网络化制造的敏捷供应链管理关键技术研究

论文摘要

今天,企业面临的挑战是要寻找新的运营方法,达到更加柔性、可靠和快速的反应。敏捷供应链的出现,为制造企业充分利用全球资源、快速响应市场需求、提高竞争力等提供了新的途径。供应链是一种有效的企业间合作模式,近年来网络技术和电子商务技术的发展和逐渐普及,为供应链的研究和应用提供了强有力的技术支持,使供应链及其管理再次成为国内外现代制造和管理技术领域的一个热门课题。网络化制造是近年来出现的一种现代制造新模式,也是制造业研究和实践的一个热门领域。本文旨在对传统的敏捷供应链管理体系进行补充和完善,提出的观点对于制造商进行供应链管理和实施可持续发展战略具有指导意义。在深入分析和讨论敏捷供应链研究现状与不足的基础上,围绕支持敏捷供应链的几项重要支撑技术进行研究,重点研究了敏捷供应链基础理论、基于神经网络的敏捷供应链预测技术、敏捷供应链合作伙伴选择、基于IT技术构建的供应链管理系统等方面的内容,为企业顺利实施敏捷供应链管理提供坚实的理论上和方法上的指导。首先,以需求预测为例,对供应链的协调做出分析。研究了BP神经网络算法以及在供应链预测决策中的应用。采用前向型神经网络的BP网络进行销售需求量的预测分析,收集有关数据,建立基于神经网络的预测模型,通过预测来为企业制定计划,快速相应市场需求。其次,研究了供应链管理合作伙伴的选择技术。在分析了传统的选择方法,包括定量方法、定性方法后,选择了基于模糊理论的供应商评价方法,并开发程序实现方法的智能化。最后,在对企业生产经营活动深入分析的基础上,从系统的观点出发,有针对性地利用先进的管理思想和IT技术构建供应链管理体系。在此基础上提出了系统的框架并对各部分内容进行了软件的功能设计和数据库设计,并对系统进行了初步开发。本文以提高敏捷供应链管理效率为核心,从几项关键技术入手,经过理论分析,提出了解决方案,具有一定的现实意义。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的研究背景
• 1.1.1 网络化制造概述
• 1.1.2 企业面临的竞争环境
• 1.2 敏捷供应链概述
• 1.2.1 供应链的概念
• 1.2.2 供应链管理的类型
• 1.3 敏捷供应链管理研究现状
• 1.3.1 国内研究现状
• 1.3.2 国外研究现状
• 1.4 敏捷供应链的发展趋势
• 1.4.1 供应链领域存在的问题
• 1.4.2 该领域的发展趋势
• 1.5 课题的主要工作
• 第2章 ASCM的相关技术理论基础
• 2.1 人工神经网络
• 2.1.1 人工神经网络基本原理
• 2.1.2 人工神经网络的结构
• 2.1.3 人工神经网络的学习算法
• 2.2 模糊层次分析法
• 2.2.1 模糊层次分析法概述
• 2.2.2 模糊层次分析法与层次分析法比较
• 2.3 本章小结
• 第3章 ASCM预测管理
• 3.1 BP神经网络用于供应链管理的背景
• 3.2 BP神经网络用于供应链预测的可行性
• 3.2.1 传统供应链预测方法的分析
• 3.2.2 BP神经网络模型
• 3.2.3 BP网络的结构
• 3.2.4 BP神经网络的特征
• 3.3 用于供应链预测的BP网络模型的构建
• 3.4 用于供应链预测的BP网络的训练及仿真
• 3.5 预测结果分析
• 3.6 本章小结
• 第4章 ASCM合作伙伴管理
• 4.1 敏捷供应链的合作形式
• 4.1.1 敏捷供应链的伙伴供应商关系
• 4.1.2 敏捷供应链的动态联盟
• 4.2 敏捷供应链合作伙伴选择的准则
• 4.3 敏捷供应链合作伙伴选择过程
• 4.4 敏捷供应链合作伙伴选择方法
• 4.4.1 合作伙伴选择方法介绍
• 4.4.2 应用模糊层次分析法选择合作伙伴
• 4.5 本章小结
• 第5章 ASCM管理系统设计
• 5.1 系统结构的总体设计思路
• 5.2 系统设计需求分析
• 5.3 系统设计功能分析
• 5.4 系统的开发环境及涉及技术
• 5.4.1 系统配置
• 5.4.2 Web系统架构及系统开发工具
• 5.5 系统数据库设计
• 5.5.1 系统数据库设计分析
• 5.5.2 系统数据连接模块实现
• 5.5.3 系统数据库结构设计
• 5.6 系统功能模块实现
• 5.6.1 系统登陆及主界面
• 5.6.2 需求分析
• 5.6.3 订单管理
• 5.6.4 伙伴选择
• 5.6.5 采购管理
• 5.6.6 生产报表
• 5.6.7 管理权限
• 5.7 本章小结
• 第6章 结论与建议
• 6.1 结论
• 6.2 建议
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的论文