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數(shù)據(jù)驅(qū)動的供應(yīng)鏈績效優(yōu)化問題研究

發(fā)布時(shí)間:2024-05-28 02:03
  近年來,隨著供應(yīng)鏈的全球化發(fā)展,越來越多的企業(yè)開始在全球范圍內(nèi)采購原材料、銷售產(chǎn)品,供應(yīng)鏈囊括了更遠(yuǎn)距離、更多數(shù)量的跨洲、跨時(shí)區(qū)的合作者,這使得供應(yīng)鏈的結(jié)構(gòu)和管理變得異常復(fù)雜。在這樣一個(gè)充滿不確定性、競爭壓力和動蕩的全球市場中,供應(yīng)鏈很容易受到供應(yīng)中斷和需求波動的風(fēng)險(xiǎn),如何優(yōu)化供應(yīng)鏈績效,使其能夠有效降低供應(yīng)中斷和適應(yīng)需求波動已成為很多企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。當(dāng)前,企業(yè)在制定供應(yīng)鏈管理策略時(shí)已經(jīng)離不開大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持,大數(shù)據(jù)為供應(yīng)鏈管理帶來了革命性的改變,它將傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈競爭轉(zhuǎn)變?yōu)榛凇皵?shù)據(jù)驅(qū)動”的供應(yīng)鏈競爭。其中學(xué)習(xí)算法作為數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的一種,也變得越來越流行。K-近鄰(K-NN)、邏輯回歸(LR)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)以及一些集成算法,通過對數(shù)據(jù)執(zhí)行分類、聚類、關(guān)聯(lián)、特征選擇和回歸等,幫助我們從大量數(shù)據(jù)中獲取有效信息,從而輔助管理者做出決策。因此,探索出一套數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型來解決供應(yīng)鏈績效的優(yōu)化問題具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。針對上述背景,本文首先通過梳理相關(guān)的案例和文獻(xiàn),歸納出了有關(guān)于供應(yīng)鏈績效優(yōu)化問題的研究思路和研究方法,同時(shí)提出了一個(gè)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型框架。隨后,我們將彈性供應(yīng)商選...

【文章頁數(shù)】:78 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1:論文研究技術(shù)路線圖

圖1-1:論文研究技術(shù)路線圖

南京大學(xué)碩士學(xué)位論文第一章緒論5供應(yīng)鏈背景下,結(jié)合商品實(shí)際銷售數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)算法:LSTM和LightGBM,設(shè)計(jì)了一個(gè)可以準(zhǔn)確預(yù)測商品銷售的組合模型。通過對比實(shí)驗(yàn),證明該組合模型可以準(zhǔn)確、高效地預(yù)測商品銷售量,并且能夠?yàn)槠髽I(yè)管理者提供經(jīng)營指導(dǎo)建議。第五章,總結(jié)與展望。本章對全文....


圖2-1:供應(yīng)鏈內(nèi)外驅(qū)動力分析

圖2-1:供應(yīng)鏈內(nèi)外驅(qū)動力分析

南京大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章文獻(xiàn)綜述與相關(guān)理論基礎(chǔ)8文獻(xiàn)綜述與相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1供應(yīng)鏈績效優(yōu)化理論2.1.1供應(yīng)鏈績效“績效”一詞來源于管理科學(xué),是指成績和成效的綜合!肮⿷(yīng)鏈績效”,顧名思義,是指圍繞供應(yīng)鏈的最終目標(biāo),對供應(yīng)鏈整體、各個(gè)環(huán)節(jié)所進(jìn)行的事前、事中和事后的分析評價(jià)。供應(yīng)....


圖2-2:供應(yīng)商選擇方法

圖2-2:供應(yīng)商選擇方法

南京大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章文獻(xiàn)綜述與相關(guān)理論基礎(chǔ)12圖2-2:供應(yīng)商選擇方法(1)定性方法:Venkumar等[15]結(jié)合模糊層次分析法(FAHP)和灰色關(guān)聯(lián)分析,提出了一個(gè)結(jié)構(gòu)化、集成化的供應(yīng)商評價(jià)和選擇決策模型。Wu等[16]人應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)分析流程ANP和MIP來優(yōu)化供應(yīng)商的選擇....


圖2-3:需求預(yù)測方法

圖2-3:需求預(yù)測方法

南京大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章文獻(xiàn)綜述與相關(guān)理論基礎(chǔ)14圖2-3:需求預(yù)測方法盡管統(tǒng)計(jì)方法因其簡單和快速而得到普遍應(yīng)用,但眾所周知,統(tǒng)計(jì)方法也存在一些問題。首先,需要具備一定的專業(yè)知識才能選對正確的統(tǒng)計(jì)方法;其次,與深度學(xué)習(xí)算法相比,統(tǒng)計(jì)模型的性能通常較差。因此,人們開始選擇深度學(xué)習(xí)....



本文編號:3983341

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