基于粗糙集和Markov链的供应链管理绩效评价

发布时间：2018-09-01 20:28

【摘要】：文章利用隐含层信息扩展的粗糙集训练Markov链进行指标基本数据的简化,并通过按照叠合不同时序构建基于指标训练信息约简与粗糙集训练的改进方法。应用结果表明,供应链企业主要依赖于自身生产和在生产规模方面的累积获得协作管理绩效,改进供应链协作管理绩效的关键点在于信息共享。而团队信息共享、跨部门协作发生量、重复订单频次以及客户保有量是包含马尔科夫链过程的粗糙集训练具有与样本实际反馈一致的特性,且团队信息共享以及重复订单频次成为反馈程度较高的二级指标,应该通过订单质量的把握以及信息化的推广来促进供应链企业协作管理绩效的提升。
[Abstract]:In this paper, the rough set training Markov chain of hidden layer information is used to simplify the basic index data, and an improved method based on index training information reduction and rough set training is constructed according to overlapping different time series. The application results show that supply chain enterprises mainly rely on their own production and cumulative production scale to obtain collaborative management performance. The key to improve the performance of supply chain collaborative management is information sharing. Team information sharing, inter-departmental collaboration, repeat order frequency and customer ownership are the characteristics of rough set training including Markov chain process, which is consistent with the actual feedback of the sample. And team information sharing and repeat order frequency become the second level index with higher feedback degree. We should promote the performance improvement of supply chain enterprises by the quality of order and the promotion of informatization.
【作者单位】： 江西财经大学工商管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71662013) 江西省社会科学研究规划“十一五”一般项目(10YJ73)
【分类号】：F224;F274

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