供应链中信息协同度度量研究

论文摘要

如今,供应链管理已经成为一种先进的管理模式和方法,而供应链协同在供应链管理中具有重要的地位,是未来供应链发展的方向和趋势。供应链协同是以信息协同为基础和条件的,它需要建立在高度的信息协同基础之上。于是,如何促进供应链中的信息协同,实现供应链协同管理就显得非常有意义。首先,本文介绍了供应链协同管理和供应链信息协同的研究现状,发现对于供应链信息协同度度量的研究相对较少,对于度量方法的研究有待进一步深入和展开。其次,系统论述了供应链协同和供应链信息协同的相关理论和知识,在深入学习和研究的基础上提出信息协同是供应链协同的重要保障机制,通过信息协同度度量能够识别供应链中信息协同的薄弱环节,促进供应链中节点企业的信息协同。随后,根据协同学中“协同度”的观点,提出了信息协同度的概念,并对信息协同度度量的目的和原则进行了充分说明,丰富和完善了供应链信息协同理论体系。然后,本文对现有度量方法的优点及不足进行了分析,并对影响信息协同度的因素进行了全面、深入的剖析,在对DSCC方法改进和完善的基础上提出了DICSC方法。该方法扩大了对信息交互范围的度量,改进了对信息种类的度量,并增加了对信息质量的度量,包括信息延展度、信息强度和信息质量度三个指标。其中,信息延展度不仅考虑了横向上信息交互的深度而且考虑了纵向上信息交互的广度,信息强度主要包括需求信息、供应信息(包括库存水平、生产能力、生产计划)和运输信息三大类关键信息,信息质量度对影响信息质量的信息准确性、信息及时性和信息有效性进行了度量。最后,进行了实证分析,将该度量方法应用到了汽车行业供应链上,通过对北京奔驰供应链信息协同度的度量验证了该方法的有效性和可行性。

论文目录

• 致谢
• 中文摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究背景和研究意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 供应链协同
• 1.2.2 供应链信息协同
• 1.2.3 信息协同度度量
• 1.3 论文的研究内容与结构
• 1.3.1 论文的研究内容
• 1.3.2 论文的结构
• 2 供应链信息协同度度量概述
• 2.1 供应链信息协同
• 2.1.1 信息协同的重要性
• 2.1.2 信息协同的内容
• 2.1.3 信息协同的层次
• 2.1.4 信息协同的障碍
• 2.2 供应链信息协同度度量
• 2.2.1 信息协同度的定义
• 2.2.2 信息协同度度量的目的
• 2.2.3 信息协同度度量的原则
• 2.3 现有的供应链信息协同度度量方法
• 2.3.1 DSCC方法简介
• 2.3.2 DSCC方法的优点分析
• 2.3.3 DSCC方法的不足分析
• 2.4 本章小结
• 3 供应链信息协同度度量方法构建
• 3.1 DICSC方法的提出
• 3.1.1 新方法的改进
• 3.1.2 新方法指标描述
• 3.2 信息延展度
• 3.2.1 指标度量的必要性分析
• 3.2.2 指标度量的方法
• 3.3 信息强度
• 3.3.1 指标度量的必要性分析
• 3.3.2 指标度量的方法
• 3.4 信息质量度
• 3.4.1 指标度量的必要性分析
• 3.4.2 指标度量的方法
• 3.5 本章小结
• 4 基于汽车制造业的供应链信息协同度度量实证分析
• 4.1 汽车行业供应链现状分析
• 4.1.1 汽车行业供应链的特点
• 4.1.2 汽车行业供应链信息化及信息协同状况
• 4.2 实证公司背景简介
• 4.2.1 BBAC公司的基本情况
• 4.2.2 BBAC公司的信息化现状
• 4.3 DICSC方法验证
• 4.3.1 度量指标计算
• 4.3.2 度量结果分析
• 4.4 本章小结
• 5 结论与展望
• 5.1 本文的主要结论
• 5.2 主要创新点
• 5.3 仍待解决的问题
• 参考文献
• 作者简历
• 学位论文数据集