制造企业服务化效能评价及关键障碍因子研究

发布时间：2024-04-26 00:35

　　全球制造业呈现积极的服务化发展态势,并已上升到国家战略层次。然而,现阶段我国制造企业服务化程度普遍不高,同时关于服务化的相关研究大部分集中在产业层面,基于企业层面的相对匮乏。一方面,企业层面缺乏可客观衡量服务化效能的评价标准,无法合理评估自身的服务化效能,另一方面企业在实施过程中服务化失败率较高。因此,基于什么标准评价制造企业服务化效能?哪些因素导致企业服务化失败?企业如何摆脱服务化困境是当前亟需解决的难题。基于上述背景,本研究首先基于现有理论及文献提出制造业服务化效能的分析框架,并以此为设计思路,分解出“战略-投入-过程-产出-效果”服务化要素五维度,详细阐述制造企业服务化效能评价的各指标,初步构建制造企业服务化效能评价指标体系。其次,运用专家咨询和相关性分析等方式,确定了涵盖五个维度13个指标的制造企业服务化效能评价体系。在此基础上,利用主客观联合赋权确定指标权重,通过综合指数评价制造企业的服务化效能;采用系统聚类法的方法对评价结果进一步聚类分析;再运用BP神经网络模型验证所构建的服务化效能评价体系具有良好的泛化能力,可以有效地对制造企业进行评价,并且得出制造企业服务化效能整体不高...

【文章页数】：96 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3-1制造企业服务化效能评价分析框架

广西大学硕士学位论文制造企业服务化效能评价及关键障碍因子研究20迈进。第四，服务化促进组织结构的变革。服务化是一项需要企业从上到“企业战略”到下到“员工个人”，是企业自上而下的全方位执行的决策。战略实施必然匹配相对应的组织结构，服务化并不仅仅只是提供简单的服务，企业内部流程和组织....

图3-4制造企业服务化效能评价指标体系Figure3-4Manufacturingenterpriseserviceefficiencyevaluationindexsystem

广西大学硕士学位论文制造企业服务化效能评价及关键障碍因子研究37图3-4制造企业服务化效能评价指标体系Figure3-4Manufacturingenterpriseserviceefficiencyevaluationindexsystem

图4-5训练效果图

广西大学硕士学位论文制造企业服务化效能评价及关键障碍因子研究54等规模的神经网络为基础，其收敛性较好；选取learngdm函数作为自适应学习函数；MSE为执行函数；输入层→隐含层及隐含层→输出层均选择双曲正切激励函数。4.5.3训练结果及仿真分析（1）评价模型的训练结果如图4-5....

图4-6数据集MSE曲线

广西大学硕士学位论文制造企业服务化效能评价及关键障碍因子研究54等规模的神经网络为基础，其收敛性较好；选取learngdm函数作为自适应学习函数；MSE为执行函数；输入层→隐含层及隐含层→输出层均选择双曲正切激励函数。4.5.3训练结果及仿真分析（1）评价模型的训练结果如图4-5....

本文编号：3964459