本文關(guān)鍵詞：具有信息冗錯性的雙射軟集合評價模型在逆向物流績效評價中的應(yīng)用　出處：《重慶交通大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著我國物流業(yè)的蓬勃發(fā)展,“逆向物流”一詞在人們的日常生活中出現(xiàn)的頻率日漸頻繁,越來越多的企業(yè)和相關(guān)機(jī)構(gòu)開始正視逆向物流的重要性。在全球可再生能源日益枯竭的今天,各種社會資源趨于稀缺,針對于此,我國提出走可持續(xù)發(fā)展道路,發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式等政策方針,而要走可持續(xù)發(fā)展道路,其首要前提之一就是發(fā)展一個完善的逆向物流管理體系。顯然,作為企業(yè)逆向物流管理的重要組成部分,逆向物流績效評價有著不可忽視的地位。因此,有必要加強(qiáng)對企業(yè)逆向物流績效的評價研究,從而科學(xué)合理的挖掘出企業(yè)逆向物流績效評價的關(guān)鍵性指標(biāo),淘汰掉與評價相關(guān)性不大的冗余指標(biāo),減少評價結(jié)果的客觀性和片面性,最終實現(xiàn)企業(yè)資源的集約化利用和社會經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。目前,企業(yè)逆向物流績效的評價方法大致可分為傳統(tǒng)評價方法和新興的數(shù)學(xué)評價方法兩類,傳統(tǒng)的企業(yè)逆向物流績效評價方法主要有聚類分析法、專家評價法、限制因素法、主觀賦權(quán)法以及德爾菲法等方法,這類方法大都是基于定量的、確定的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的方法。然而,在進(jìn)行企業(yè)逆向物流績效評價的過程中難免會涉及到對諸如環(huán)境變化、動態(tài)指標(biāo)等不確定因素的分析和處理,當(dāng)面對這類模糊的、不完備的信息處理時,傳統(tǒng)的評價方法就顯得不再適用。本文的主要研究目的之一就是將新興的數(shù)學(xué)評價方法用于處理企業(yè)逆向物流績效評價過程中所遇到的不確定性因素,以解決具有模糊性的定性因子的評價問題。鑒于此,本文引入具有信息冗錯性的雙射軟集合評價模型,將其融入不確定性環(huán)境,探索面對不完備、不精確信息的軟集合處理方法,以期能夠提高企業(yè)逆向物流績效評價的科學(xué)性和評價效率。另外,為獲取相對全面而又不顯冗余的企業(yè)逆向物流績效評價指標(biāo)體系,指標(biāo)體系的構(gòu)建研究也是本文的主要研究內(nèi)容之一,為了得到相對完整的指標(biāo)集合,首先針對研究領(lǐng)域內(nèi)前人給出的研究指標(biāo)進(jìn)行了分析匯總,最大限度的保證了指標(biāo)的全面性,其次為了使指標(biāo)體系相對精簡而不顯冗余,引入KPI關(guān)鍵績效指標(biāo)法對指標(biāo)體系進(jìn)行修正,再根據(jù)逆向物流的宏觀特點以及逆向物流的研究環(huán)境進(jìn)行對指標(biāo)體系的再次處理,最后利用雙射軟集合決策系統(tǒng)的約減算法提取與評價結(jié)果相關(guān)性最大的若干個與企業(yè)逆向物流績效相關(guān)的核心指標(biāo),從而建立基于KPI關(guān)鍵績效指標(biāo)體系和雙射軟集合決策系統(tǒng)的評價模型。通過對樣本數(shù)據(jù)中20個物流企業(yè)的實證分析驗證了該模型的可用性和有效性,獲得管理經(jīng)驗與啟示。結(jié)果表明,基于KPI關(guān)鍵績效指標(biāo)法和雙射軟集合決策系統(tǒng)的評價模型對樣本數(shù)據(jù)的限制較少,能夠?qū)⒍ㄐ缘牟痪_的融合數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)化處理,并通過對定量指標(biāo)的依賴度計算,有效的挖掘出關(guān)鍵指標(biāo)信息,獲取指標(biāo)權(quán)重。對樣本數(shù)據(jù)中的20個企業(yè)的分析結(jié)果表明:總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、逆向服務(wù)能力、顧客滿意度以及企業(yè)信息化程度這四個指標(biāo)是影響一個企業(yè)的逆向物流績效的關(guān)鍵因素,因此控制上述四個關(guān)鍵因素是控制企業(yè)逆向物流績效的著眼點。
[Abstract]:With the rapid development of China's logistics industry, the "reverse logistics" appeared in people's daily life more frequently, the importance of more and more enterprises and related institutions began to face the reverse logistics. In the global renewable energy has been exhausted today, all kinds of social resources become scarce, according to this, our country puts forward the road of sustainable development, the development of circular economy mode of policy, and to take the road of sustainable development, one of the most important prerequisite is the development of a complete system of reverse logistics. Obviously, as an important part of enterprise reverse logistics management, reverse logistics performance evaluation of the position that can not be ignored. Therefore, it is necessary to strengthen study on reverse logistics performance evaluation, and scientific and reasonable to dig out the key indicators of enterprise reverse logistics performance evaluation, and evaluation of little relevance eliminated The redundant indexes, reduce the objectivity of evaluation results and one sidedness, and finally realize the sustainable development of enterprise resource intensive use and social economy. At present, the evaluation method of enterprise reverse logistics performance evaluation methods can be divided into traditional and emerging mathematical evaluation methods of two types of enterprises, reverse logistics performance evaluation of traditional methods are clustering the analysis method, expert evaluation method, restriction factor method, subjective weighting method and Delphy Fa method, this method is mostly based on the quantitative analysis, the method of determining the data. However, in the process of enterprise reverse logistics performance evaluation will inevitably involve such as environmental change, uncertainty analysis and dynamic index etc. processing factors, when faced with this kind of fuzzy, incomplete information processing, the traditional evaluation method is no longer applicable. In this paper, the main research objective one The mathematical evaluation method for the treatment of emerging enterprise reverse logistics performance evaluation process of uncertainty in the evaluation, to solve the problem with the qualitative factor of fuzziness. In view of this, this paper introduces a bijection with information redundancy. The soft set evaluation model, incorporating the uncertainty of the environment, in the face of incomplete exploration soft set, processing method of imprecise information, in order to improve the scientificity and efficiency evaluation of enterprise reverse logistics performance evaluation. In addition, in order to obtain the evaluation index system of enterprise reverse logistics relatively comprehensive performance without significant redundancy, one of the main research content of this paper is to construct the index system, in order to get a relatively complete index set according to the previous research areas are the research index analysis summary, maximize the overall index of the second, in order to make the Standard system is relatively streamlined and not significant redundancy, the introduction of KPI key performance indicators of the index system is modified, and according to the index system on the macro re processing the characteristics of reverse logistics and reverse logistics research environment, finally using bijective soft set decision system reduction algorithm of extraction and evaluation results of several related enterprises Association reverse logistics performance index core maximum, so as to establish the KPI key performance index system and bijective soft set based on the evaluation decision system model. Through the empirical of the 20 logistics enterprises in the sample data analysis to verify the availability and effectiveness of this model, management experience and enlightenment. The results show that fewer restrictions on the sample data to evaluate KPI key performance indicators and bijective soft set decision system model based on data fusion can be used qualitative parameter at Daniel, and calculate the dependence on quantitative indicators through effectively dig out the key indicators of information acquisition, the weight of the indexes. The results of 20 enterprises in the sample data show that the total asset turnover ratio, reverse service capacity, the four indicators of customer satisfaction and the degree of enterprise informatization is the key factors affecting the performance of reverse logistics an enterprise, so the control of the four key factors is the focus of control of reverse logistics performance.

【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F252

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本文編號：1427935