我國汽車的銷售量和保有量在逐年上升,汽車售后服務帶來的利潤越來越大,完善的售后服務能幫助汽車企業(yè)樹立良好的品牌效應,而售后服務的主要利潤則來源于配件銷售。汽車企業(yè)都希望為客戶提供最好的售后服務,因此良好的配件庫存管控就顯得十分重要。本文站在TJ汽車制造廠的角度,對配件庫存管控技術進行研究,提出了通過BP神經網絡建立起配件需求預測模型和采購計劃指導的方法來對配件庫存進行管控,具體實現效果為預測選定配件的配件需求數量并依據此數值來制定采購計劃指導。同時,汽車產業(yè)價值鏈協(xié)同云平臺有多家汽車制造企業(yè),并積累了大量各企業(yè)有關的配件采購、銷售、生產等數據,本研究基于Echarts對TJ汽車制造廠配件歷史業(yè)務數據進行了各個維度的可視化展示并構建配件庫存管控檔案庫。在平臺中,TJ只是其中一家汽車制造企業(yè),平臺因其信息資源共享的特性,為跨價值鏈的配件庫存管控技術研究提供了數據,本文對配件跨鏈的庫存管控技術做了探索,基于自然語言處理中文本相似度算法BM25,挑選出相同配件在不同企業(yè)價值鏈間匹配程度最高的十條配件,TJ汽車制造廠操作人員若對相同配件做出了正確的匹配,則可查詢到WP中轉庫關于YC廠配件的庫存情... 

【文章來源】：西南交通大學四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：84 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

配件跨價值鏈庫存管控探索的研究方法

西南交通大學碩士研究生學位論文 究內容及組織結構研究內容介紹 TJ 汽車制造廠的配件供應模式和汽車制造廠、配件供應商的分工，指出在這種模式下的庫存管控存在的一些問題。對配件研究，首先建立了配件需求預測模型，運用預測并生成采購計劃存進行管控。之后，對跨價值鏈的配件庫存管控技術做了相關探索實現配件需求預測，選擇 BP 神經網絡來作為本研究的預測算法經網絡算法的原理。對平臺上所積累下的配件銷售、采購、退貨維度的分析，并通過 Echarts 圖展示。對這些數據進行分類、清構建配件需求預測模型，BP 神經網絡是采用.NET 框架中的 Af 1-1 所示為實現配件需求預測所采用的的研究方法和流程，預測J 汽車制造廠在平臺中沒有配件需求預測功能的空白。

業(yè)鏈的配件供應模式鏈協(xié)同云平臺由許多汽車企業(yè)聯盟組成，這些企業(yè)聯造廠為核心，以及汽車制造廠的上下游中小型企業(yè)共配件供應商、服務商與經銷商，并可以通過平臺進行與協(xié)同采購。產業(yè)價值鏈上各成員是一個有機整體，情如圖 2-1 所示。平臺提供面向多汽車聯盟、多企業(yè)決企業(yè)資源集成與業(yè)務關聯的問題。同管理包括配件協(xié)同平臺與配件內部管理系統(tǒng)。配件和消息管理等功能，而配件的內部管理系統(tǒng)則實現了和銷售管理等功能。配件協(xié)同平臺與配件內部管理系技術進行集成的方法。配件中心庫基于配件內部管理括配件入庫，配件銷售，配件采購，配件出庫，實時布于各區(qū)域的配件中轉庫則基于配件協(xié)同平臺進行配件出庫，配件入庫和配件的實時庫存管理。


本文編號：3373756