基于SIR模型的汽车制造业供应链的风险传播与控制研究
发布时间：2021-09-04 04:36
随着生活水平的提升,人们对汽车的需求不断上涨,中国的汽车产销量已位于世界前列。汽车工业不仅可以有效的吸收科技创新成果,还可提供众多的就业岗位,对科学技术和经济的发展起着重要的作用。汽车制造业所涉行业众多,没有哪家汽车制造企业可以独立完成汽车产品的生产,必须联合上下游企业构建供应链,共同参与生产活动。此外,在经济全球化及零部件通用化的环境下,多数企业已经采取全球化的采购战略,导致汽车制造业供应链风险多样化,它的复杂程度也变得愈来愈强,企业极易受到突发风险的影响,具有极强的脆弱性。在现代各企业之间的竞争中,供应链之间的竞争占据着主导地位。供应链管理已成为企业管理之中的重要技术措施,不仅能提升企业竞争力,还可为企业规避一定的风险。本文首先介绍了汽车制造业供应链风险、供应链风险传播和控制的相关理论,以及与之相关的理论和研究成果。在此基础上,结合汽车制造业的行业特点,指出了汽车制造业供应链中所存在的主要风险因素,深入分析了风险在汽车制造业供应链中的传播特征,并对其相关的风险控制理论做出了研究。随后,应用复杂网络理论构建了汽车制造业供应链加权网络,并结合汽车制造业供应链风险传播的特点,基于SIR模...
【文章来源】：沈阳大学辽宁省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
汽车质量问题投诉分析
第3章汽车制造业供应链风险传播研究29力，逐渐被治愈变为免疫节点。当网络中没有感染节点时（即图中不存在红色的点），表示系统达到稳态，此次风险停止传播。a）第1步风险传播a）Riskpropagationofstep1b）第100步风险传播b）Riskpropagationofstep100c）第200步风险传播c）Riskpropagationofstep200d）第359步风险传播d）Riskpropagationofstep359图3.6风险传播动态分析图Fig3.6Dynamicanalysischartofriskpropagation在风险在汽车制造业供应链中爆发后，如果得不到及时有效的控制，易使与受险企业有关联的企业遭受损失。在实际的情况中，风险的类别多样，对于一些未曾遇见●易感节点●感染节点●免疫节点
第3章汽车制造业供应链风险传播研究31短时间难以平复。但当=0.6和=0.8时，两者达到稳态的步数均在600步左右，可见风险传染率存在一个上限阈值。若传染率大于上限阈值，则风险的传播速度受到抑制，无法继续扩大。但是当传染率逐渐向上限值靠近时，风险爆发的速度会更快，恢复所需的时间更长，供应链网络达到稳态所需的时间也会更长。a）=0.2b）=0.4c）=0.6d）=0.8图3.7传染率变化时的风险传播趋势Fig3.7Riskpropagationtrendwithinfectionratechanging因此当恢复率不变时，风险传染率越大，网络中的风险传染速度越快，风险传染造成的破坏也越大，但存在一个上限阈值抑制风险传染率的不断扩张。因此在实际情─易感节点─感染节点─免疫节点
【参考文献】：
期刊论文
[1]品牌形象已成消费者购车首要条件——中国质量万里行2018年度汽车行业投诉分析报告[J]. 刘回春. 中国质量万里行. 2019(03)
[2]基于神经网络的汽车供应链风险评估研究[J]. 潘盟,张建同,陈晓东,杜娟. 上海管理科学. 2019(01)
[3]基于修正KMV模型的汽车供应链金融风险分析[J]. 张建同,张敏,郭卓琦. 工业工程与管理. 2019(01)
[4]针对研发网络风险传播的控制方法模型及仿真[J]. 张延禄,杨乃定. 系统管理学报. 2018(03)
[5]生鲜农产品供应链物流风险传递机理及控制[J]. 付焯,严余松,郭茜,邱忠权. 西南交通大学学报. 2018(03)
[6]融合节点脆弱性评价与边权值因子的改进供应商网络风险传播模型及其仿真[J]. 左虹,陈庭贵. 计算机集成制造系统. 2019(02)
[7]我国汽车制造业供应链风险评价实证研究——基于熵权可拓决策模型的分析[J]. 雷勋平. 计算机工程与应用. 2015(12)
[8]基于复杂网络理论的供应链网络风险传播机理研究[J]. 杨康,张仲义. 系统科学与数学. 2013(10)
[9]基于模糊Petri网的供应链风险传导模型分析[J]. 马汉武,宋延雪. 商业时代. 2012(28)
[10]供应链网络的无标度特性研究[J]. 李广,赵道致. 工业工程. 2012(01)
博士论文
[1]关联信用风险的传染效应和管控策略研究[D]. 钱茜.电子科技大学 2018
[2]基于复杂网络的农产品供应链建模与网络风险传播研究[D]. 王杏.吉林大学 2017
[3]复杂网络上疾病传播的建模及其动力学[D]. 王毅.东南大学 2016
[4]低碳交通背景下中国新能源汽车的市场扩散研究[D]. 严筱.中国地质大学 2016
[5]供应链风险传递及其控制研究[D]. 邱映贵.武汉理工大学 2010
[6]基于稳定性的供应链运作机制研究[D]. 郑国华.中南大学 2009
[7]供应链的风险识别、评估研究[D]. 周南洋.中南大学 2008
[8]供应链环境下集配商运作模式研究[D]. 王彧.华中科技大学 2005
[9]基于SCOR模型的供应链风险识别、评估与一体化管理研究[D]. 马林.浙江大学 2005
硕士论文
[1]EA公司基于互联网经济的供应链金融模式与风险控制[D]. 张冬.西北大学 2019
[2]物联网环境下果蔬供应链风险评估及控制研究[D]. 纪昀燊.集美大学 2019
[3]复杂网络传播动力学的分析与控制问题研究[D]. 余益.电子科技大学 2019
[4]复杂网络中协同传播及其控制策略研究[D]. 王泽勋.电子科技大学 2019
[5]汽车供应链脆弱节点识别及风险管理研究与应用[D]. 王洁.重庆大学 2017
[6]一汽吉林汽车有限公司供应链风险管理策略研究[D]. 孙涛.吉林大学 2016
[7]复杂网络的病毒传播模型及免疫策略研究与分析[D]. 肖詠.西南大学 2016
[8]基于SIR模型的粮食供应链风险传导研究[D]. 景琦.武汉轻工大学 2016
[9]基于风险控制的供应链鲁棒优化问题研究[D]. 朱丽.天津理工大学 2012
本文编号：3382573
【文章来源】：沈阳大学辽宁省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
汽车质量问题投诉分析
第3章汽车制造业供应链风险传播研究29力，逐渐被治愈变为免疫节点。当网络中没有感染节点时（即图中不存在红色的点），表示系统达到稳态，此次风险停止传播。a）第1步风险传播a）Riskpropagationofstep1b）第100步风险传播b）Riskpropagationofstep100c）第200步风险传播c）Riskpropagationofstep200d）第359步风险传播d）Riskpropagationofstep359图3.6风险传播动态分析图Fig3.6Dynamicanalysischartofriskpropagation在风险在汽车制造业供应链中爆发后，如果得不到及时有效的控制，易使与受险企业有关联的企业遭受损失。在实际的情况中，风险的类别多样，对于一些未曾遇见●易感节点●感染节点●免疫节点
第3章汽车制造业供应链风险传播研究31短时间难以平复。但当=0.6和=0.8时，两者达到稳态的步数均在600步左右，可见风险传染率存在一个上限阈值。若传染率大于上限阈值，则风险的传播速度受到抑制，无法继续扩大。但是当传染率逐渐向上限值靠近时，风险爆发的速度会更快，恢复所需的时间更长，供应链网络达到稳态所需的时间也会更长。a）=0.2b）=0.4c）=0.6d）=0.8图3.7传染率变化时的风险传播趋势Fig3.7Riskpropagationtrendwithinfectionratechanging因此当恢复率不变时，风险传染率越大，网络中的风险传染速度越快，风险传染造成的破坏也越大，但存在一个上限阈值抑制风险传染率的不断扩张。因此在实际情─易感节点─感染节点─免疫节点
【参考文献】：
期刊论文
[1]品牌形象已成消费者购车首要条件——中国质量万里行2018年度汽车行业投诉分析报告[J]. 刘回春. 中国质量万里行. 2019(03)
[2]基于神经网络的汽车供应链风险评估研究[J]. 潘盟,张建同,陈晓东,杜娟. 上海管理科学. 2019(01)
[3]基于修正KMV模型的汽车供应链金融风险分析[J]. 张建同,张敏,郭卓琦. 工业工程与管理. 2019(01)
[4]针对研发网络风险传播的控制方法模型及仿真[J]. 张延禄,杨乃定. 系统管理学报. 2018(03)
[5]生鲜农产品供应链物流风险传递机理及控制[J]. 付焯,严余松,郭茜,邱忠权. 西南交通大学学报. 2018(03)
[6]融合节点脆弱性评价与边权值因子的改进供应商网络风险传播模型及其仿真[J]. 左虹,陈庭贵. 计算机集成制造系统. 2019(02)
[7]我国汽车制造业供应链风险评价实证研究——基于熵权可拓决策模型的分析[J]. 雷勋平. 计算机工程与应用. 2015(12)
[8]基于复杂网络理论的供应链网络风险传播机理研究[J]. 杨康,张仲义. 系统科学与数学. 2013(10)
[9]基于模糊Petri网的供应链风险传导模型分析[J]. 马汉武,宋延雪. 商业时代. 2012(28)
[10]供应链网络的无标度特性研究[J]. 李广,赵道致. 工业工程. 2012(01)
博士论文
[1]关联信用风险的传染效应和管控策略研究[D]. 钱茜.电子科技大学 2018
[2]基于复杂网络的农产品供应链建模与网络风险传播研究[D]. 王杏.吉林大学 2017
[3]复杂网络上疾病传播的建模及其动力学[D]. 王毅.东南大学 2016
[4]低碳交通背景下中国新能源汽车的市场扩散研究[D]. 严筱.中国地质大学 2016
[5]供应链风险传递及其控制研究[D]. 邱映贵.武汉理工大学 2010
[6]基于稳定性的供应链运作机制研究[D]. 郑国华.中南大学 2009
[7]供应链的风险识别、评估研究[D]. 周南洋.中南大学 2008
[8]供应链环境下集配商运作模式研究[D]. 王彧.华中科技大学 2005
[9]基于SCOR模型的供应链风险识别、评估与一体化管理研究[D]. 马林.浙江大学 2005
硕士论文
[1]EA公司基于互联网经济的供应链金融模式与风险控制[D]. 张冬.西北大学 2019
[2]物联网环境下果蔬供应链风险评估及控制研究[D]. 纪昀燊.集美大学 2019
[3]复杂网络传播动力学的分析与控制问题研究[D]. 余益.电子科技大学 2019
[4]复杂网络中协同传播及其控制策略研究[D]. 王泽勋.电子科技大学 2019
[5]汽车供应链脆弱节点识别及风险管理研究与应用[D]. 王洁.重庆大学 2017
[6]一汽吉林汽车有限公司供应链风险管理策略研究[D]. 孙涛.吉林大学 2016
[7]复杂网络的病毒传播模型及免疫策略研究与分析[D]. 肖詠.西南大学 2016
[8]基于SIR模型的粮食供应链风险传导研究[D]. 景琦.武汉轻工大学 2016
[9]基于风险控制的供应链鲁棒优化问题研究[D]. 朱丽.天津理工大学 2012
本文编号：3382573
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