供应链管理机制下的餐饮企业供应商选择评价研究

发布时间：2017-04-16 23:00

  本文关键词：供应链管理机制下的餐饮企业供应商选择评价研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着消费服务行业的不断发展,餐饮企业的经营发展面临着来自政策规范管制、消费者需求变化和行业竞争等诸多因素的挑战。一方面政府和卫生检疫部门对食品安全的监管力度不断加大、消费者的食品安全意识在不断地提升;另一方面,餐饮行业竞争激烈,提升经营效益、优化成本结构是餐饮企业应对市场竞争的重要途径。餐饮企业首先要保证所提供食品的安全性,企业的经营成本结构中原料成本占其主要部分,因此餐饮供应链优化研究一个非常重要的切入点是对原材料供应商选择评价和管理的研究。如何从原料质量安全、服务水平、成本水平和协同性等因素综合辨识供应商的优劣性,稳定与战略型供应商的合作关系、拓展优质供应商的合作内容、剔除次等供应商以及在新供应商引入时辨识备选供应商的综合情况,是餐饮业供应链优化管理研究的核心问题之一。本文主要研究内容如下：(1)分析餐饮产业链和供应链结构的特征,总结出餐饮供应链兼具产品供应链和服务供应链的交叉特性,进一步提出了餐饮服务供应链的概念；分析餐饮企业经营的成本结构、成本控制途径、餐饮企业供应商管理特征以及在供应商选择评价过程中参考的要素。(2)构建面向餐饮企业的供应商评价指标体系,指标体系由食品安全生产和监管机制、供应商实力、成本因素、供应服务质量、信息化程度、协同性因素6个一级指标因素,细分27个二级指标因素构成。(3)构建供应商评价的模型,针对餐饮企业供应商评价指标体系较为庞大的状况,引入粗糙集理论对评价指标体系进行约简,约简后的指标体系作为BP神经网络输入的前端；同时,针对神经网络训练的性能特征,引入改进粒子群算法来优化BP神经网络,从而提出了基于粗糙集和改进粒子群算法优化BP神经网络的RS-IPSO-BP神经网络模型,并设计了模型的求解算法。(4)结合H餐饮企业的实际经营案例,基于所构建的供应商评价模型,首先对H企业供应商的评价指标体系进行约简处理,约简后的指标体系和数据作为BP神经网络模型的训练样本和测试样本集；并对比分析了该模型与BP神经网络模型、遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)以及标准粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)几种模型的训练效率和训练精度差异,验证了本文所构建的供应商评价模型的精确性和高效性。
【关键词】：餐饮供应链管理 供应商评价 BP评价模型 粗糙集 粒子群算法
【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】：F274;F719.3
【目录】：

• 致谢5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 绪论12-22
• 1.1 研究背景及意义12-14
• 1.1.1 研究背景12-14
• 1.1.2 研究意义14
• 1.2 国内外研究概况14-19
• 1.2.1 餐饮行业供应链管理研究现状14-15
• 1.2.2 供应商选择评价研究状况15-18
• 1.2.3 文献总结18-19
• 1.3 本文的研究内容和技术路线19-21
• 1.3.1 论文的主要研究内容19
• 1.3.2 论文的技术路线19-21
• 1.4 论文的结构框架和主要创新点21-22
• 1.4.1 论文结构框架21
• 1.4.2 论文主要创新点21-22
• 2 理论基础22-28
• 2.1 供应链管理基本理论22-24
• 2.2 服务供应链与产品供应链理论24-26
• 2.3 供应商选择评价理论26-27
• 2.4 智能算法理论27
• 2.5 本章小结27-28
• 3 餐饮产业链和供应链结构以及餐饮企业经营相关分析28-38
• 3.1 餐饮产业链和供应链结构分析28-31
• 3.1.1 餐饮产业链结构分析28-29
• 3.1.2 餐饮供应链结构分析29-31
• 3.2 餐饮企业经营成本控制和供应商管理分析31-35
• 3.2.1 餐饮企业经营成本结构及控制途径31-32
• 3.2.2 餐饮企业供应商管理特征和选择评价要素32-35
• 3.3 餐饮企业供应商选择评价的流程35-36
• 3.4 本章小结36-38
• 4 餐饮企业供应商选择评价指标体系构建38-50
• 4.1 供应商选择评价指标体系的构建原则38-39
• 4.2 供应商选择评价指标体系的建立39-49
• 4.2.1 供应商选择评价指标体系的构建方法39-42
• 4.2.2 各级指标描述与指标处理方式42-49
• 4.3 本章小结49-50
• 5 供应链管理机制下的餐饮企业供应商评价模型研究50-70
• 5.1 供应商评价模型构建的理论基础50-60
• 5.1.1 粗糙集理论50-53
• 5.1.2 BP神经网络理论53-56
• 5.1.3 粒子群优化算法理论56-60
• 5.2 基于RS-IPSO-BP神经网络的餐饮企业供应商评价模型60-62
• 5.2.1 供应商评价模型的构建思路60-61
• 5.2.2 基于RS-IPSO-BP神经网络的供应商评价模型结构61-62
• 5.3 基于RS-IPSO-BP神经网络的供应商评价模型算法设计62-68
• 5.3.1 算法设计整体思想62-63
• 5.3.2 粗糙集对供应商评价指标体系约简设计63-64
• 5.3.3 改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络设计64-68
• 5.4 本章小结68-70
• 6 应用案例分析70-86
• 6.1 H餐饮企业经营状况介绍70-72
• 6.2 RS-IPSO-BP神经网络模型在H企业供应商评价中的应用72-84
• 6.2.1 决策信息表的建立及数据准备72-75
• 6.2.2 评价指标体系属性约简75-76
• 6.2.3 几种BP神经网络模型的仿真实验76-84
• 6.3 仿真结果对比分析84
• 6.4 供应商评价模型的应用分析84-85
• 6.5 本章小结85-86
• 7 结论与展望86-88
• 参考文献88-92
• 附录 A92-94
• 附录 B94-98
• 作者简历98-102
• 学位论文数据集102

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