汽车产业链零部件采购决策支持系统研究

发布时间：2017-07-21 04:13

  本文关键词：汽车产业链零部件采购决策支持系统研究

  更多相关文章： 零部件采购 采购预测 供应商评价 灰色预测模型 模糊层次分析法

【摘要】：随着我国制造技术的飞速发展,越来越多的汽车制造企业,特别是越来越多的中小型汽车制造企业加入到了汽车行业的激烈竞争当中。零部件采购不仅直接关系着制造厂的利润,更是影响着制造厂的汽车生产活动以及售后服务活动。随着零部件通用性不断变强,汽车制造厂外购零部件的比例逐渐增大,制造厂也越来越依靠零部件供应商。因此,如何对需要采购的零部件数量进行预测并选择合适的采购供应商成为制造厂在制定采购计划时面临的主要问题。本文结合汽车产业链协作平台,以平台中零部件的业务数据为基础,构建零部件采购决策支持系统,系统采用科学的预测方法和评价方法为制造厂提供采购决策上的支持。论文主要做了以下工作：针对中小型制造企业在零部件采购中面临的主要问题,阐述了本文研究的意义,接着分析了采购预测技术的国内外研究现状,分析了评价方法研究的相关现状；结合产业链零部件采购的特点,分析系统对采购决策支持系统的需求、系统是以汽车产业链协作平台中的数据为基础,提出了asp.net三层架构B/S模式的系统解决方案；设计了系统的总体业务流程,明确了制造厂用户对系统的需求,建立了功能用例模型；分析当前主流预测方法,建立了适合汽车产业链采购特点的改进预测模型；从零部件在产业链中的流转情况进行分析,明确了零部件供应商评价指标在产业链中的分布情况；结合科学、全面、定性和定量相结合的原则,建立了质量、价格、合作能力、服务能力以及外部环境为主的指标体系,并对各指标的意义和计算方式进行了详细说明和设计；接着分析层次分析法以及模糊层次分析法的特点,结合制造厂用户评价和选择供应商的目的,建立了基于模糊层次分析法的评价模型；并对模型进行了算例验证,验证了模型的可行性；结合制造厂用户的需求以及功能模型,对系统的总体功能结构进行模块化组织,并对各个模块的功能进行了仔细阐述；对系统的体系结构进行了设计,根据业务流程和用户需求,分析了系统业务中的实体,以及实体之间的联系,建立数据库的概念模型,并根据概念模型建立了系统数据库的逻辑模型；最后,实现了系统的主要功能,给出了系统实现的相关界面。
【关键词】：零部件采购 采购预测 供应商评价 灰色预测模型 模糊层次分析法
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U468
【目录】：

• 摘要6-7
• abstract7-11
• 第1章 绪论11-15
• 1.1 论文研究的背景和意义11
• 1.2 汽车产业链协作平台概述11-12
• 1.3 采购预测技术发展的国内外研究现状12-13
• 1.4 供应商评价研究的国内外现状13-14
• 1.4.1 供应商指标研究的国内外现状13
• 1.4.2 供应商评价方法研究的国内外现状13-14
• 1.5 论文的组织结构14
• 1.6 本章小结14-15
• 第2章 零部件采购决策支持系统需求分析和总体解决方案15-22
• 2.1 零部件采购面临的主要问题15
• 2.2 系统需求分析15-17
• 2.2.1 汽车产业链零部件采购特点分析15-16
• 2.2.2 用户需求分析16-17
• 2.3 系统总体解决方案设计17-18
• 2.4 系统总体业务流程设计18-20
• 2.5 系统用例建模20-21
• 2.6 本章小结21-22
• 第3章 预测模型与评价模型的建立22-42
• 3.1 采购预测模型的建立22-26
• 3.1.1 采购预测模型的选择22
• 3.1.2 汽车产业链零部件采购影响因素分析22-23
• 3.1.3 基于多因素影响的改进灰色预测模型建立23-26
• 3.2 零部件供应商评价模型的建立26-41
• 3.2.1 零部件供应商评价指标分布26-27
• 3.2.2 零部件供应商评价指标建立原则27-28
• 3.2.3 零部件供应商评价指标构建28-32
• 3.2.4 评价方法的选择32-33
• 3.2.5 评价模型的建立33-35
• 3.2.6 评价模型的算例应用35-41
• 3.3 本章小结41-42
• 第4章 系统总体设计与实现42-61
• 4.1 系统总体功能结构设计42-43
• 4.2 系统数据库设计43-46
• 4.2.1 数据库概念设计44-45
• 4.2.2 数据库逻辑模型设计45-46
• 4.3 系统体系结构设计46-51
• 4.4 开发工具介绍51
• 4.5 零部件采购决策支持系统主要功能实现51-60
• 4.5.1 基本信息管理功能实现51-53
• 4.5.2 预测管理功能实现53-55
• 4.5.3 评价管理功能实现55-60
• 4.5.4 决策管理功能实现60
• 4.6 本章小结60-61
• 总结与展望61-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-66
• 攻读硕士学位期间发表的论文66

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本文编号：571367