1982年，以美国布鲁克海文国家试验室与德国玉立希核研究中心牵头的多国能源系统协作项目大功告成，它为西方国家制定能源政策、化解由于石油价格暴涨所产生的能源危机做出了不可估量的贡献。该项目的目的是评价能源新工艺在未来国家级能源系统中的作用。毫无疑问，这样的评价需要建立一个通用的计算机化的模型。经认真考虑和多方比较，他们一致选择了多周期的线性规划模型。

　　15年过去了，我们对线性规划在管理、决策及ERP中作用的认识仍然不够。从1996年到今年8月，《计算机世界》所发表的30多篇有关MRP或ERP的文章中，除两篇文章各有一处提到“优化”一词外，其余皆未提及。至于线性规划，则全未触及，好像毫无关系。

　　优化：企业效益的源泉

　　从60年代初期的MRP到MRPⅡ再到90年代初的ERP，前后整整经历了30年的时间，为时不短。就MRP与ERP的字面看，其差别仅仅是优化的资源种类由少变多、由局部变全部罢了。但有一个字没有变，那就是“PLANNING”。什么是PLANNING？按字面讲是“做计划”、“做规划”或“计划”、“规划”。对企业而言，做计划并不是什么困难的事情，困难的是做一个好的，经得起推敲与论证同时又能给企业带来较大效益的计划。有鉴于此，我们宁可将“PLANNING”译为“做规划”或“规划”，因为由此才会联系到线性规划、非线性规划及动态规划，才会联系到目标与优化。事实上，MRP到MRPⅡ再到ERP的发展历程正是企业的线性规划模型与优化的范围由小到大、由局部到全局的过程。企业的效益依赖于资源配置的优化，即依赖于线性规划模型的优化。优化的范围越大，效果也就越好。如若不然，我们为什么还要将MRP扩大到MRPⅡ再扩大到ERP呢？

　　清仓查库、摸清资源、建立良好的会计系统与审计系统、机构重组、激励机制及企业文化等亦可提高企业的效益。但这与ERP及模型的优化不是一个概念。前者是经验、艺术，是事务处理；而后者是揭示企业运作规律、获取更大效益的科学与技术。随着时间的推移，这类科技在企业管理中的应用将更加深入、广泛。我们认为，企业利用科学与技术揭示其运作规律并获取更大效益的举措亦是知识经济除信息化与全球化以外的又一显著特征。

　　优化的困难

　　我们将ERP线性规划模型的优化分成两种类型。一类是生产计划确定后的优化。对换这类计算，由于种种产品、原材料、零部件的价格都是确定的，广告与促销亦已确定，因此在这种情况下，ERP求解的是一个确定性的线性规划问题。相对而言，这一类的计算要容易一些。另一类计算是让ERP支持企业未来的决策。从本质上说，ERP仅仅是一个大的资源优化器而已，对未来的探索ERP是无能为力的。管理者（可能借助某些挖掘工具）必须分析未来的经济走势、分析未来的消费趋势并预测同行的产销动向，然后确定自己的产品价格、广告与促销策略，最后再将这些数据交给ERP计算。由于未来的经济走势、未来的消费趋势、同行未来的产销策略以及基于上述情况所确定的产品价格、广告与促销策略都是预先假定的、不确定的，因此第二类计算实际上是求解一个随机线性规划问题。据我们所知，此类问题仍在研究之中，尚无好的计算方法。这一类计算要比第一类复杂得多。

　　俗话说：“人无远虑，必有近优。”企业亦是如此。第二类计算就是寻企业之远虑、找化解之对策、解企业之忧愁。第二类计算与企业的发展乃至命运是息息相关的，因此它比第一类计算更为重要、更困难。

　　国外有一个词叫做“SCENARIO”，国内常译为“假定方案”、“假设方案”等。SCENARIO的任务是研究系统未来的格局。由于经济、金融系统受政治及天灾人祸的影响，企业SCENARIO的研究不是一件轻松的事情。你可以随便搞一个SCENARIO，但ERP的优化未必能求出结果；就是可以求得结果，如果未来的格局不像你所说的那样，求得的结果又有什么意义？

　　现在人们所能做的是搞许多SCENARIO，然后对每一个SCENARIO搞一次优化。SCENARIO搞得好，ERP的优化就好；SCENARIO搞得不好，ERP的优化只能跟着胡说八道。不管SCENARIO搞得如何，最终的决策还得靠企业管理者。在这里，SCENARIO是更软、更艰深的任务。亚洲金融风暴就是铁证。请不要将探索未来的艰难与实施ERP的困难混为一谈，这完全是两种不同的事情。对企业未来的探索是企业的任务，与ERP或ERP的供应商没有关系。

　　基于优化的ERP实施方案

　　既然ERP就是企业资源配置的规划，而企业的效益又依赖于描述这种配置的线性规划模型的优化，那么就让我们把建立线性规划模型与模型的优化作为我们首要的同时也是最终的目标。其他任务都放在次要的从属地位上。项目的前期要建立经济与金融体系的评价准则及企业的计量体系。当然要摸清企业的资源。如何摸清企业的资源？第一种方法是先建网、建库、查询、文件转换，建立线性规划模型，由机器向ERP模型提奖学金数据，完全实现自动化。当然这是非常耗时、耗资、耗工的事情。在人力、财力、时间允许的情况下，将ERP的自动化水平搞得高一些，将一些辅助功能搞的好一些、全一些，这乃是大好的事情。问题是我们仍然是一个发展中国家，仍不富裕，大量的国有企业仍处在亏损的劣境之中，要一下子拿出几百万元人民币，集中几十位计算机专家，实在是勉为其难。如果再拖上好几年，那就很难让人忍受这种无休无止的状态。产生这种状态的根源要么是企业管理混乱，理不清财与物；要么是不知道ERP的最终目标究竟是什么，不知道线性规划大系统分析的方法学，总是在物流、开环、闭环上绕圈子。

　　第二种方法是缩小工作面，集中兵力打歼灭战，即集中精力建立线性规划模型，集中精力摸清企业的资源，搜集模型所需要的数据，由人向计算机提供数据。在初见成效的情况下，在财力、人力允许的情况下，再搞建网、建库、查询、数据采集、文件转换等事情，再来提高系统的自动化水平。我们决不是说建网、建库、查询、数据采集、文件转换等事情应该在建立线性规划模型之后。我们的意见是在人力、财力有限的情况下，可以先将它们放一放，不要将这些任务作为实施ERP的必要性条件。需要指出的是，模型所需的数据常常需要折衷处理，SCENARIO所研究的未来事态更需人脑的分析与判断，不经分析与处理直接输入计算机是没有意义的，在今天的技术条件下也是不可能的。

　　线性规划模型必须是通用的、灵活的、积木式的和可视的。通用与灵活是要求线性规划模型能适用于所有的企业。要做到这一点，模型必须是积木式的。可视不是通常所说的人机界面，它指的是“浓缩”模型的一种方法。这种方法无论是对模型自身的开发还是模型的实际计算都是极其重要的，而且系统愈大，作用愈显著。

　　在ERP的实施中，要把ERP与工业控制系统分开。ERP是一个资源调度或决策支持系统，可以评价种种工艺，但不等于自动控制。经验告诉我们，第二种方法是一种速度快、见效快、投入少的方法。企业在花费不大的情况下在短期内得益，让其再投财力人力，再扩大大与提高项目的功能就易如反掌。因此对ERP的供应商而言，这也是一个可以接受的方法。