云制造環境下人力資源需求的評價與選擇方法

葉寶忠，陳 建

（桂林航天工業學院，桂林 541004）

0 引言

對于任何一個國家而言，制造業的發展對其綜合國力的提升具有舉足輕重的地位和作用，中國作為世界制造大國，在世界市場上擁有相當的影響力。目前，國家正在實施并邁進由制造大國向制造強國的轉型，轉型的根本任務是提升制造資源的使用效率，從而促進制造行業制造效率的增長。李伯虎院士[1]以網絡化、智能化、信息化、云計算等先進制造模式為基礎，創造性地提出了云制造，一種針對服務制造的制造新模式。云制造通過與信息化制造技術、互聯網制造技術以及智能科學技術等的深度融合，以云制造平臺為支撐工具，運用將分散式的制造資源進行整合，然后將整合后的制造資源進行分散的運行機制，為不同類型的制造用戶提供適時所需的制造服務。作為一門新興課題，云制造引起了國內外學者的廣泛關注。

Wu D[2]對云制造的策略、典型技術等方面進行了分析；Wang X V[3]分析了部分云制造原型系統；美國投資巨額資金于一項數字制造與設計創新機構援助計劃[4]；Yunhe PAN[5]研究了人工智能技術在云制造環境中的應用；Yongkui Liu[6]等對任務工作負載模型和服務效率系數、服務數量等關鍵因素進行綜合，提出云制造多任務調度模型；Longfei Zhou[7]提出物流調度選擇算法以解決云制造環境下對制造商的選擇調度問題；Yuanjun Laili[8]對云制造環境下混合任務多階段集成調度問題進行了相應分析；Feng Li[9]提出了一種兩級多任務調度模型，并對兩種基于兩級調度模型的調度策略進行了評價；王靜[10]針對云平臺下多訂單在多企業多時段的協同生產計劃問題進行了研究；王京[11]對云制造環境下云制造聯盟的相關問題進行了探討；周龍飛[12]總結了云制造相關研究現狀，對云制造環境下資源調度問題提供重要參考；齊二石[13]構建了云制造中制造資源共享時對雙方予以考慮的演化博弈模型；李長云[14]構建了結構方程模型以提升云制造平臺服務績效。

以上文獻均對云制造進行了深入的分析和探討，并在理論研究和實際應用方面取得相應的研究成果。但是，總的看來，目前的研究主要側重于需求方對提供方的選擇，資源方面也更多的是對機械、設備等硬資源的關注；而對于提供方選擇需求方以及人力資源這類軟資源的探討較為少見，并且在維度和指標上面，對素質品德等的關注度不夠。毋庸置疑的是，云制造資源中最重要的資源是人力資源，提供方乃是云制造環境中的不可或缺的組成部分。人力資源供需雙方在云平臺進行相互之間的選擇和匹配過程中，相對優秀的人力資源提供方通常會被多個需求方所相中，而此時，提供方需要做出決策，從需求方中選擇最佳者進行匹配。基于以上，從人力資源提供方的視角進行研究，針對提供方與需求方的配比關系為“一對多”的情況予以分析，以科學合理的指標和方法對各需求方進行評價，結合相應模型和算法求得各需求方的綜合需求能力，為提供方的選擇提供參考依據。

1 人力資源需求的評價與問題的描述

1.1 人力資源的特征

在所有云制造資源中，相較于其他硬制造資源而言，人力資源具有如下獨立特點：

1）服務柔性：硬資源在服務的過程中，不具有學習能力，只具有其相對固定的功能結構屬性，相較而言，人力資源具備學習能力，因此具有多種功能。

2）靈活性：供需服務過程中，人力資源可以根據具體情況而靈活地做出反應，以保證服務過程的有效進行，相較而言，硬資源難以做到。

3）無限性：硬資源的使用會涉及到損耗、折舊、老化等問題，而人力資源不存在這樣的情形，并且，隨著供需服務經驗的積累和相關知識的增長，人力資源還具有增值效應。

1.2 人力資源需求評價指標體系

若要對人力資源需求方做出選擇，提供方需要借用相對較為合理的指標對需求方進行評價。綜合前人的研究并充分考慮能對人力資源需求方的評價結果產生影響的各種因素，結合運用云制造環境下的服務質量評價技術QOS（quality of service）[15]，構建人力資源需求評價指標體系，如圖1所示。

圖1 人力資源需求評價模型

1、服務需求維：

(1)需求價格p1：人力資源需求方對于其自身需求愿意為提供方給予的報酬；

(2)需求時間p2：人力資源需求方對其需求服務所提出的從開始到結束整個過程需要的時間周期；

(3)需求質量p3：人力資源需求方對提供方的供給服務所要求的質量。

2、企業狀況維：

(1)經營現狀p4：人力資源需求方企業的經營現狀；

(2)企業地位p5：人力資源需求方企業在其行業內的地位；

(3)企業潛力p6：人力資源需求方企業在將來發展過程中，對于同類型服務的需求潛力。

3、品德素質維：

(1)溝通協作p7：在服務過程中，人力資源需求方能與提供方之間進行相互溝通、相互協作的素質能力；

(2)可靠程度p8：人力資源需求方對其與提供方所定下供需服務的穩定性方面的度量。設某人力資源需求方于云平臺與相應提供方所定下的供需服務總數是h，而其中違約或者半途違約的次數為k，則該需求方的可靠程度為，

（3）結款速度p9：供需服務結束之后，人力資源需求方為提供方給予報酬的態度和速度。

在以上評價指標中，經營現狀p4、企業潛力p6、協作溝通p7、結款速度p9屬于語言變量，因此采用如表1所示的語言評價集

表1 語言評價集

1.3 問題的描述

定義1 人力資源需求方評價模型為:

定義2 人力資源提供方的供給偏好模型為:

定義3 根據云平臺的搜索，得人力資源需求方集合為:

定義4 根據1.2中的評價指標體系，人力資源需求方的需求屬性集合為:

不同的評價指標具有不同的屬性，為了求解各人力資源需求方的需求能力Hdc (human resource demand capability)，需要對指標進行標準化和歸一化處理。

由下式將p:進行標準化處理，

式(6)、式(7)中，max pj，mim pj分別表示人力資源需求方屬性集合中第j項指標列的最大值和最小值。對于正向型指標采用式(6)進行標準化，如需求價格p1、經營現狀p4、企業潛力p6、溝通協作p7、可靠程度p8、結款速度p9；對負向型指標采用式(7)進行標準化，如需求時間p2、需求質量p3、企業地位p5，由此得標準化矩陣R'如下，

本文要解決的問題是：在各人力資源需求方的屬性向量R、R，、R*及人力資源提供方的供給偏好W*已知的情況下，提供方如何對需求方進行選擇并決策。

2 人力資源需求的選擇模型與方法

在云制造平臺，人力資源供需雙方時刻都在進行著相互之間的選擇與匹配。優質的人力資源提供方與一般性的提供方相比而言，通常是需求方所青睞的對象，因此，優秀的提供方被若干個需求方選中的情況頻繁存在，而此時，提供方需要從需求方中進行選擇，進而為其提供服務。從提供方的角度出發，對其進行需求方的選擇時進行分析，其選擇因素主要包括以下兩方面：

1）人力資源需求方的需求能力；

2）人力資源需求方與提供方自身的供給偏好的符合程度；

通過對該兩方面進行權衡，然后求得各人力資源需求方的綜合需求價值，從中選擇最優者與之匹配。

2.1 人力資源需求方客觀需求能力的求解

2.1.1 指標權重的求解

因變精度粗糙集模型[16]具備較強抗干擾能力，且作為一種求解指標客觀權重的較好方法。因此本文采用其進行人力資源需求方評價指標權重的求解，并由K中心聚類方法[16]進行聚類化處理。

設四元組集合I=(U,A=CUD,V,F)表示人力資源提供方的相關信息。其中，U代表實例對象，z條交易歷史表示為U={x1,x2,xz};A為屬性的集合，其中C={a1,a2,…am-1}為各指標屬性集，D={am} 為決策屬性集;V為A的值域;F指各個指標屬性反映到值域中的具體信息。

定義5：設X、Y表示論域的非空子集，且存在X ?Y，則有，

定義7：定義指標對數據對象的分類能力以指標屬性信息量予以表示[17]，則對于指標ap，由以下式子對其信息量γ(ap)進行求解，

上式中，代表實例對象根據指標ap所得出的等價類，｜xi｜指所得等價類的相應基數。

定義8 定義在根據決策屬性進行分類的時候，決策屬性對指標屬性的依賴程度由指標屬性的被依賴度予以表示[18]，則對于指標αp，由下式求得其被依賴程度λ(αp)，

由于γ(αp),λ(αp)分別代表指標重要程度的不同含義，因此，需要對二者進行綜合考慮和分析。采取下式對每個指標的客觀權重進行求解，

2.1.2 客觀需求能力的求解步驟

步驟1：由1.2 中所述的評價指標體系，對于人力資源需求方集合R={r1,r2,……,rn} 予以矩陣化，可得其屬性集合如下，

步驟2：采用1.3 中的式（6）、式（7）和式（8），對人力資源需求方的屬性集合進行標準化、歸一化處理得，

步驟3：采用2.1.1 中所述的變精度粗糙集模型對各評價指標的客觀權重進行求解，得wj(j=1,2,…,9)；

步驟4：由下式

求得需求方的客觀需求能力。

2.2 人力資源需求方偏好符合度的求解

偏好符合度Hpf (human resource demand preference fitness)表示人力資源需求方的需求與提供方的供給偏好之間的貼近程度，根據提供方的供給偏好模型，

2.3 人力資源需求方綜合需求價值的求解

人力資源需求方的綜合需求價值Hcdv(human resource comprehensive demand value) 表示以人力資源需求方的需求能力，以及其相對于提供方的供給偏好的符合度為基礎，進行權衡分析，綜合二者所得。運用以下數學公式求解，

上式中，ξ∈[0,1]，指人力資源需求方的需求能力在其綜合需求價值中所占百分比。

2.4 人力資源需求的選擇

通過2.1，2.2，2.3的具體求解，得到各需求方的綜合需求價值之后，對各需求方的綜合需求價值進行排序，人力資源提供方從中選擇綜合需求價值最大需求方，并與之進行匹配。

3 算例與分析

3.1 算例

某汽車公司G具有一-流的生產能力，在滿足公司自身的生產需要之余，具有充裕的空擋期，公司為了充分發揮其價值和力量，以獲得更多的收益，在云平臺中為相應的需求企業提供相關生產制造服務，其供給偏好模型為:

通過云平臺人力資源需求方的選擇，G公司的供給服務被需求企業1、2、3、4、5同時選中，并已知五家需求企業的需求信息如表2所示。針對G公司如何從五家需求企業中選擇最佳服務對象，作以下分析并決策。

表2 各需求方的需求信息

3.1.1 需求方需求能力的求解

對于各候選需求方的需求信息，由式(6)、式(7)進行標準化處理，得表3所示。由式(8)進行歸一化處理得表4所示。

表3 標準化處理后各候選需求方的需求信息

表4 歸一化處理后各候選需求方的需求信息

在云平臺中隨機抽取8條H公司歸一化后的交易記錄作為樣本，如表5所示。以5為聚類群數量，由K中心聚類方法將上表進行聚類化處理可得，如表6所示。

表5 H公司交易歷史記錄

表6 聚類化處理后H公司交易歷史記錄

同理可得其他各指標屬性的被依賴程度為:

將以上數據代人式(13)可得各評價指標所占權重，如表7所示。

再由式(14)得出各候選需求方的需求能力如表8所示。

表8 各候選需求方需求能力

3.1.2 需求方偏好符合度的求解

根據人力資源提供方的供給偏好模型:

W*={0.157,0.046,0.113,0.122,0.071,0.158,0.051,0.129,0.153}，由式(15)得各候選需求方的偏好符合度如表9所示。

表9 各候選需求方的偏好符合度

3.1.3 需求方綜合需求價值的求解

本文取ξ=0.65，根據上文內容，由式(16)可得各候選需求方的綜合需求價值，如表10所示。

表10 各候選需求方的綜合需求價值

3.1.4 排序與選擇

綜上所得，對各候選需求方的綜合需求價值進行排序，如下。

由此，候選需求方r4具有最大綜合需求價值，所以，人力資源提供方應該選擇需求方r4，為其提供服務。

3.2 人力資源提供方滿意率分析

定義人力資源提供方的匹配滿意率為提供方所滿意的匹配次數與其匹配總次數之比，如式（17）所示：

根據現存的選擇方法[19]，由實驗對三種不同的選擇方法下提供方的滿意率進行比較和分析。三種不同的選擇方法依次為：1）主觀選擇方法——僅以提供方的主觀偏好為依據進行選擇的方法；2）無差異選擇方法——對所有評價指標以相同的權重進行選擇的方法；3）本文所提供的選擇方法——既考慮到各評價指標客觀權重，又兼顧到提供方主觀供給偏好的選擇方法。通過實驗，對人力資源供需雙方的選擇匹配進行十次模擬，每次由300個人力資源提供方對需求方進行選擇，不同的選擇方法下提供方對于匹配結果的滿意率變化趨勢和對比如圖2所示。

圖2 不同選擇方法下提供方的滿意率變化與比較

由圖2可得，隨著選擇與匹配次數的增加，文中所采用的選擇方法與現有的方法相比，由于考慮了較為完善的評價指標，在各指標的客觀權重基礎之上兼顧到了人力資源提供方供給偏好方面的因素，所以提供方對于匹配結果的滿意率得到提高，且其穩定性越來越好。

4 結語

云平臺中，時時刻刻都在進行著人力資源供需雙方的相互選擇與匹配，如何在大量群體集中抉擇出滿足條件且又與自身的偏好相符的對象，是雙方亟需解決的問題。文章針對一個優質的人力資源提供方面對多個人力資源需求方時，其該如何從中做出選擇的情況進行了探討。根據提供方在云平臺中的交易記錄，以變精度粗糙集模型為支撐，對各項評價指標的客觀權重予以求解，再與需求方的需求信息相結合，得到各候選需求方的需求能力；考慮到提供方提供服務時的供給偏好，以各候選需求方歸一化后的需求信息為依據，獲得各候選需求方對于提供方供給偏好的符合程度；最后由比重系數ξ，計算各候選需求方的綜合需求價值，作為提供方的決策依據。該選擇方法可以較好地解決人力資源提供方對需求方的選擇問題，并對提供方的滿意率予以較好的保證。未來將融合企業文化方面的信息，對人力資源供需雙方的選擇匹配問題予以展開，進行進一步深入研究。