRi/IM獲得的值。
對(duì)于各個(gè)情景，考慮邏輯函數(shù)L2＝上限/(1+8exp(-γ/P))然后，確定參數(shù)γ和δ，使得當(dāng)P＝1時(shí)L2＝下限，并在P＝([DAdDBd DCd DDd]的中間值)時(shí)L2＝(上限和下限之間的中間值)。
通過(guò)用各情景的Did代替L2的P，確定考慮分布轉(zhuǎn)變的實(shí)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)的改進(jìn)率。
為了描繪該改進(jìn)率對(duì)概率的變化率，使用S形函數(shù)。例如，在五段評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)的情況下，考慮下面指示的函數(shù)，使得當(dāng)?shù)燃?jí)(grade)是3是值是0.5。
評(píng)價(jià)函數(shù)＝1/(1+exp(平均分?jǐn)?shù)-3)因此，從下式確定要作為用于年度轉(zhuǎn)變的補(bǔ)償?shù)谋嚷省?br> 轉(zhuǎn)變貢獻(xiàn)率＝1/(1+exp(當(dāng)前平均分?jǐn)?shù)-3))-1(1+exp(L2×當(dāng)前平均分?jǐn)?shù)-3))通過(guò)上述處理流程，估計(jì)各年度的貢獻(xiàn)率和補(bǔ)償率的預(yù)測(cè)值。通過(guò)乘以它們的加權(quán)平均值獲得的值被視為各年度的變動(dòng)補(bǔ)償?shù)姆峙渎?圖11中的第十一行)。由于在實(shí)際合同中必須事先確定分配率，因此這些估計(jì)值的平均值(圖11中的第十二行)被視為KPI的分配率。
通過(guò)使用上述計(jì)算系統(tǒng)的結(jié)果，能夠執(zhí)行對(duì)適于客戶的方案的合同做出決定的模擬，諸如決定要采取什么變動(dòng)補(bǔ)償形式以及使用哪個(gè)年份作為KPI度量的基準(zhǔn)年。例如，可以改變情景的組合，諸如分別用于第一、第二和第三年的情景A、B和A的組合，或者，可以執(zhí)行考慮情景的發(fā)生概率的NPV的比較。
在客戶做決定的初始階段，還可以想到組合用于對(duì)是否選擇變動(dòng)補(bǔ)償做出決定的手段。特別地，這樣的手段是可能的，即，通過(guò)使客戶回答由方案提供方側(cè)準(zhǔn)備的多個(gè)問(wèn)題，通過(guò)Analytic HierarchyProcess(AHP)確定是否選擇變動(dòng)補(bǔ)償。但是，本領(lǐng)域技術(shù)人員可將其它方法看作特定的做初始決定的手段，因此，不對(duì)手段進(jìn)行詳細(xì)限定。
作為上述說(shuō)明的總結(jié)，可以如圖12所示表達(dá)基于KPI確定變動(dòng)補(bǔ)償?shù)姆椒ǖ恼麄€(gè)流程。
根據(jù)本發(fā)明，能夠定量評(píng)價(jià)合同的階段的方案的值，事先確定適當(dāng)?shù)淖儎?dòng)補(bǔ)償率，并為客戶提供具有更高的透明度的補(bǔ)償合同。
權(quán)利要求
1.一種用于支持用于改進(jìn)商業(yè)的服務(wù)的事前評(píng)價(jià)的系統(tǒng)，包括用于接受指示商業(yè)的改進(jìn)度的指數(shù)的選擇并接受影響商業(yè)的改進(jìn)的成功/失敗的多個(gè)未來(lái)情景的設(shè)置的輸入裝置；用于存儲(chǔ)指數(shù)和多個(gè)情景的存儲(chǔ)裝置；和用于在出現(xiàn)各個(gè)情景的情況下計(jì)算指數(shù)的一次估計(jì)值并基于一次估計(jì)值和與一次估計(jì)值對(duì)應(yīng)的一次風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算二次估計(jì)值的計(jì)算裝置。
2.根據(jù)權(quán)利要求
1的系統(tǒng)，其中，商業(yè)包含多個(gè)商業(yè)要素；并且，計(jì)算裝置計(jì)算一次風(fēng)險(xiǎn)作為具有改進(jìn)前的多個(gè)商業(yè)要素作為矢量分量的第一矢量和具有改進(jìn)后的多個(gè)商業(yè)要素作為矢量分量的第二矢量之間的第一度量距離，從第一度量距離、一次估計(jì)值和從一次估計(jì)值獲得的邏輯函數(shù)計(jì)算與改進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)應(yīng)的第一減少值，并且，通過(guò)從一次估計(jì)值減去第一減少值，計(jì)算二次估計(jì)值。
3.根據(jù)權(quán)利要求
1的系統(tǒng)，其中，服務(wù)是第二組織改進(jìn)第一組織的商業(yè)的服務(wù)；輸入裝置接受第一組織的能力的未來(lái)改進(jìn)的設(shè)置，該設(shè)置影響商業(yè)的改進(jìn)的成功/失敗；存儲(chǔ)裝置存儲(chǔ)能力的改進(jìn)；以及在每一情景出現(xiàn)的情況下，計(jì)算裝置計(jì)算能力的改進(jìn)的預(yù)測(cè)值，并且基于二次估計(jì)值和與預(yù)測(cè)值對(duì)應(yīng)的二次風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算三次估計(jì)值。
4.根據(jù)權(quán)利要求
3的系統(tǒng)，其中，能力包含多個(gè)能力要素；并且，計(jì)算裝置計(jì)算二次風(fēng)險(xiǎn)作為具有改進(jìn)前的多個(gè)能力要素作為矢量分量的第三矢量和具有改進(jìn)后的多個(gè)能力要素作為矢量分量的第四矢量之間的第二度量距離，從第二度量距離、預(yù)測(cè)值和從預(yù)測(cè)值獲得的邏輯函數(shù)計(jì)算與改進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)應(yīng)的第二減少值，并且，通過(guò)從二次估計(jì)值減去第二減少值，計(jì)算三次估計(jì)值。
5.根據(jù)權(quán)利要求
4的系統(tǒng)，其中，計(jì)算裝置基于二次度量距離和預(yù)定的評(píng)價(jià)函數(shù)計(jì)算二次度量距離的變化率，并且，通過(guò)將指數(shù)的變化率乘以二次度量距離的變化率，計(jì)算第二組織的分配率。
6.根據(jù)權(quán)利要求
5的系統(tǒng)，其中，計(jì)算裝置計(jì)算各個(gè)情景的發(fā)生概率，從發(fā)生概率和三次估計(jì)值計(jì)算指數(shù)的期望值，并且通過(guò)將期望值乘以分配率計(jì)算用于對(duì)第二組織的服務(wù)的補(bǔ)償。
7.根據(jù)權(quán)利要求
6的系統(tǒng)，還包括用于輸出補(bǔ)償?shù)妮敵鲅b置。
8.一種計(jì)算機(jī)程序，用于使計(jì)算機(jī)用作用于支持用于改進(jìn)商業(yè)的服務(wù)的事前評(píng)價(jià)的系統(tǒng)，該計(jì)算機(jī)程序使計(jì)算機(jī)執(zhí)行接受指示商業(yè)的改進(jìn)度的指數(shù)的選擇并接受影響商業(yè)的改進(jìn)的成功/失敗的多個(gè)未來(lái)情景的設(shè)置的輸入功能；存儲(chǔ)指數(shù)和多個(gè)情景的存儲(chǔ)功能；在出現(xiàn)各個(gè)情景的情況下計(jì)算指數(shù)的一次估計(jì)值并基于一次估計(jì)值和與一次估計(jì)值對(duì)應(yīng)的一次風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算二次估計(jì)值的計(jì)算功能。
9.一種應(yīng)用于用于支持用于改進(jìn)商業(yè)的服務(wù)的事前評(píng)價(jià)的系統(tǒng)的方法，該方法包括系統(tǒng)的輸入裝置接受指示商業(yè)的改進(jìn)的指數(shù)的選擇；系統(tǒng)的輸入裝置接受影響指數(shù)的多個(gè)未來(lái)情景的設(shè)置；系統(tǒng)的存儲(chǔ)裝置存儲(chǔ)指數(shù)和多個(gè)情景；系統(tǒng)的計(jì)算裝置在出現(xiàn)各個(gè)情景的情況下計(jì)算指數(shù)的一次估計(jì)值；系統(tǒng)的計(jì)算裝置基于一次估計(jì)值和與一次估計(jì)值對(duì)應(yīng)的一次風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算二次估計(jì)值。
專利摘要
提供用于根據(jù)實(shí)現(xiàn)的程度確定變動(dòng)補(bǔ)償量的方法和裝置，目的在于避免在定量評(píng)價(jià)由方案帶給客戶的價(jià)值的階段停止；避免補(bǔ)償計(jì)算通過(guò)諸如勞動(dòng)力成本的累積被執(zhí)行；和考慮KPI的實(shí)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)從設(shè)置的KPI的觀點(diǎn)定量估計(jì)效果。提供一種用于支持用于改進(jìn)商業(yè)的服務(wù)的事前評(píng)價(jià)的系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括用于接受指示商業(yè)的改進(jìn)度的指數(shù)的選擇并接受影響商業(yè)的改進(jìn)的成功/失敗的多個(gè)未來(lái)情景的設(shè)置的輸入裝置；用于存儲(chǔ)指數(shù)和多個(gè)情景的存儲(chǔ)裝置；和用于在出現(xiàn)各個(gè)情景的情況下計(jì)算指數(shù)的一次估計(jì)值并基于一次估計(jì)值和與一次估計(jì)值對(duì)應(yīng)的一次風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算二次估計(jì)值的計(jì)算裝置。
文檔編號(hào)G06Q10/06GK1991887SQ200610146396
公開(kāi)日2007年7月4日 申請(qǐng)日期2006年11月13日
發(fā)明者清水淳也, 牧田小里, 澤谷由里子, 中村英史 申請(qǐng)人:國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司導(dǎo)出引文BiBTeX, EndNote, RefMan