基于大数据的供应链协同研究
发布时间：2021-02-27 22:30
在经济全球化的背景之下,业务决策环境愈加复杂,客户需求偏向个性化,行业竞争越发激烈,技术创新的速度不断加快,市场环境具有明显的不确定性,产品生命周期越来越短,这些对供应链运作的响应速度和柔性提出了更高的要求,使供应链开始强调对资源和竞争力的协同管理。然而,大数据技术的不断发展为供应链协同决策提供了基础,通过收集供应链的运行数据,挖掘隐藏的数据关系,对供应链节点行为进行预测以实现数据驱动型决策。可见,基于大数据的供应链协同管理是必然趋势。在上述背景下,本研究从大数据的角度出发,考察供应链协同机制的内涵与机理,在结合协同理论、博弈论等方法的基础上,探讨供应链协同机制的意义和实现过程。全文共分为六章,具体内容如下:第一章为绪论部分,本章首先对文章的研究背景、意义和目的做了详细了的阐述,通过对国内外相关文献的梳理,论述了目前供应链协同理论与实践的研究现状。其次,介绍了文章的研究内容,并对研究方法进行了介绍。第二章对供应链管理理论、协同论、大数据理论进行了详细的介绍,结合三方面理论,对供应链协同的方法、层次进行了阐述。第三章研究供应链战略协同问题,将供应商行为进行数据化描述,根据供应商大数据构建...
【文章来源】：北京建筑大学北京市
【文章页数】：53 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
供应商画像产生逻辑架构
Table 4-2 Numerical AnalysisGB Q T P Φ α β12.5 10.8 30 5 -9.3025 0.414 0.58617.5 10.8 35 0 -42.9025 0.464 0.53622.5 10.8 40 -5 -101.0025 0.514 0.48627.5 10.8 45 -10 -183.6025 0.564 0.43632.5 10.8 50 -15 -290.7025 0.614 0.38637.5 10.8 55 -20 -422.3025 0.664 0.336供应商和制造商的大数据成本分摊系数变化情况的分析，如图时，随着供应商购买原材料的价格增加，其承担的大数据成本承担的大数据成本逐渐增加，当供应商购买原材料的价格BG应商和制造商的大数据成本分摊系数会达到平衡，实现协同。润，因此会选择承担少部分的大数据技术使用成本。而若此时数据成本的分摊方式上不能达成一致，则供应链可以寻求合适和制造商能够均摊大数据技术的使用成本。
第 4 章 大数据供应链的成本协同分析通过对供应链总利润变化情况的分析，如图 4-3 所示，随着供应商购买原材增加，供应链的总利润呈现递减趋势。供应链总利润变化的拟合曲线 R2值比 1，说明该变化趋势可信度较高，因此供应链在考虑投资大数据技术时，应应链总成本情况，盲目进行大数据技术的投入会侵蚀供应链的利润，难以实协同。
【参考文献】：
期刊论文
[1]风险厌恶零售商考虑信息预测成本的协调机制[J]. 肖群,马士华. 管理科学学报. 2016(11)
[2]大数据服务商参与的三级供应链动态合作策略及其比较[J]. 吴成霞,赵道致,潘新宇. 控制与决策. 2016(07)
[3]大数据驱动情景下企业商业模式创新的发生机理——对100个大数据案例的话语分析[J]. 李文博. 科技进步与对策. 2016(07)
[4]大数据能力对传统企业互联网化转型的影响——基于供应链柔性视角[J]. 吉峰,张婷,巫凡. 学术界. 2016(02)
[5]基于大数据背景的现代旅游供应链构建探析[J]. 赵祎,王金叶. 河北旅游职业学院学报. 2015(04)
[6]大数据背景下物流服务订单分配[J]. 刘艳秋,王浩,张颖,蔡超. 沈阳工业大学学报. 2016(02)
[7]基于云计算的集群式供应链协同管理结构模型研究[J]. 陈芝,莫惠然,张人龙. 科技管理研究. 2015(19)
[8]基于大数据理论的弱化“长鞭效应”研究[J]. 吴向向,王红春,丛娇娇. 北京建筑大学学报. 2015(03)
[9]大数据经济、数据成本与企业边界[J]. 涂永前,徐晋,郭岚. 中国社会科学院研究生院学报. 2015(05)
[10]供应链协同、技术创新与企业绩效关系研究[J]. 周水银,汤文珂. 统计与决策. 2015(16)
博士论文
[1]基于契约合作与信息共享的供应链协同研究[D]. 方忠民.中南大学 2013
[2]供应链节点间企业组织协同机制研究[D]. 刘彦.吉林大学 2012
[3]供应链管理中的协同问题研究[D]. 程国平.天津大学 2004
硕士论文
[1]基于互联时代的供应链协同平台创新与发展研究[D]. 岳鹏博.华中科技大学 2014
[2]基于信息共享的供应链协同建模与仿真[D]. 郭秋霞.五邑大学 2012
[3]供应链企业间的协同创新模型研究[D]. 张巍.重庆大学 2009
[4]供应链协同管理的研究[D]. 黄媛媛.武汉大学 2005
本文编号：3054893
【文章来源】：北京建筑大学北京市
【文章页数】：53 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
供应商画像产生逻辑架构
Table 4-2 Numerical AnalysisGB Q T P Φ α β12.5 10.8 30 5 -9.3025 0.414 0.58617.5 10.8 35 0 -42.9025 0.464 0.53622.5 10.8 40 -5 -101.0025 0.514 0.48627.5 10.8 45 -10 -183.6025 0.564 0.43632.5 10.8 50 -15 -290.7025 0.614 0.38637.5 10.8 55 -20 -422.3025 0.664 0.336供应商和制造商的大数据成本分摊系数变化情况的分析，如图时，随着供应商购买原材料的价格增加，其承担的大数据成本承担的大数据成本逐渐增加，当供应商购买原材料的价格BG应商和制造商的大数据成本分摊系数会达到平衡，实现协同。润，因此会选择承担少部分的大数据技术使用成本。而若此时数据成本的分摊方式上不能达成一致，则供应链可以寻求合适和制造商能够均摊大数据技术的使用成本。
第 4 章 大数据供应链的成本协同分析通过对供应链总利润变化情况的分析，如图 4-3 所示，随着供应商购买原材增加，供应链的总利润呈现递减趋势。供应链总利润变化的拟合曲线 R2值比 1，说明该变化趋势可信度较高，因此供应链在考虑投资大数据技术时，应应链总成本情况，盲目进行大数据技术的投入会侵蚀供应链的利润，难以实协同。
【参考文献】：
期刊论文
[1]风险厌恶零售商考虑信息预测成本的协调机制[J]. 肖群,马士华. 管理科学学报. 2016(11)
[2]大数据服务商参与的三级供应链动态合作策略及其比较[J]. 吴成霞,赵道致,潘新宇. 控制与决策. 2016(07)
[3]大数据驱动情景下企业商业模式创新的发生机理——对100个大数据案例的话语分析[J]. 李文博. 科技进步与对策. 2016(07)
[4]大数据能力对传统企业互联网化转型的影响——基于供应链柔性视角[J]. 吉峰,张婷,巫凡. 学术界. 2016(02)
[5]基于大数据背景的现代旅游供应链构建探析[J]. 赵祎,王金叶. 河北旅游职业学院学报. 2015(04)
[6]大数据背景下物流服务订单分配[J]. 刘艳秋,王浩,张颖,蔡超. 沈阳工业大学学报. 2016(02)
[7]基于云计算的集群式供应链协同管理结构模型研究[J]. 陈芝,莫惠然,张人龙. 科技管理研究. 2015(19)
[8]基于大数据理论的弱化“长鞭效应”研究[J]. 吴向向,王红春,丛娇娇. 北京建筑大学学报. 2015(03)
[9]大数据经济、数据成本与企业边界[J]. 涂永前,徐晋,郭岚. 中国社会科学院研究生院学报. 2015(05)
[10]供应链协同、技术创新与企业绩效关系研究[J]. 周水银,汤文珂. 统计与决策. 2015(16)
博士论文
[1]基于契约合作与信息共享的供应链协同研究[D]. 方忠民.中南大学 2013
[2]供应链节点间企业组织协同机制研究[D]. 刘彦.吉林大学 2012
[3]供应链管理中的协同问题研究[D]. 程国平.天津大学 2004
硕士论文
[1]基于互联时代的供应链协同平台创新与发展研究[D]. 岳鹏博.华中科技大学 2014
[2]基于信息共享的供应链协同建模与仿真[D]. 郭秋霞.五邑大学 2012
[3]供应链企业间的协同创新模型研究[D]. 张巍.重庆大学 2009
[4]供应链协同管理的研究[D]. 黄媛媛.武汉大学 2005
本文编号：3054893
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