發(fā)布時(shí)間：2020-12-22 20:53

　　為了建立智能制造企業(yè)的績(jī)效評(píng)價(jià)體系,研究目前國(guó)內(nèi)先進(jìn)智能制造企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的現(xiàn)狀,選取25家國(guó)內(nèi)上市智能制造企業(yè),收集2016—2018年企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù),運(yùn)用C2R和C2GS2模型計(jì)算,得出目前國(guó)內(nèi)上市智能制造企業(yè)總體績(jī)效的趨勢(shì)值,顯示出不同地區(qū)之間和不同類型智能制造企業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)和差異,其中安徽地區(qū)智能制造企業(yè)總體績(jī)效狀況在全國(guó)處于上游的位置,擁有唯一一家連續(xù)三年三種績(jī)效都有效的裝備類智能制造企業(yè)。 

【文章來(lái)源】：宿州學(xué)院學(xué)報(bào). 2020年06期

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【文章目錄】：
1 問(wèn)題提出與相關(guān)研究
2 基于C2R和C2GS2模型的中國(guó)上市智能制造企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)模型
    2.1 中國(guó)上市智能制造企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
    2.2 中國(guó)上市智能制造企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)C2R和C2GS2模型
3 實(shí)證分析
    3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源
        3.1.1 相對(duì)總體技術(shù)績(jī)效分析
        3.1.2 純技術(shù)績(jī)效分析
        3.1.3 規(guī)�？�(jī)效分析
        3.1.4 結(jié)果分析
4 總結(jié)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]智能制造企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率及其影響因素[J]. 劉峰,寧健.  企業(yè)經(jīng)濟(jì). 2016(04)
[2]數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)綜述[J]. 楊國(guó)梁,劉文斌,鄭海軍.  系統(tǒng)工程學(xué)報(bào). 2013(06)

碩士論文
[1]基于DHGF算法的智能制造能力成熟度評(píng)價(jià)研究[D]. 謝亞丹.燕山大學(xué) 2019
[2]山東省智能制造綜合能力評(píng)估研究[D]. 邵坤.青島大學(xué) 2018
[3]基于交叉效率DEA模型的智能制造企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)研究[D]. 賈俊穎.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017



本文編號(hào)：2932418