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在经济全球化的背景之下,业务决策环境愈加复杂,客户需求偏向个性化,行业竞争越发激烈,技术创新的速度不断加快,市场环境具有明显的不确定性,产品生命周期越来越短,这些对供应链运作的响应速度和柔性提出了更高的要求,使供应链开始强调对资源和竞争力的协同管理。然而,大数据技术的不断发展为供应链协同决策提供了基础,通过收集供应链的运行数据,挖掘隐藏的数据关系,对供应链节点行为进行预测以实现数据驱动型决策。可见,基于大数据的供应链协同管理是必然趋势。在上述背景下,本研究从大数据的角度出发,考察供应链协同机制的内涵与机理,在结合协同理论、博弈论等方法的基础上,探讨供应链协同机制的意义和实现过程。全文共分为六章,具体内容如下:第一章为绪论部分,本章首先对文章的研究背景、意义和目的做了详细了的阐述,通过对国内外相关文献的梳理,论述了目前供应链协同理论与实践的研究现状。其次,介绍了文章的研究内容,并对研究方法进行了介绍。第二章对供应链管理理论、协同论、大数据理论进行了详细的介绍,结合三方面理论,对供应链协同的方法、层次进行了阐述。第三章研究供应链战略协同问题,将供应商行为进行数据化描述,根据供应商大数据构建供应商画像,提出了基于供应商画像的供应商协同管理新模式,并将供应商划分为初级适应型、关系成长型、关系成熟型、战略稳定型四类,提出了供应商协同管理策略。第四章研究供应链战术协同问题,从大数据供应商参与到供应链竞争的角度出发,考虑投资大数据技术后供应链成本的协同分摊。分别建立制造商、供应商单独承担大数据成本和共同承担大数据成本的供应链利润模型,并对模型进行仿真分析,结果证明不论哪种成本分摊方式,共同决策是实现供应链协同的基础。第五章研究供应链操作协同问题,首先对大数据环境下供应链信息流的流动特性进行阐述,对传统供应链和大数据供应链的信息流传递过程进行对比分析,分别建立了两种供应链信息协同传递过程模型,并通过蒙特卡洛方法对两种模型进行了仿真分析,验证了大数据环境下供应链信息流协同传递的效果。第六章为结论与展望,对全文的主要研究内容与结论进行了总结,指出文章的缺陷与不足,并对后续拟研究的问题进行了介绍。