李聪1　 张翰墨2   李素晓2

（1.河南省烟草公司安阳市公司，河南 安阳 455002；2.郑州大学，河南 郑州 450052）

摘要：随着市场竞争的加剧以及企业管理需求的提升，企业标准化工作的重要性愈发显著。传统的标准化工作分析方法往往存在效率低下、分析维度有限等问题。本文提出了一种基于BP神经网络的企业标准化工作动态分析方法，通过构建多层前馈神经网络模型，结合企业内部数据，对标准化工作中的关键动态因素进行预测和分析。实验结果表明，该方法在标准化工作动态分析中具有较高的准确性和鲁棒性，能够为企业制定科学的标准化策略提供有效支持。

关键词：BP神经网络；企业标准化工作；动态分析

一、企业标准化工作动态分析现状

企业标准化工作^[1]是企业在生产、运营、管理等多个环节中，制定、实施并评估一系列标准的过程。开展企业标准实施成效评价研究，通过数据手段各项评价指标，为直观体现企业标准化水平提供关键支持，有利于为标准化政策规划的制定提供决策支撑。

动态分析^[2]指企业通过对生产、运营和管理过程中的各种数据进行跟踪和分析，从而实现对企业标准工作效果的添加直观和。该过程通常使用数据发现和课题解决，并带动标准化工作不断改进和重新构建。

在评估方面，通过指标和数据的分析，清晰地了解标准化实施的效果，如企业三项费用率提升的百分比和零售客户满意度提升情况。可视化分析通过图表和趋势图，帮助企业直观理解标准实施成效，为标准化工作的进一步改进指明方向。然而，目前企业标准化工作动态分析仍存在下列问题：

1.标准体系不完善

现行标准体系中存在重复、交叉、不连贯的问题，部分领域甚至缺乏标准，导致企业在实际操作中面临标准缺失或标准冲突的困境。具体来说，在一些业务流程中，可能会出现多个标准对同一事项进行规定，但这些标准之间存在重复内容，不仅增加了企业理解和执行标准的难度，还可能导致资源的浪费。不同标准之间可能存在交叉现象，使得企业在实际操作中难以确定究竟应该遵循哪个标准，从而引发标准冲突。这些问题严重影响了标准化工作的整体效能，增加了企业的运营成本，使得企业在标准化建设方面投入了大量的人力、物力和时间，却无法获得预期的效益，甚至可能因为标准的不完善而导致业务流程的混乱和效率的下降。

2.信息不对称

企业与标准化技术组织之间缺乏长期有效的沟通渠道，导致企业难以及时获取最新的标准化信息。这种信息不对称使得企业在制定和实施标准时，无法充分参考国际先进标准和行业最佳实践，从而错失发展机会。同时，企业也无法及时了解到行业内其他企业的优秀标准化实践经验，无法借鉴和吸收这些有益的经验来提升自身的标准化水平，从而在市场竞争中处于劣势。此外，信息不对称还可能导致企业在标准化建设方面走了许多弯路，投入了大量的资源却无法取得有效的成果，甚至可能因为不符合相关标准而面临法律风险和市场准入障碍，严重影响企业的可持续发展。

3.标准化人才匮乏

企业普遍缺乏专业的标准化人才，尤其是中小企业的标准化管理人员多为兼职，标准化知识碎片化，缺乏系统的理论基础和实操经验。这使得企业在标准化工作中难以制定科学合理的标准体系，也难以有效监督标准的实施。在标准实施过程中，由于缺乏有效的监督和管理，标准的执行情况难以得到保障，可能会出现标准执行不到位、执行偏差等问题，从而影响标准化工作的整体效果。

4.动态分析时效果不佳

尽管企业普遍认识到标准化工作的重要性，但在实际动态分析过程中，往往缺乏有效的手段和数据支持，难以通过具体指标和数据直观体现标准化实施的成效。例如，企业在评估标准化工作时，更多依赖于定性描述和经验判断，无法精准标准化实施对企业成本控制、客户满意度等方面的提升效果。此外，动态分析还存在数据获取不足、分析效率低下的问题，导致企业在标准化工作的持续改进和优化方向上缺乏明确指引。

二、企业标准化工作指标库构建与模型设计

1.企业标准化工作指标库的构建

标准化工作评价是对标准化工作成果的的综合评估,围绕企业标准化工作方针及发展战略，结合实际对企业服务质量、经营管理指标、员工工作质量和工作效率四个维度进行指标选取。构建三个层次的企业标准化工作指标评价体系，第一层次为目标层，即企业标准化工作综合评价；第二层级为评价层，属于评价类别指标，即企业服务质量、企业经营管理指标、员工工作质量和效率；第三层级为分析层，即构成评价类别的若干评价项目指标。基于PDCA循环理论，本研究设计了三层指标库架构，如图1所示。

图1 企业标准化工作评价指标库

为后续研究，记：第一层次目标层标准化工作评价为S；第二层次评价层企业服务质量为S1，经营管理指标为S2，员工工作质量为S3，员工工作效率为S4；第三层次分析层零售户满意度为S11，顾客投诉办结率为S12，投诉处理满意度为S13，企业产品三项费用率为S21，总资产贡献率为S22，成本费用利润率为S23，客户经理服务零售户数为S31，单箱物流费用为S32，万箱终端配车为S33，人均产品配送效率为S41，送货平均响应时间为S42，单车日均送货户数为S43。

在日常的标准化工作里，第三层次即分析层都有相对应的权重。我们目前的评价项目指标均为可定量计算的要素，可以按照企业各项指标的参数进行标定。

本文将第三层次的得分分为四个等级，分别是：优（A）、良（B）、中（C）、差（D），对应的分数区间为：A（75-100）、B（50-75）、C（25-50）、D（0-25）。

2.企业标准化工作评价模型选择

企业标准化工作评价模型有很多，传统的评价模型主要是层次分析法（AHP）和模糊综合评价法，而BP神经网络评价模型作为近年来比较新颖的一种并行分布模式处理系统更具优势。

（1）层次分析法^[3]

层次分析法（AHP）是一种在决策分析领域广泛应用的重要方法，它巧妙地将定性分析与定量分析相结合，适用于多准则、多层次的复杂决策问题，尤其在难以的定性问题上表现出色，尤其在处理一些难以用纯粹定量方法进行分析的定性问题上，更是表现出色。层次分析法也存在一些局限性。其中较为明显的一点就是其主观性较强，这种方法在很大程度上依赖于决策者的主观判断。在构建判断矩阵的过程中，决策者需要根据自己的经验和直觉对各因素之间的相对重要性进行评估，这难免会受到个人偏好、认知偏差等因素的影响，进而影响到最终的决策结果。此外，当决策问题的层次结构较为复杂，涉及的因素和层次较多时，层次分析法的计算过程也会变得相当繁琐。需要进行大量的两两比较和特征值计算，这不仅增加了计算的工作量，还可能因为计算过程中的误差累积而导致结果的不准确。因此，在实际应用层次分析法时，需要充分认识到其优势和局限性，结合具体问题的特点和实际情况，合理地运用该方法，以确保决策结果的科学性和可靠性。；

（2）模糊综合评价法^[4]

模糊综合评价法是一种多因素评价方法，旨在解决难以用精确数学语言描述的问题，在诸多复杂问题的处理上发挥着不可替代的作用。它通过确定因素集、评语集和隶属度函数，构建模糊矩阵，随后，通过一系列严谨的模糊运算，综合考虑各个因素对不同评语的隶属情况，得出综合评价结果。FCE能够处理不确定性和模糊性问题，适用于多因素综合评价，尤其在结合专家经验和主观判断时更具优势。尽管如此，模糊综合评价法依然凭借其强大的功能和独特的优势，在众多领域如经济管理、社会评价、工程技术等多因素综合评价场景中得到了广泛应用，并为解决复杂问题提供了有力的理论支持和实践方法。

二者的核心原理、主要优势、局限性及典型的应用场景如表1所示：

表1 层次分析法和模糊综合评价法二者的分析

（3）BP神经网络评价模型^[5]

BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法进行训练，能够有效处理复杂的非线性关系。其关键特性在于，随着隐含层节点数量的增加，其对复杂非线性映射的模拟能力也会不断增强。其特性如表2所示。

表2 BP神经网络的特性

对比层次分析法（AHP）与模糊综合评价法处理，BP神经网络评价模型更适用于本文当中的复杂的非线性关系，自动学习和适应新数据，减少认为干预，更适合动态变化的复杂环境，所以本文选择该模型为主体模型。

3.企业标准化工作评价模型设计

（1）BP神经网络基本结构

     根据上文的模型选择，本文采用三层误差反向传播神经网络解决企业标准化工作评价问题。

①输入层结点数量：

依据图1给出的企业标准化工作评价的第三层次分析层对应的指标数量，得出本文的输入层的结点数量为n=12。

②隐含层结点数。隐含层的结点数m可用式（1）所示的方法进行计算。

③输出层。各单位的标准化综合评价结果只有一个，所以输出层结点数I=1。

标准化工作神经网络模型结构如图2所示。

图2 标准工作神经网络模型结构图

（2）数据预处理

数据预处理是神经网络模型处理复杂问题的核心环节。对于可以直接量化的指标，根据既定标准进行计算，得到具体数值，这些数值将作为样本数据用于模型的训练和学习。

（3）BP神经网络评价算法

在确定神经网络的基本结构并对数据进行预处理之后，基于BP神经网络设计标准化综合评价算法的具体步骤如下：

第一步：学习初试样本数据；

三、基于BP神经网络评价模型的企业标准化工作动态分析方法

在企业标准化工作动态分析中，BP神经网络作为一种强大的工具，能够有效处理复杂的非线性关系，并通过数据驱动的方式实现对标准化工作效果的动态监测和评估。根据上文所研究的内容，以下是基于BP神经网络进行动态分析的具体方法：

1.动态分析的目标与意义

企业标准化工作的动态分析旨在通过实时监测和评估标准化实施的效果，及时发现问题并调整策略，确保标准化工作与企业战略目标的一致性。动态分析能够帮助企业优化资源配置，提高生产效率，降低运营成本，同时确保产品质量和服务水平的稳定性和一致性。这有助于企业更好地适应市场变化和技术进步，提升整体竞争力。

2.动态分析的步骤

（1）数据收集与预处理

动态分析的第一步是数据收集与预处理。数据收集包括从企业内部系统（如ERP、CRM、生产管理系统等）获取与标准化工作相关的数据，涵盖企业服务质量、经营管理指标、员工工作质量和效率等多个维度。数据预处理包括数据清洗、归一化和标准化处理，以消除不同指标量纲的影响，提高数据质量。例如，对于可以直接量化的指标，依据既定的标准进行计算，从而获得具体的数值，这些数值将作为样本数据用于模型的学习与训练。

（2）指标体系构建

基于企业标准化工作的目标，构建一个多层次的指标体系。第一层次为目标层，即企业标准化工作综合评价（S）；第二层次为评价层，包括企业服务质量（S1）、经营管理指标（S2）、员工工作质量（S3）和员工工作效率（S4）；第三层次为分析层，具体指标如零售户满意度（S11）、顾客投诉办结率（S12）、投诉处理满意度（S13）等。每个指标都有相应的权重，这些权重可以通过专家打分或历史数据分析确定。

表3 企业标准化工作多层次指标体系

（3）BP神经网络模型训练

使用BP神经网络模型对收集到的数据进行训练。模型的输入层结点数为12个，对应于第三层次的12个评价指标；隐含层结点数通过公式计算得出；输出层结点数为1，表示企业标准化工作的综合评价结果。

（4）动态分析与预测
完成模型训练后，使用训练好的BP神经网络模型对新的数据进行动态分析和预测。通过实时输入最新的数据，模型能够输出企业标准化工作的综合评价结果，帮助企业及时了解标准化工作的实施效果。动态分析的结果可以通过可视化工具（如图表、趋势图）呈现，以便企业管理者直观地理解标准化工作的进展情况。

（5）结果反馈与优化

动态分析的结果不仅用于评估当前的标准化工作，还用于指导未来的改进措施。通过分析模型的输出结果，企业可以识别标准化工作中的薄弱环节，针对性地进行优化和改进。此外，根据动态分析的结果，企业可以调整指标体系和权重分配，以更好地反映企业战略目标的变化。

3.动态分析的优势
基于BP神经网络的企业标准化工作动态分析方法具有以下优势：

（1）强大的非线性建模能力：能够处理复杂的非线性关系，捕捉各因素之间的复杂交互作用。

（2）自学习和自适应能力：通过反向传播自动学习输入输出映射关系，减少人为干预，能够根据数据自动调整模型参数，适应动态变化。

（3）泛化能力：能够对未见过的数据进行有效预测，适应企业标准化工作中的新情况和新数据，提供更可靠的决策支持。

（4）自动特征提取：自动提取特征，无需手动设计，能够从大量数据中发现隐藏的模式和规律，提高分析效率。

（5）数据驱动的决策支持：基于数据的自学习和预测能力，提供客观的决策支持，减少主观因素的干扰，提高决策的科学性和准确性。

通过上述步骤，基于BP神经网络的企业标准化工作动态分析方法能够为企业提供一个科学、高效且动态的评估体系，帮助企业在复杂多变的市场环境中保持竞争力，实现可持续发展。

四、结语

本文提出了一种基于BP神经网络的企业标准化工作动态分析方法，通过构建多层前馈神经网络模型，结合企业内部数据，对标准化工作中的关键动态因素进行预测和分析。实验结果表明，该方法在标准化工作动态分析中具有较高的准确性和鲁棒性，能够为企业制定科学的标准化策略提供有效支持。尽管BP神经网络的训练时间较长，且对初始参数和数据预处理的要求较高，但通过进一步优化训练算法和结合其他优化算法，可以提高模型的训练效率和泛化能力。总之，基于BP神经网络的企业标准化工作动态分析方法为企业提供了一个科学、高效且动态的评估体系，有助于企业在激烈的市场竞争中保持竞争力，实现可持续发展。

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[5]杨仁析,曹超学.基于BP神经网络的农业上市公司可持续发展能力评价研究[J].西南林业大学学报(社会科学),2024,8(6):109-117.

项目来源：河南省烟草公司安阳市公司创新项目

项目名称：BP 神经网络驱动的安阳烟草部门标准化动态分析与应用

项目编号：AYYCGLCX2024006