IT系统招标管理量化及招标评分方法研究.doc

IT 系统招标管理量化及招标评分方法研究李科黄林军李系统招标更加科学公正合理。 李科，硕士，中山大学管理学院；黄林军，讲师，中山大学管理学院；李旲，副教授，中山大学管理学院。摘要：本文针对复杂 IT 系统招标评价问题，数量化招标指标，应 用 BP 神经网络作为技术评分规则，设计可调整差异斜率价 格评分规则作为商务分评分规则，综合平衡标的技术因素和 价格因素，制定科学的招标评分方法，防止“围标”、“搅 标”及腐败现象的出现，使得 IT关键词：复杂 IT 系统、招标评分、BP 神经网络JEL：C45，C81 一、引 言 企业信息化能够加强企业竞争力、加快企业发展，信息化需要 IT 系统平台的支撑。随着 IT 系统的细化，延伸出许多行业，而为企业服务的 IT 系 统往往是一个复杂的综合体。企业为完善和发展 IT 系统，需要对 IT 系统进 行采购。大多数企业在采购复杂 IT 系统过程中由于系统的复杂性存在诸多 问题，如自身技术力量缺乏，缺乏历史数据，容易被操纵，评审专家不公正 等，为使招标有效、公正，防止腐败现象出现，大部份企业采用公开招标形 式。目前对招标管理的研究主要集中在对招标工程文档的管理、对招标流程 的研究、对某一种招标管理模式的研究、对政府采购及招标管理的研究等；在招标管理结合 IT 方面的研究大部分集中在招标管理系统支撑方面的应用，如：基于 Web 的网上招标管理系统，某一种开发语言在招标管理系统中的应用，网上招标管理的安全性或是某一种 IT 技术在招标管理系统中的应用等。全文以 IT 硬件系统为研究对象，通过制定定性、定量的招标指标，制定科学的招标评分方法，使得 IT 系统招标更加科学合理。 二、目前的招标评分方法 招标的评分方法通常是评定一个标的的准绳，而这些评分细则是依据招标需求指标，按照进行加权、累加得出最终结果。如何制定公平、公正的招 标评分方法及规则是决定哪个供应商中标的关键。招标评分一般是由技术分、商务分或价格分组成，例如，总分 100 分中 以技术分占 40%，商务分占 60%作为最后的比例分配。通过这些评分供应商 以最后的分数作为中标依据，从而达到公平、公正的要求。综合评估分 = 技术得分40% 商务得分60%。技术分：一般由评标委员会对所有投标文件的技术部分的响应进行审核 和分析，将每一个评委的评分汇集，除去最高分和最低分后进行算术平均（精 确到小数点后两位），得出该投标人的技术得分。表 1 是企业技术存储 项目（简称项目 A）技术评分方法。表 1通讯公司存储项目技术评分表为中；超过 50%为优。注：为必须满足的技术指标。商务分的计算方法一般有三种：（1）不公布明确商务分的计算方法，这样在选择中标供应商的余地很 大，可操作空间也大，方便高层领导决策。（2）用以下公式作为商务分的评分细则： 以有效投标价平均值（有效投标价平均值 = 各有效投标人报价的总和有效投标人数量）为基准价，定其基准价格分为 80 分。投标人的投标总 价每高于基准价 y%，其价格得分为在基准价格分的基础上扣 y（精确到小数 点后两位）分，最低 60 分；每低于基准价 y%，其价格得分为在基准价格分 的基础上加 y（精确到小数点后两位）分，最高 100 分。由此，算出每个投标人的“价格得分”或“商务得分”。商务分 = 80 + Pave Pi（1）这里 Pave 为合格投标人的有效投标价平均值；Pi 为合格投标人的投标价，序号项目分值评定内容及说明投标人 1投标人 2一设备配置及性能指标661盘阵物理裸容量配置要求4所有投标设备均符合标书要求 为中；超过 50%为优。2单磁盘阵列最多磁盘驱动器数 量2所有投标设备均符合标书要求 为中；超过 50%为优。3盘阵 Cache 容量配置要求4所有投标设备均符合标书要求 为中；超过 50%为优。4盘阵 Cache 扩展容量要求2所有投标设备均符合标书要求5是否有写 Cache 电源保护2所有投标设备均符合标书要求 为优；不符合为差。总分100 为价格系数，取 1.25。例如：共有四个供应商投标（投标价格分别为 100 万元、80 万元、70 万 元、50 万元），根据上面公式计算最后的商务得分分别为 60 分、76 分、84 分、100 分（参见图 1）。图 1 商务分（3）去掉一个价格最高的供应商，再去掉一个价格最低的供应商，然后再用上一条公式计算。第 1 种计算方法明显受人为决定因素。第 2 种评分规则很明显最低价格 的供应商最高分，这种评分规则往往导致总是价格最低的供应商中标，而价 格最低经常是实力最差的供应商，这些实力较差的供应商为了拿到单子往往 以最低的价格投标。第 3 种评分规则，会造成供应商串通围标，用其中一家 将价格弄得很高，导致评分线斜率下降，以缩小其他供应商的商务分之间的 差异。第 3 种评分规则由于首先去掉价格最高及最低的两个供应商，当所有 供应商所投价格都较相近时，可能会把优质的供应商去掉，而且在投标供应 商少时不太适用。 三、招标评分规则之改进 由于目前招标评分规则存在的弊端。因此需要改进招标评标的评分规则，既要淘汰劣质的供应商，又要保留优质的供应商，对于一些关键的技术 指标，要求供应商必须都满足，否则取消投标资格。同时需要将技术分与价 格分关联，让技术的先进性能对应一定的价格分数，即如果某个供应商的价 格虽然比其他供应商的价格贵一些，但由于其产品技术的先进性，最后技术 分与价格商务分的总和仍高于其他竞争对手而中标，同时也要区分技术先进 性并不等于就可以漫天要价，要在技术分与价格分之间形成对比量化关系。 对于技术分与商务分的评分规则除了常用的评分方法，本文引入两种评 分规则，分别应用于技术评分规则及价格商务评分规则。技术分可采用 BP 神经网络评分法则，价格商务分可采用可调整技术分与价格商务分差异斜率的评分规则。1BP 神经网络评分规则人工神经网络（artificial neural network，ANN）又称神经网络，是在现 代神经科学研究的基础上，对生物神经系统的结构和功能进行数学抽象、简 化和模仿而逐步发展起来的一种信息处理和计算系统。至今为止，人们提出 了 30 多种神经网络模型，其中 1986 年 Williams 等提出的反向传播算法也称 BP 神经网络应用广泛。本文采用 BP 神经网络改善招标管理的招标评审方法， 将其应用于招标的评标规则中。以过往众多经验丰富的评标专家对某类设备或系统采购过程的评标结 果，以及过去为企业服务过的供应商的历史服务记录作为样本，在计算机上 对已构造好的 BP 神经网络进行训练，再利用训练好的 BP 神经网络模型对 参选投标方案进行评价，以获得科学的预测结果。应用 BP 神经网络进行投标评价步骤及方法如图 2。我们以 A 项目为例 对 BP 神经网络的对招标评分的应用进行详细描述。图 2 BP 神经网络进行投标评价步骤（1） 建立指标体系和评价标准在明确需求、分析采购特点、原则的基础上，对标的系统确定评价指标 体系及评价标准。对 A 项目，我们将其存储项目的采购指标体系进行分类划 分（参见图 3）。图 3 通讯公司存储项目采购指标体系分类将绝对值大的原始数据转变成绝对值较小的样本集，将指标原始数据形成的样本集经过以下的数据处理（参见表 2）。表 2通讯公司存储项目采购指标规格注：为必须满足的技术指标。（2） 建立 BP 神经网络模型通过分析 A 项目采购指标体系和综合评价标准，可以确定 BP 神经网络 模型。本项目中 BP 神经网络要点：1） 网络层数，为 2 层。2） 输入节点数，输入节点就是指标体系的评标数据，即输入节点数为36。3） 输出节点数，在本案例中每组数据只需输出一个结果，即输出节点 数为 1。4） 隐层节点数，经验公式为 n = sqr(ni + no) + a ，ni 为输入节点数，no为输出节点数，a 为 110 的常数。采用试算方法确定隐层节点数为 14。5） 传输函数，采用 Sigmoid 函数。6） 训练算法，采用 trainlm 或 traingd 函数。BP 神经网络是要根据模型反复训练以取得预测曲线，从而对未知情况 进行评估而得到其结果。（3） 建立样本集及训练 BP 神经网络根据 XX 通讯公司存储项目采购指标体系及评定标准，结合以往招投标 结果或专家评定的结果，收集其中数据样本共三组数据，q1、q2 和 q3。BP 神经网络训练曲线如图 4。分类序号项目技术规格要求备注技术 性能1存储物理裸配置容量100TB 裸容量实际配置除以 100TB2存储最大支持磁盘数量450 个实际配置除以 450 个系统 功能15支持虚拟端口技术满足满足得 1,不满足得 016每个物理端口支持虚拟端口数量满足满足得 1,不满足得 0可靠 性23存储系统MTBF不小于25,000小时满足实际平均故障 修 理时间除以 25,000 小时24支持存储在线微码升级满足满足得 1,不满足得 0售前 服务28投标方案的完整性、合理性满分 5 分29投标方案停机时间2 小时2 小时以内得 1；2 小时以上，4小时以下得 0；4 小时以上得-2售后 服务32技术支持人员数量2 人实际配置除以 2 人33故障处理响应时间2 小时实际配置除以 2 小时图 4 BP 神经网络训练曲线（4） 应用 BP 神经网络进行评价应用 BP 神经网络进行验证，输入 q1、q2 数据样本进行训练，以 q3 数 据样本进行验证，结果如下（参见表 3）。采用供应商 3 的数据进行验证，结果为 0.6834，基本符合专家的评估数 据。因此 BP 神经网络模型具备一定评价能力。将供应商 4 的数据输入，经过 BP 神经网络计算输出为 0.7752。2可调整差异斜率价格评分规则 企业如何在标的系统的技术性能、功能、服务与价格、投资收益率或是预算资金中取得平衡是困扰企业重要问题之一。为防止某些供应商合谋进行 “围标”我们采用可调整差异斜率的价格评分方法。价格评分（100 分）按以下公式进行计算：Pi P min评分= （2）其中： 为价格权重 100；Pi 为合格投标人的有效投标价；Pmin 为合格投标人的最低有效投标价； 为价格计算系数，为 5。仍以 A 项目为例，四个供应商投标（投标价格分别为 100 万元、80 万元、70 万元、50 万元），根据现有公式计算，最后的商务得分分别为 90 分、94 分、96 分、100 分，如图 5 所示。表 3数据列表图 5 可调整差异斜率的评分结果其中原来投标价格为 100 万元的供应商，若再改投 200 万元，仍沿用现有可调整斜率的计算方法，结果如图 6 所示。图 6 “围标”可调整差异斜率的评分结果由图 6 可见，商务分计算直线斜率保持不变，其中四个供应商的商务得分分别变为 70 分、94 分、96 分、100 分，并且除投 200 万元的供应商商务 得分变为 70 分外，其余均保持不变。同时，根据公式，可以知道每一分技 术综合分值 5 万元。实务操作中，可根据企业标的实际情况，决定每一分技 术综合分值多少钱，以此换取商务分，以便企业在衡量系统技术性能、实际 价值及投资收益率方面做出适当的衡量。 四、结 论 本文应用 BP 神经网络对投标方案技术分进行科学的评测，应用可调整差异斜率价格评分规则计算商务分，这些评分规则的改善，取得以下效果：（1）首先在技术评分环节将不合格的供应商淘汰出局；（2）可让供应商以 技术分换取相应的价格商务分，保证项目的技术先进性；（3）合理评价供 应商之间投标价格的商务分；（4）防止供应商“围标”、“搅标”。给予 各投标供应商公平、公正的评分，并且将投标供应商在“围标”、“搅标” 的影响降到最低。参考文献安波、李双庆、唐亮贵、程代杰，2004：一个电子商务招标模型，计算机工程与应用第 31 期。 焦李成，1993：神经网络计算，西安：西安电子科技大学出版社。 刘永成、卢炎生、罗朝辉，2003：BP 神经网络在军队采购招标投标管理系统中的应用，舰船电子工程第 1 期。鲁耀斌、杜建峰、张金隆，2001：Internet 环境下在线评标系统的研究，计算机工 程与应用第 23 期。史忠植，1993：神经计算，北京：电子工业出版社。 杨大峰、钱锋，2005：粗糙集神经网络混和系统及其应用，通讯和计算机第 2期。Lee, T. H., Q. C. Wang and W. K. A. Tan, 1993, Framework for Robust NeuralNetwork-Based Control of Nonlinear Servomechannisms, IEEE Trans, 3（2）, 190197.IT System Tender Management Quantificationand Tender Grading Method ResearchLi KeHuang LinjunLi YingAbstract：In this paper, to solve the problem of the complex IT system tender appraisal, we usethe BP neural network as the technical grading rule to quantify the tender indicators, and design the adjustable difference slope price grading rules as the commercial grading rules. Then we consider both the techno