【摘要】：國(guó)民經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)持續(xù)發(fā)展,汽車逐漸走進(jìn)千家萬(wàn)戶,汽車銷售量持續(xù)增加。伴隨汽車保有量的持續(xù)增長(zhǎng),我國(guó)汽車售后市場(chǎng)的規(guī)模也越來(lái)越大,贏利重點(diǎn)也開始轉(zhuǎn)移到售后市場(chǎng)。汽車銷售之后,圍繞汽車展開的一切服務(wù)都是售后市場(chǎng)的內(nèi)容,其中關(guān)于配件管理與銷售是重點(diǎn)之一,然而企業(yè)因?qū)κ酆笫袌?chǎng)的配件銷售情況掌握不精準(zhǔn)而造成各類配件備貨結(jié)構(gòu)不合理的情況時(shí)常出現(xiàn),由此也增加了庫(kù)存成本,因此,首先分析服務(wù)鏈中各配件庫(kù)存數(shù)據(jù)現(xiàn)狀,然后根據(jù)庫(kù)存需求從配件銷售角度對(duì)配件進(jìn)行分類,合理化配件備貨結(jié)構(gòu),最后對(duì)分類后的配件進(jìn)行業(yè)務(wù)處理,從而優(yōu)化庫(kù)存管理,降低庫(kù)存成本,提高售后市場(chǎng)配件銷售的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。本文分析了傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)鏈配件協(xié)同銷售模式現(xiàn)狀以及庫(kù)存管理現(xiàn)狀,并以CQ企業(yè)作為研究對(duì)象,分析傳統(tǒng)庫(kù)存管理存在的不足并提出新環(huán)境下的需求,從而根據(jù)需求提出解決方案。首先通過(guò)對(duì)服務(wù)鏈上的配件庫(kù)存數(shù)據(jù)現(xiàn)狀進(jìn)行分析,并設(shè)計(jì)展示功能模塊,然后使用這些歷史數(shù)據(jù)根據(jù)庫(kù)存需求建立配件分類模型,使用驗(yàn)證后的模型完成售后配件的分類,并針對(duì)滯銷配件提出配件轉(zhuǎn)讓的新業(yè)務(wù)。旨在降低庫(kù)存成本,優(yōu)化庫(kù)存管理。最后,本系統(tǒng)使用C#語(yǔ)言進(jìn)行開發(fā),并于Visual Stdio 2015和SQL Server 2014上使用B/S模式的三層架構(gòu)完成開發(fā)。根據(jù)本系統(tǒng)的需求逐步實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理模塊、配件庫(kù)存分析模塊、庫(kù)存售后配件分類模塊和滯銷配件管控模塊。開發(fā)過(guò)程中使用Echarts工具來(lái)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)潔大方的圖形報(bào)表,讓配件庫(kù)存數(shù)據(jù)分析在豐富的可視化界面上展現(xiàn),給企業(yè)更直觀可讀的數(shù)據(jù)展示。本文敘述了系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的詳細(xì)過(guò)程,其中包括開發(fā)環(huán)境和主要功能實(shí)現(xiàn)步驟。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F426.471;F274
【圖文】：

西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第1 章 緒論究背景和意義我國(guó)汽車行業(yè)政策逐漸完善和國(guó)民經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)持續(xù)發(fā)展，人民消費(fèi)水下不斷提升，汽車開始成為出行交通工具的主要選擇，從 2009 年至量持續(xù)上升，在這幾年時(shí)間內(nèi)中國(guó)整車保有量翻了一倍，如圖 1-1 所為止中國(guó)汽車保有量達(dá)到了 19422 萬(wàn)輛，并且以平滑的增長(zhǎng)率在持續(xù)汽車市場(chǎng)以及整車保有量創(chuàng)造了大規(guī)模的汽車售后市場(chǎng)，售后市場(chǎng)諸多企業(yè)獲取利潤(rùn)的重要途經(jīng)。

首先分析基于汽車產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同平臺(tái)的配件銷售模式，然后分析汽車的現(xiàn)狀以及存在的問(wèn)題，針對(duì)當(dāng)前汽車產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同平臺(tái)上庫(kù)存管理制造業(yè)發(fā)展的新趨勢(shì)下提出新的需求分析和業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)，結(jié)合企統(tǒng)解決方案。車產(chǎn)業(yè)鏈配件協(xié)同銷售模式現(xiàn)狀產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同平臺(tái)由多個(gè)企業(yè)聯(lián)盟構(gòu)成，企業(yè)聯(lián)盟（汽車產(chǎn)業(yè)鏈）是以融合為龍頭企業(yè)配套的上下游中小型企業(yè)共同組成。協(xié)同采購(gòu)、協(xié)同協(xié)同售后是由聯(lián)盟成員通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同平臺(tái)共同協(xié)作實(shí)現(xiàn)，其中包、整車制造企業(yè)、以及經(jīng)銷商和服務(wù)商。產(chǎn)業(yè)鏈各組成成員是一個(gè)有彼此依存，彼此制約，相互聯(lián)動(dòng)[29]。詳細(xì)如圖 2-1 所示。汽車產(chǎn)業(yè)鏈向多聯(lián)盟、多企業(yè)、多業(yè)務(wù)協(xié)作的信息服務(wù)，用于解決業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)和資過(guò)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)共享的汽車產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同平臺(tái)解決了諸多中小型企業(yè)信息

子集的數(shù)據(jù)僅包含同一類別為止，這樣使得每次選擇的益值最大的。ID3 算法不能處理屬性有缺失值的數(shù)據(jù)，也所有才出現(xiàn)了對(duì) ID3 算法的改進(jìn)。[45]是對(duì) ID3 算法的改進(jìn)版，主要是使用信息增益率代替準(zhǔn)，決策樹構(gòu)造完成后進(jìn)行剪枝操作，能有效避免過(guò)度擬數(shù)據(jù)和連續(xù)型數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。法[46]是使用二分法將樣本集拆分為兩個(gè)子集，使每個(gè)非且根據(jù)基尼系數(shù)來(lái)選擇節(jié)點(diǎn)屬性，所以，CART 算法最。在建立決策樹模型的基礎(chǔ)上，使用驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行樹枝樹分類模型。森林（Random Forest,RF）的本質(zhì)是一種集成學(xué)習(xí)方法，它使用 CART 決策樹作為集成學(xué)習(xí)，每一棵決策樹之間是無(wú)關(guān)聯(lián)的�！半S機(jī)”關(guān)鍵隨機(jī)選擇子樣本以及從屬性集中隨機(jī)選擇 n 個(gè)屬性，“森組成森林[47]。隨機(jī)森林詳細(xì)原理如圖 4-1 所示。

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本文編號(hào)：2795743