农产品供应链集成化运营的绩效评价研究
本文关键词:农产品供应链集成化运营的绩效评价研究
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【摘要】:当今社会,人们对蔬菜、水果、禽蛋、肉类的需求已经从数量的提高转向品质的攀升,绿色、新鲜、无污染的农产品和便捷、高效的配套服务成为顾客首要关注点,因此,高品质、高效率、高速度的纵向集成化农产品供应链在我国大中城市得到普及和应用。但高品质的集成化农产品供应链背后涉及到农产品种植、采摘、运输、存储、流通、保鲜、配送等多个步骤,这意味着必须有完善、适合的供应链管理做支撑,才能使整条供应链在运作过程实现低成本、高服务的最优目标。而建立起与之配套的绩效评价体系和评价模型,对农产品供应链的集成化运营进行绩效评价,既是进行供应链管理的关键环节,也是评价供应链上企业的竞争力、评估和考核供应链整体运作必不可少的环节,同时也是改善农产品供应链运营现状的科学方法。首先,基于供应链集成化和农产品供应链的发展现状,结合研究目的,阐述“集成”和供应链中“集成”的含义,对供应链集成化相关概念进行了梳理,给出了农产品供应链集成化的概念和深层含义,研究分析了当前农产品供应链集成化运营模式,并就其未来发展趋势做出预测。其次,基于SCOR、BSC和KPI模型,结合农产品供应链集成运营的绩效关注点,采用理论分析法和访谈法,从整体协作水平、成员企业实力、集成运作水平和信息协同水平四个角度出发,建立起一个农产品供应链集成化运营的绩效评价指标体系。然后,文章构建起一个基于BP神经网络的农产品供应链绩效评价模型,然后引入粗糙集理论,构成一个基于粗糙集和BP神经网络的绩效评价优化模型。最后,以河北省的农产品供应链集成化发展现状为算例背景,依据搭建的两个评价模型,借助Rosetta和Matlab工具进行算例分析研究,将理论与实际有效结合,得出相应的绩效结果,并进行对比分析,就存在问题给出改进措施和管理建议。
【关键词】:农产品 集成化运营 绩效评价 粗糙集 BP神经网络
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F326.6;TP183
【目录】:
- 致谢5-6
- 摘要6-7
- ABSTRACT7-12
- 1 绪论12-17
- 1.1 研究背景与意义12-13
- 1.1.1 研究背景12
- 1.1.2 研究意义12-13
- 1.2 国内外研究现状13-15
- 1.2.1 农产品供应链角度13-14
- 1.2.2 集成化运营角度14
- 1.2.3 绩效评价与优化角度14-15
- 1.3 研究内容与框架15-17
- 1.3.1 研究内容15-16
- 1.3.2 技术路线16-17
- 2 相关理论研究17-25
- 2.1 农产品供应链相关研究17-18
- 2.1.1 农产品供应链及其管理17
- 2.1.2 农产品供应链的特点17-18
- 2.2 集成化运营相关理论18-22
- 2.2.1 集成化运营相关概念18-19
- 2.2.2 农产品供应链集成化概念19-20
- 2.2.3 农产品供应链集成化运营模式20-21
- 2.2.4 农产品供应链集成化发展趋势21-22
- 2.3 供应链绩效评价相关理论22-24
- 2.3.1 供应链绩效评价概念22
- 2.3.2 供应链绩效评价特点22-23
- 2.3.3 供应链绩效评价方法23-24
- 2.3.4 供应链集成化运营绩效评价24
- 2.4 本章小结24-25
- 3 农产品供应链集成化运营的评价指标体系构建25-37
- 3.1 绩效评价体系的设计思路25-26
- 3.2 绩效评价体系的设计原则和依据26-28
- 3.2.1 评价体系的设计原则26-27
- 3.2.2 评价体系的建立依据27-28
- 3.3 农产品供应链集成化运营的绩效关注点28-29
- 3.4 农产品供应链集成化运营的指标体系构建29-35
- 3.4.1 整体协作水平指标29-30
- 3.4.2 成员企业实力指标30-32
- 3.4.3 集成运作水平指标32-33
- 3.4.4 信息协同水平指标33-34
- 3.4.5 农产品供应链集成化运营的绩效评价指标体系34-35
- 3.5 绩效评价指标的量化35-36
- 3.6 本章小结36-37
- 4 基于粗糙集和BP神经网络的绩效评价模型研究37-47
- 4.1 粗糙集和BP神经网络结合评价法概述37-41
- 4.1.1 粗糙集方法37-38
- 4.1.2 BP神经网络法38-39
- 4.1.3 粗糙集和BP神经网络结合法39-41
- 4.2 基于粗糙集的指标筛选模型41-43
- 4.2.1 建立知识表达系统41
- 4.2.2 指标数据离散化41-42
- 4.2.3 生成决策表42
- 4.2.4 评价指标的约简42-43
- 4.3 基于BP神经网络的绩效评价模型43-46
- 4.3.1 指标数据归一化处理43
- 4.3.2 构造BP神经网络结构43-44
- 4.3.3 设计BP神经网络算法44-45
- 4.3.4 进行BP神经网络训练45-46
- 4.4 本章小结46-47
- 5 算例设计与分析47-58
- 5.1 算例背景与基础数据47-48
- 5.1.1 算例背景介绍47
- 5.1.2 算例基础数据47-48
- 5.2 基于BP神经网络的评价模型48-50
- 5.2.1 BP神经网络的训练49
- 5.2.2 BP神经网络的预测49-50
- 5.3 基于粗糙集和BP神经网络的评价模型50-54
- 5.3.1 基于粗糙集的指标筛选50-53
- 5.3.2 基于粗糙集和BP神经网络的评价53-54
- 5.4 评价结论与管理建议54-57
- 5.4.1 评价分析55-57
- 5.4.2 改进措施57
- 5.5 本章小结57-58
- 6 总结与展望58-61
- 6.1 主要结论58
- 6.2 论文创新点58-59
- 6.3 前景展望59-61
- 参考文献61-64
- 附录64-66
- 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果66-68
- 学位论文数据集68
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,本文编号:1073269
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