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生鲜电商物流效率评价体系研究

发布时间:2018-04-08 07:14

  本文选题:生鲜电商 切入点:物流效率 出处:《首都经济贸易大学》2017年硕士论文


【摘要】:近年来互联网迅速发展,人们生活节奏加快,网购的出现满足了大部分人的需求,人们会在网上购买自己需要的产品。正是有了这一市场,生鲜电子商务快速发展。2012年生鲜电商凭借“褚橙进京”的营销一炮走红,被公认为生鲜电商元年。2013年以来,随着顺丰优选、一号果园、京东生鲜部和天猫生鲜的加入,将生鲜电商进一步进入人们的视线,同时大量资金的投入,生鲜电商迅猛发展。随着生鲜电商的发展、生活质量的提高,人们对生鲜食品的需求在质量上也在不断的提高,消费观念也在向多样化发展。而生鲜食品本身易腐烂的特殊性使得其需要尽可能的全程冷链运输以及快速周转。国内外学者也在关注生鲜物流领域,但是应该注意到我国目前生鲜物流意识薄弱,冷链体制不健全,物流效率低下,生鲜物流缺乏相应的客观的评价体系,不仅难以向消费者提供品质较好的生鲜食品,也难以保障生鲜电商的利益。这就使得在生鲜食品流通的过程中,找出生鲜电商物流效率评价的关键指标,并提出生鲜电商物流效率的评价体系,为生鲜电商企业衡量自己的物流效率及改善提供有效的建议。物流的效率评价有两个重要的方面:首先是构建生鲜电商效率评价的指标体系,该部分主要是参考文献阅读和问卷调查,共筛选出16个指标,然后经过总结为4个一级指标,16个指标为二级指标;其次是选择生鲜电商效率的评价方法,本文在阅读文献的基础上选取三层的BP神经网络。通过2015年的9个生鲜企业的样本数据在matlab进行实验运行设置了相应的输入层、隐含层和输出层的神经元数量分别为16、12、1,并且模型拟合较好,然后对另外A、B、C、D 4个生鲜电商企业的数据进行预测评价,得出了物流效率运营的排名为A、D、B、C,综合考虑这四家生鲜电商企业的实际状况以及网上的整体排名,验证了BP人工神经网络对生鲜电商物流领域进行效率评价是有效的。最后对生鲜电商的发展以及物流提出了一些展望及建议。
[Abstract]:In recent years, the rapid development of the Internet, people's pace of life accelerated, the emergence of online shopping to meet the needs of most people, people will buy their own products online.It is with this market that fresh e-commerce has developed rapidly. In 2012, fresh e-commerce became a hit with the marketing of Chu Orange in Beijing, and was recognized as the first year of fresh e-commerce. Since 2013, with Shunfeng's excellent selection, No. 1 Orchard,With the addition of fresh food department of JingDong and Tmall, fresh e-commerce business will further enter the sight of people, at the same time, a large amount of capital investment, fresh e-commerce business rapid development.With the development of fresh food business and the improvement of quality of life, people's demand for fresh food is constantly improving, and the consumption concept is developing towards diversification.However, the perishable particularity of fresh food makes it necessary to transport the whole cold chain as well as the rapid turnover as far as possible.Scholars at home and abroad are also paying attention to the fresh logistics field, but we should note that the consciousness of fresh logistics is weak, the cold chain system is not perfect, the logistics efficiency is low, and the fresh logistics lacks the corresponding objective evaluation system.It is not only difficult to provide consumers with good quality fresh food, but also difficult to protect the interests of fresh e-commerce.This makes it possible to find out the key indicators of the evaluation of the logistics efficiency of fresh food in the process of circulation of fresh food, and put forward the evaluation system of logistics efficiency of fresh e-commerce.For fresh e-commerce enterprises to measure their logistics efficiency and improve to provide effective advice.There are two important aspects in the efficiency evaluation of logistics: firstly, the index system of the efficiency evaluation of fresh e-commerce is constructed, which is mainly referred to the literature reading and questionnaire survey, a total of 16 indicators are screened out.Then it is summed up as four first-order indexes and 16 second-order indexes, followed by the selection of evaluation methods for the efficiency of fresh electricity quotient. Based on the reading of the literature, this paper selects three layers of BP neural network.According to the sample data of 9 fresh enterprises in 2015, the corresponding input layer was set up in matlab. The number of neurons in the hidden layer and output layer were 16 ~ 12 ~ (-1), respectively, and the model fitted well.Then, we predict and evaluate the data of the other four fresh e-commerce enterprises, and get the rank of logistics efficiency operation as AJD BX C, considering comprehensively the actual situation of the four fresh and fresh e-commerce enterprises and the overall ranking on the net.It is proved that BP artificial neural network is effective in evaluating the efficiency of fresh electricity logistics.Finally, some prospects and suggestions for the development of fresh e-commerce and logistics are put forward.
【学位授予单位】:首都经济贸易大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:F724.6;F274;F326.6

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本文编号:1720545

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