ERP为何在国内像个怪物?


      
之所以有人持这种观点,也是因为早期很多人把ERP系统实施当作一个技术项目,持上述观点的人想把这种观念扭过来,但是将其定性为一种“管理思想”又是矫枉过正。

    13年前,当美国Gartner Group从理论上定义ERP这样一种信息管理系统之后,谁也没有想到,它会在全球范围内引起那么大的反响,成千上万的企业和人物将其拿来反复敲打;谁也没有想到,这个由三个简单英文字母组合起来的名词会在专业和公众领域引起那么大的争议。

  自1998年前后ERP概念在中国首次大规模轰炸之后,圈内外的概念之争从未停止过。但是,反观ERP概念的起源与当前的发展态势,我们不得不正视这样两个问题。

  一方面,Gartner Group最初基于制造业延伸出来的定义,与实际应用领域中各类ERP系统有着较大的差距;另一方面,市场上我们称之为“魔道”的力量不断地肆意扭曲ERP的真义。其实,ERP就是一种信息系统。

  ERP的英文直译“企业资源计划”也是引起麻烦的一个问题点,特别是“资源”一词实际是一种令初学者丈二和尚摸不头脑。

  什么是企业资源?

  人力、物力、信息和时间都是企业资源,既然是企业资源计划,你?ERP系统?能不能将这些企业资源按计划都管起来。答案显然是否定的,作为一种信息管理工具,ERP系统本身能够直接调整的对象就是企业的信息资源,尽管调节信息资源会影响或间接调节人力与物质等其他资源,但ERP毕竞不能直接管人和物。而且“计划”这个概念也并不准确。

  “企业资源计划”这种词不答意的表达方式其实与ERP的发展史有关。众所周知,ERP是在1960年代中期问世的物料需求计划?MRP?和1980年代初期问世的制造资源计划?MRPⅡ?两种信息系统的基础上发展起来,是MRPⅡ的下一代。从MRPⅡ到ERP,无论是从信息集成范围,还是管理变革思路与方法上讲都是一个质的飞跃,因此,Gartner Group在最初命名的时候理所当然的认为,“制造资源”这个概念要扩展到“企业资源”。尽管在当时的专业人士眼里,这显然是一个准确而且具有前瞻性的定义。

  但问题是,从此以后,谁也没有想到ERP这个概念吸引了这么多的注意力。一旦一个概念从专业领域走向公众领域,其概念本身的定义就面临巨大的挑战。因此,随着ERP的发展和广泛应用,既要清楚表明它的专业实质,又要让人通俗易懂,这就是目前ERP理论定义上所迫切面临的一个问题。

  除了专业因素,也就是非典型冲突因素之外,另外一种导致ERP定义复杂化的因素来自商业利益的驱使,也就是典型冲突的扭曲,这实际上一种更可怕的力量。这两类冲突主体中的不正道的因素集合在一起就构成了ERP领域的魔道力量。

  尽管Gartner GroupERP的名称与定义没有完全走出专业领域,但是Gartner Group从最初到后来的报告中,都始终强调使用了一套专业的标准来区分ERPMRPⅡ等系统的差别。但是在中国的情况是,一下涌现了400多家ERP软件商,其中一大批软件供应商在产品性能还没有完全达到Gartner Group定义的行业标准时?大多基本上还是MRPⅡ?,为了商业目的改头换面称其为ERP,严格意义讲就是挂羊头卖狗肉。但是,为了自圆其说,这些知识型的“魔道高手”也发展了他们的ERP理论,并融合高超的商业技巧推广他们的ERP理念。

  圈内有这样的故事,一位“魔道高手”向一位客户老总耳语道:ERP其实没有那么复杂,也不是什么

  神话,实际上就是一个“进销存+财务”系统。

  这样一来,听了各路“ERP神仙”三番五次布道之后的一把手,就更是一头雾水:到底什么是ERP系统,我应该买谁的软件?实际上在做出决定之前还是似懂非懂。

  应该说,这些“魔道高手”说对了前半句,后半句就是他们独创的理论了。然而,不可否认的事实是,类似的魔道手法在中国市场往往可以达到事半功倍的商业效果,一些正道力量占主流的ERP厂商反而可能在打单的过程中败下阵来。这当然与国内特有的商业文化有关,也与客户的真实需求有关,有时候软件商与企业客户的都是明眼人,周瑜打黄盖,很多企业信息集成的需求使用“进销存+财务”也能凑和着用,软件商是歪打正着;另一种情况是“做ERP是假,美化形象和业绩是真。”

  ERP正道是沧桑的非典型冲突

  当然,这种现象是一个非常复杂的问题,我们分析的重点是,为什么会出现ERP正道是沧桑的非典型冲突(非商业因素)?

  使用最简洁明了的方式对没有任何IT背景的经理人说清楚ERPGartner Group和一些业内专家这些年来也一直在努力。早在1993年,Gartner Group就使用简洁的方式指出:ERP是一种基于供应链管理思想的信息化管理系统。但是,这样定义也存在局限,首先,尽管它强化了ERP系统所体现的“供应链管理思想”,但是从一种思想的解度很难一言以蔽之;而且,这种定义还是没有将ERP和经理人手头上的工作联系起来。当然,对于专业人士来说,这样ERP的定义毫无疑问已经十分清楚了,因为它背后隐含的很多东西专业人士都是心知肚明的。

  另外一种流行的观点是:ERP是一种管理思想”。采访联想集团CIO王晓岩时,她大谈“ERP是一种管理思想”,我也见到一些知名管理咨询公司的顾问做演讲时也持这种观点。将“ERP本身等同于一种管理思想”显然又是一个新问题。我们可以说ERP系统融合或者包涵了某种管理思想,但决不能等同起来。因为无论是管理学科领域,还是这实际工作中对“管理思想”的通俗理解,都是指管理知识的进一步升华,是可以在管理实际工作中直接应用的知识。而EEP所体现的管理思想只有在实施和使用这种系统的过程中才能显现出来,系统本身并不能等于思想。

  之所以有人持这种观点,也是因为早期很多人把ERP系统实施当作一个技术项目,持上述观点的人想把这种观念扭过来,但是将其定性为一种“管理思想”又是矫枉过正。

  因此,要把ERP这个“怪物”说到无可挑剔的程度实在不是一件易事。

 


原文网址: http://articles.e-works.net.cn/erp/article32323.htm


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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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