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智能制造背景下供应商管理研究 版权信息
- ISBN：9787302637004
- 条形码：9787302637004 ; 978-7-302-63700-4
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
智能制造背景下供应商管理研究 本书特色
本书内容力求原创，突出理论模型与案例研究相结合，相关理论和实践为智能制造企业供应商管理特定问题提供了针对性的思路和和建设性的参考。
智能制造背景下供应商管理研究 内容简介
近年来，在国家自然科学基金等项目的资助下，作者及其团队在智能制造供应商管理方面做了一些研究工作，本书将研究工作取得的成果进行归纳和总结，从供应商效率评价、供应商风险评价、供应商激励和供应商收益分配几个维度系统介绍智能制造核心企业存在的供应商管理问题。目前，我国智能制造发展整体处于起步和探索阶段，智能制造背景下供应商管理相关理论、方法和技术仍在不断完善中，本书内容力求原创，突出理论模型与案例研究相结合，相关理论和实践为智能制造企业供应商管理特定问题提供了针对性的思路和和建设性的参考。
智能制造背景下供应商管理研究 目录
第1章绪论
1.1研究背景
1.2国内外研究现状
1.2.1供应商效率评价国内外现状
1.2.2供应商风险评价国内外研究现状
1.2.3供应商激励国内外研究现状
1.2.4供应商利益分配国内外研究现状
1.3研究内容
1.4本章小结 第2章相关理论与方法
2.1供应商管理理论
2.1.1供应商分类
2.1.2供应商效率及评价
2.2复杂网络理论
2.3协同理论
2.4熵理论
2.4.1协同熵
2.4.2熵权法
2.5过度自信理论
2.6博弈论
2.7BP神经网络
2.7.1BP神经网络的基本介绍
2.7.2BP神经网络的优缺点
2.8*小二乘结构方程模型
2.9Shapley值法
2.10t-SNE算法
2.11本章小结 第3章智能制造背景下基于复杂网络的供应商效率评价
3.1复杂供应商网络
3.1.1复杂供应商网络定义
3.1.2复杂供应商网络特征分析
3.1.3复杂供应商网络角色划分
3.2复杂供应商网络建模思想
3.3复杂供应商网络协同熵值度量
3.4复杂供应商网络协同效率评价模型构建
3.4.1复杂供应商网络成员协同关系建立
3.4.2复杂供应商网络协同评价参数确定
3.5案例分析
3.5.1数据收集与统计
3.5.2结果分析与建议
3.6管理启示
3.7本章小结 第4章智能制造背景下基于分类管理的供应商效率评价
4.1构建智能制造企业供应商分类指标体系及评价指标体系
4.1.1评价指标体系构建原则
4.1.2智能制造企业供应商分类指标构建
4.1.3智能制造企业供应商效率评价指标构建
4.1.4指标权重计算
4.1.5分类算法
4.2改进PSO算法
4.2.1粒子群优化算法概念
4.2.2粒子群优化算法特点
4.2.3改进粒子群优化算法
4.3基于DPMPSO-BP构建智能制造供应商评价模型
4.3.1基于DPMPSO改进BP神经网络算法
4.3.2贝叶斯分类下的DPMPSO-BP神经网络评价模型
4.4案例分析
4.4.1DPMPSO-BP神经网络模型结构设计
4.4.2贝叶斯分类下改进DPMPSO-BP神经网络的应用
4.4.3评价结果分析与建议
4.5本章小结 第5章智能制造背景下基于PLS-SEM的供应商风险评价
5.1智能制造背景下供应商风险评价指标构建
5.2智能制造背景下基于PLS-SEM的供应商风险评价模型
5.3实证分析
5.3.1数据收集与分析
5.3.2模型效果检验
5.4评价结果及建议
5.4.1一级指标视角结果分析及建议
5.4.2二级指标视角结果分析及建议
5.5本章小结 第6章智能制造背景下考虑随机产出风险的供应商激励
6.1随机产出风险分析
6.2基于成本共担和收入共享的Stackelberg激励模型构建
6.2.1假设条件与模型构建
6.2.2模型求解
6.3算例分析
6.4管理启示
6.5本章小结 第7章智能制造背景下考虑过度自信风险的供应商激励
7.1过度自信风险分析
7.2基于t-SNE的过度自信判定
7.2.1智能制造能力成熟度指标体系构建
7.2.2数据收集及标准化处理
7.2.3过度自信程度聚类判定
7.3考虑过度自信的Stackelberg激励模型构建
7.3.1假设条件
7.3.2讨论与分析
7.4算例分析
7.4.1过度自信判定模型算例分析
7.4.2供应商激励模型算例分析
7.4.3管理启示
7.5本章小结 第8章智能制造背景下考虑协同贡献度的供应商收益分配
8.1协同收益与协同效率关联性分析
8.2Shapley值法协同收益分配方法
8.2.1Shapley值法应用
8.2.2Shapley值法缺陷
8.3考虑协同贡献度的复杂供应商网络协同收益分配模型
8.3.1复杂供应商网络成员实际协同能力影响因素
8.3.2复杂供应商网络成员观测协同能力影响因素
8.3.3考虑协同贡献度的复杂供应商网络协同收益分配方案
8.4算例分析
8.5管理启示
8.6本章小结 第9章总结与展望
9.1总结
9.2展望 参考文献
1.1研究背景
1.2国内外研究现状
1.2.1供应商效率评价国内外现状
1.2.2供应商风险评价国内外研究现状
1.2.3供应商激励国内外研究现状
1.2.4供应商利益分配国内外研究现状
1.3研究内容
1.4本章小结 第2章相关理论与方法
2.1供应商管理理论
2.1.1供应商分类
2.1.2供应商效率及评价
2.2复杂网络理论
2.3协同理论
2.4熵理论
2.4.1协同熵
2.4.2熵权法
2.5过度自信理论
2.6博弈论
2.7BP神经网络
2.7.1BP神经网络的基本介绍
2.7.2BP神经网络的优缺点
2.8*小二乘结构方程模型
2.9Shapley值法
2.10t-SNE算法
2.11本章小结 第3章智能制造背景下基于复杂网络的供应商效率评价
3.1复杂供应商网络
3.1.1复杂供应商网络定义
3.1.2复杂供应商网络特征分析
3.1.3复杂供应商网络角色划分
3.2复杂供应商网络建模思想
3.3复杂供应商网络协同熵值度量
3.4复杂供应商网络协同效率评价模型构建
3.4.1复杂供应商网络成员协同关系建立
3.4.2复杂供应商网络协同评价参数确定
3.5案例分析
3.5.1数据收集与统计
3.5.2结果分析与建议
3.6管理启示
3.7本章小结 第4章智能制造背景下基于分类管理的供应商效率评价
4.1构建智能制造企业供应商分类指标体系及评价指标体系
4.1.1评价指标体系构建原则
4.1.2智能制造企业供应商分类指标构建
4.1.3智能制造企业供应商效率评价指标构建
4.1.4指标权重计算
4.1.5分类算法
4.2改进PSO算法
4.2.1粒子群优化算法概念
4.2.2粒子群优化算法特点
4.2.3改进粒子群优化算法
4.3基于DPMPSO-BP构建智能制造供应商评价模型
4.3.1基于DPMPSO改进BP神经网络算法
4.3.2贝叶斯分类下的DPMPSO-BP神经网络评价模型
4.4案例分析
4.4.1DPMPSO-BP神经网络模型结构设计
4.4.2贝叶斯分类下改进DPMPSO-BP神经网络的应用
4.4.3评价结果分析与建议
4.5本章小结 第5章智能制造背景下基于PLS-SEM的供应商风险评价
5.1智能制造背景下供应商风险评价指标构建
5.2智能制造背景下基于PLS-SEM的供应商风险评价模型
5.3实证分析
5.3.1数据收集与分析
5.3.2模型效果检验
5.4评价结果及建议
5.4.1一级指标视角结果分析及建议
5.4.2二级指标视角结果分析及建议
5.5本章小结 第6章智能制造背景下考虑随机产出风险的供应商激励
6.1随机产出风险分析
6.2基于成本共担和收入共享的Stackelberg激励模型构建
6.2.1假设条件与模型构建
6.2.2模型求解
6.3算例分析
6.4管理启示
6.5本章小结 第7章智能制造背景下考虑过度自信风险的供应商激励
7.1过度自信风险分析
7.2基于t-SNE的过度自信判定
7.2.1智能制造能力成熟度指标体系构建
7.2.2数据收集及标准化处理
7.2.3过度自信程度聚类判定
7.3考虑过度自信的Stackelberg激励模型构建
7.3.1假设条件
7.3.2讨论与分析
7.4算例分析
7.4.1过度自信判定模型算例分析
7.4.2供应商激励模型算例分析
7.4.3管理启示
7.5本章小结 第8章智能制造背景下考虑协同贡献度的供应商收益分配
8.1协同收益与协同效率关联性分析
8.2Shapley值法协同收益分配方法
8.2.1Shapley值法应用
8.2.2Shapley值法缺陷
8.3考虑协同贡献度的复杂供应商网络协同收益分配模型
8.3.1复杂供应商网络成员实际协同能力影响因素
8.3.2复杂供应商网络成员观测协同能力影响因素
8.3.3考虑协同贡献度的复杂供应商网络协同收益分配方案
8.4算例分析
8.5管理启示
8.6本章小结 第9章总结与展望
9.1总结
9.2展望 参考文献
展开全部
智能制造背景下供应商管理研究 作者简介
石莉,博士，教授，博士后，硕士生导师，安徽省人工智能学会理事，中国人工智能学会会员，美国匹兹堡大学访问学者。获管理科学与工程专业博士学位，主要从事智能制造供应商管理、智能决策与优化、评价理论与方法等方面的教学和科研工作。
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