智能制造背景下供应商管理研究

 
第1章绪论
1.1研究背景
1.2国内外研究现状
1.2.1供应商效率评价国内外现状
1.2.2供应商风险评价国内外研究现状
1.2.3供应商激励国内外研究现状
1.2.4供应商利益分配国内外研究现状
1.3研究内容
1.4本章小结
第2章相关理论与方法
2.1供应商管理理论
2.1.1供应商分类
2.1.2供应商效率及评价
2.2复杂网络理论
2.3协同理论
2.4熵理论
2.4.1协同熵
2.4.2熵权法
2.5过度自信理论
2.6博弈论
2.7BP神经网络
2.7.1BP神经网络的基本介绍
2.7.2BP神经网络的优缺点
2.8最小二乘结构方程模型
2.9Shapley值法
2.10t-SNE算法
2.11本章小结
第3章智能制造背景下基于复杂网络的供应商效率评价
3.1复杂供应商网络
3.1.1复杂供应商网络定义
3.1.2复杂供应商网络特征分析
3.1.3复杂供应商网络角色划分
3.2复杂供应商网络建模思想
3.3复杂供应商网络协同熵值度量
3.4复杂供应商网络协同效率评价模型构建
3.4.1复杂供应商网络成员协同关系建立
3.4.2复杂供应商网络协同评价参数确定
3.5案例分析
3.5.1数据收集与统计
3.5.2结果分析与建议
3.6管理启示
3.7本章小结
第4章智能制造背景下基于分类管理的供应商效率评价
4.1构建智能制造企业供应商分类指标体系及评价指标体系
4.1.1评价指标体系构建原则
4.1.2智能制造企业供应商分类指标构建
4.1.3智能制造企业供应商效率评价指标构建
4.1.4指标权重计算
4.1.5分类算法
4.2改进PSO算法
4.2.1粒子群优化算法概念
4.2.2粒子群优化算法特点
4.2.3改进粒子群优化算法
4.3基于DPMPSO-BP构建智能制造供应商评价模型
4.3.1基于DPMPSO改进BP神经网络算法
4.3.2贝叶斯分类下的DPMPSO-BP神经网络评价模型
4.4案例分析
4.4.1DPMPSO-BP神经网络模型结构设计
4.4.2贝叶斯分类下改进DPMPSO-BP神经网络的应用
4.4.3评价结果分析与建议
4.5本章小结
第5章智能制造背景下基于PLS-SEM的供应商风险评价
5.1智能制造背景下供应商风险评价指标构建
5.2智能制造背景下基于PLS-SEM的供应商风险评价模型
5.3实证分析
5.3.1数据收集与分析
5.3.2模型效果检验 
5.4评价结果及建议
5.4.1一级指标视角结果分析及建议
5.4.2二级指标视角结果分析及建议
5.5本章小结
第6章智能制造背景下考虑随机产出风险的供应商激励
6.1随机产出风险分析
6.2基于成本共担和收入共享的Stackelberg激励模型构建
6.2.1假设条件与模型构建
6.2.2模型求解
6.3算例分析
6.4管理启示
6.5本章小结
第7章智能制造背景下考虑过度自信风险的供应商激励
7.1过度自信风险分析
7.2基于t-SNE的过度自信判定
7.2.1智能制造能力成熟度指标体系构建
7.2.2数据收集及标准化处理
7.2.3过度自信程度聚类判定
7.3考虑过度自信的Stackelberg激励模型构建
7.3.1假设条件
7.3.2讨论与分析
7.4算例分析 
7.4.1过度自信判定模型算例分析
7.4.2供应商激励模型算例分析
7.4.3管理启示
7.5本章小结
第8章智能制造背景下考虑协同贡献度的供应商收益分配
8.1协同收益与协同效率关联性分析
8.2Shapley值法协同收益分配方法
8.2.1Shapley值法应用
8.2.2Shapley值法缺陷
8.3考虑协同贡献度的复杂供应商网络协同收益分配模型
8.3.1复杂供应商网络成员实际协同能力影响因素
8.3.2复杂供应商网络成员观测协同能力影响因素
8.3.3考虑协同贡献度的复杂供应商网络协同收益分配方案
8.4算例分析
8.5管理启示
8.6本章小结
第9章总结与展望
9.1总结
9.2展望
参考文献