本文選題：備件 + 產(chǎn)業(yè)鏈　； 參考：《計算機工程與科學》2017年10期

【摘要】：針對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同服務平臺的備件業(yè)務協(xié)作需求,提出跨節(jié)點的庫存協(xié)同解決方案并建立近期需求預測計算模型。結合分布式節(jié)點企業(yè)的歷史交易數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)的實時采集與處理應用,保障庫存控制方案的實效性。采用MapReduce框架對模型參數(shù)計算過程進行優(yōu)化,提高運算速度。基于遺傳算法獲取模型計算最優(yōu)解,并將模型計算結果推送至下游經(jīng)銷商企業(yè)群,由反饋信息控制訂單的動態(tài)生成。并將該模式應用在汽車產(chǎn)業(yè)鏈云服務平臺,壓縮了產(chǎn)業(yè)鏈響應時間。
[Abstract]:Aiming at the spare parts business cooperation demand of manufacturing industry chain collaborative service platform, a cross-node inventory collaborative solution is proposed and a short-term demand prediction model is established.Combining with the historical transaction data of distributed node enterprises and the real-time collection and processing of inventory data, the effectiveness of inventory control scheme is guaranteed.The MapReduce framework is used to optimize the calculation process of the model parameters and to improve the operation speed.The optimal solution of the model is obtained based on genetic algorithm, and the result of the model is pushed to the downstream dealer enterprise group, and the dynamic generation of order is controlled by feedback information.The model is applied to the cloud service platform of automobile industry chain, and the response time of industry chain is reduced.
【作者單位】： 西南交通大學制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同與信息化支撐技術四川省重點實驗室;西南交通大學四川省現(xiàn)代服務科技工程技術研究中心;
【基金】：中央財政服務業(yè)發(fā)展專項資金(2015059901010) 四川省科技支撐計劃(2014GZ0142)
【分類號】：F274;TP393.09

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