制造企业大规模定制中的客户信用评估系统研究

论文摘要

大规模定制生产(MC)作为21世纪的主要生产模式之一,追求以大规模生产的低成本满足客户的个性化需求;面向大规模定制的信用评估是现代制造企业避免信用风险的一种有效手段。因此,研究大规模定制与客户信用评估相互结合的方法并开发出相应的信用评估软件系统对于有效实施大规模定制生产模式具有重要的理论意义和应用价值。 本论文在分析和总结我国大规模定制和信用评估现状的基础上,应用软件工程化思想、数据库技术、Java技术、半结构化评估技术以及模糊评判技术,对制造企业大规模定制中的客户信用评估系统的开发进行了研究。论文在理论和实践中的主要成果与特色如下: (1) 阐述了大规模定制和信用评估的发展历程及其在制造企业中的应用现状,论述了二者相结合的重要意义。在分析国内外大规模定制和信用评估的研究和应用状况的基础上,提出了将大规模定制和信用评估结合起来,建立了构建基于B/S三层结构的网络化信用评估软件系统的体系结构。 (2) 论文阐述了大规模定制信用评估的基础理论,在分析系统目标和系统需求的基础上,论述了系统的总体方案设计,对系统的总体结构和功能模块以结构图和文字说明的形式进行了论述,并阐述了系统基于模糊评判评估模型的设计。 (3) 分析论述了采用Java技术的三层B/S构架在制造企业大规模定制中

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 大规模定制生产的概念及特征
• 1.1.1 大规模定制生产的概念
• 1.1.2 大规模定制生产的特征
• 1.2 信用评估的概念、历史及重要性
• 1.2.1 信用评估的概念和发展历史
• 1.2.2 信用评估的重要性
• 1.3 在制造业大规模定制生产中引入客户信用评估的必要性
• 1.4 课题研究意义及主要研究工作
• 第二章 制造业大规模定制客户信用评估的理论研究
• 2.1 信用评估的理论基础
• 2.1.1 国际上传统的信用评估要素
• 2.1.2 我国企业信用评估考核的基本要素
• 2.2 信用评估方法
• 2.2.1 定性分析与定量分析
• 2.2.1.1 定制企业客户信用评估定性分析方法
• 2.2.1.2 制企业客户信用评估定量分析法
• 第三章 客户信用评估模型
• 3.1 客户信用评估指标体系
• 3.1.1 定量指标体系
• 3.1.1.1 财务报表分析概述
• 3.1.1.2 基本财务比率
• 3.1.1.3 定量指标
• 3.1.1.4 指标权数设置
• 3.1.2 定性指标体系
• 3.1.2.1 指标体系建立的原则
• 3.1.2.2 系统定性指标
• 3.2 客户信用评估系统算法设计
• 3.2.1 定量评价算法
• 3.2.1.1 基本指标的评价
• 3.2.1.2 修正系数的计算
• 3.2.1.3 修正后得分的计算
• 3.2.2 定性评价算法
• 3.2.2.1 层次分析法在确定评价指标权重的应用
• 3.2.2.2 层次分析法的改进算法
• 3.2.2.3 模糊评判
• 第四章 大规模定制中的客户信用评估系统软件分析与设计
• 4.1 系统需求分析
• 4.1.1 大规模定制中的客户信用评估系统问题分析及需求描述
• 4.1.2 大规模定制中的客户信用评估系统分析人员主要任务
• 4.2 大规模定制系统划分
• 4.2.1 客户定制子系统
• 4.2.2 定制协商子系统
• 4.2.3 定制生产子系统
• 4.2.4 产品配送子系统
• 4.2.5 售后服务模块与客户关系子系统
• 4.3 信用评估流程设计
• 4.4 系统体系结构
• 4.5 系统功能模型
• 4.6 系统开发技术
• 4.6.1 动态网页开发技术
• 4.6.2 半结构化评估技术
• 4.6.3 应用系统安全
• 第五章 客户信用评估系统的数据库建立
• 5.1 系统 ER模型的建立
• 5.1 系统 ER模型的建立
• 5.1.1 设计特点
• 5.1.2 客户信用评估信息系统信息建模
• 5.2 数据集成共享实现
• 5.2.1 软件实现
• 5.2.2 硬件实现
• 第六章 系统开发实例
• 6.1 系统开发环境
• 6.2 系统运行环境
• 6.3 运行实例
• 6.3.1 客户信息维护界面
• 6.3.2 信用评估界面
• 6.3.3 指标权重维护界面
• 6.3.4 信用评估结果界面
• 第七章 总结及展望
• 攻读硕士学位期间的科研工作及发表论文情况
• 1 作者在攻读硕士学位期间发表的论文
• 2 作者在攻读硕士学位期间参与的科研工作
• 论文声明
• 致谢