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文檔簡介
1、隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化和信息技術(shù)的發(fā)展,未來的競爭不再是企業(yè)對企業(yè)的競爭,而是供應(yīng)鏈 SC(Supply Chain)對供應(yīng)鏈的競爭,供應(yīng)鏈核心成員面臨的重要問題是如何選擇更好的合作伙伴,以提高產(chǎn)品的質(zhì)量、性能、服務(wù)績效,從而提升客戶滿意度,而作為供應(yīng)鏈的源頭,供應(yīng)商的研究對于企業(yè)有著十分重要的意義。同時,供應(yīng)鏈的運(yùn)營積累了大量的數(shù)據(jù)和信息,如何采用商務(wù)智能BI(Business Intelligence)與數(shù)據(jù)挖掘DM(Data Mini
2、ng)技術(shù),從這些海量的數(shù)據(jù)與信息中獲取未知或隱含的知識,從而進(jìn)一步指導(dǎo)供應(yīng)鏈的優(yōu)化與執(zhí)行,將起著非常重要的作用。因此本文結(jié)合實(shí)際企業(yè)的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng),研究相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘方法和技術(shù),解決供應(yīng)商分類問題,從而有效地支持供應(yīng)鏈的運(yùn)營。
第一章,在大量閱讀國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,對供應(yīng)鏈管理 SCM(Supply Chain Management)中針對供應(yīng)商的過程管理、供應(yīng)商分類以及SCM中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了詳盡的探討,并分析了
3、現(xiàn)有理論、方法與技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn),并給出了本文的研究架構(gòu)以及主要的研究內(nèi)容和特點(diǎn)。
第二章,本文采用事件驅(qū)動過程鏈 EPC(Event-Driven Process Chain)的方法,分析SCM系統(tǒng)中個合作伙伴協(xié)作的業(yè)務(wù)流程,并為其提供一個更易于理解的以符號和術(shù)語加以描述的業(yè)務(wù)過程模型,并介紹了針對具體企業(yè)的SCM系統(tǒng)如何使用EPC方法進(jìn)行SCM業(yè)務(wù)過程建模。同時提出一種基于抽象相似和模糊C-均值結(jié)合的F-EPC算法,對供應(yīng)鏈中
4、供應(yīng)商所參與的業(yè)務(wù)過程進(jìn)行建模;同時擴(kuò)充了 EPC的元模型(包括度量視圖、度量目標(biāo)、流程目標(biāo)等),融入更多、更細(xì)致的供應(yīng)商關(guān)鍵績效指標(biāo),并建立SCM業(yè)務(wù)過程與性能度量指標(biāo)之間的映射關(guān)系,從而有效地支持供應(yīng)商的評估與分類奠定基礎(chǔ)。
第三章,本文首先基于EPC,圍繞SCM系統(tǒng)的業(yè)務(wù)過程,考慮到供應(yīng)鏈管理中需求波動對于供應(yīng)鏈的影響,提出面向供應(yīng)商全生命周期的數(shù)據(jù)挖掘分析方法,并給出一種面向供應(yīng)商績效評估的S-Cat算法,用于對不同供
5、應(yīng)商進(jìn)行聚類,該算法考慮到供應(yīng)鏈全過程中供應(yīng)商的績效指標(biāo),并結(jié)合均方差函數(shù),力圖解決供應(yīng)鏈中牛鞭效應(yīng)的影響,取得了較好的結(jié)果,該方法較為新穎,具有較大的創(chuàng)新。
第四章,針對供應(yīng)商分類問題,本文提出了一個基于特征的S-Canopy數(shù)據(jù)挖掘算法,此算法由于采用了兩段閾值以及動態(tài)調(diào)整類群的方法,與FW-KMeans、Canopy等同類算法進(jìn)行相比較,在算法的復(fù)雜性以及運(yùn)算性能方面都有很大的提高。
第五章,從數(shù)據(jù)選取的角度,
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