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制造业多价值链协同数据空间智能管理

制造业多价值链协同数据空间智能管理

作者: 刘达,陈德刚,许晓敏 著

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已完结现代当代当代文学
目录 (116章)
倒序
正文
001 .1.1 供应链的概念002 .1.2 供应链管理理论和实践发展003 .1.3 制造业供应链的实践发展004 .2 产业链理论的提出与实践发展005 .2.1 产业链的相关内容006 .2.2 产业链理论的基本内涵007 .2.3 产业链理论的实践发展008 .3.1 价值链的概念009 .3.2 价值链理论的发展010 .3.3 制造业价值链的实践发展011 .4 本章小结012 .1.1 协同理论提出的背景(1)013 .1.1 协同理论提出的背景(2)014 .1.2 协同理论的主要观点015 .2 协同理论在供应链、产业链、价值链的应用016 .2.1 供应链协同017 .2.2 产业链协同018 .2.3 价值链协同019 .3.1 协同理论在社会经济中的应用020 .3.2 协同理论在企业管理中的应用021 .4 本章小结022 .1.1 多价值链的发展及定义023 .1.2 制造业多价值链的组成及特征024 .1.3 制造业多价值链影响因素分析原则、方法及流程025 .2.1 制造业供应价值链的定义及构成026 .2.2 制造业供应价值链的特征027 .2.3 制造业供应价值链的影响因素分析028 .3.1 制造业生产价值链的定义及构成029 .3.2 制造业生产价值链的特征030 .3.3 制造业生产价值链的影响因素分析031 .4.1 制造业营销价值链的定义及构成032 .4.2 制造业营销价值链的特征033 .4.3 制造业营销价值链的影响因素分析034 .5.1 制造业服务价值链的定义及构成035 .5.2 制造业服务价值链的特征036 .5.3 制造业服务价值链的影响因素分析037 .6 本章小结038 .1.1 制造业多价值链039 .1.2 数据空间040 .1.3 制造业多价值链协同数据空间041 .2 制造业多价值链协同数据空间的基本特征042 .2.1 制造业数据特征043 .2.2 内部制造价值链与外部供应、营销、服务价值链的数据协同特征044 .2.3 制造业多价值链协同数据空间的复杂多层特征045 .2.4 数据管理的全生命周期特征046 .2.5 数据服务的制造业针对性特征047 .3 制造业多价值链协同数据空间体系需求分析048 .3.1 全过程多价值链协同数据采集需求049 .3.2 多价值链协同数据下的智能优化决策需求050 .3.3 多价值链协同知识服务需求051 .3.4 多价值链协同数据空间管理需求052 .4.1 制造业多价值链协同数据空间体系架构规划原则053 .4.2 制造业多价值链协同数据空间体系架构规划内容054 .5 本章小结055 .1 制造业物资需求的影响因素及预测建模056 .1.1 物资需求影响因素分析057 .1.2 物资数据空间构建058 .1.3 数据预处理059 .1.4 基于数据空间的物资需求预测建模(1)060 .1.4 基于数据空间的物资需求预测建模(2)061 .2.1 多级库存管理概述062 .2.2 制造业的多级库存协同优化与控制063 .2.3 制造业多级库存优化控制模型064 .3 大数据下的制造业招标采购优化065 .3.1 制造业采购方式介绍及问题剖析066 .3.2 大数据下的制造企业采购价格分析(1)067 .3.2 大数据下的制造企业采购价格分析(2)068 .3.2 大数据下的制造企业采购价格分析(3)069 .3.3 大数据下的制造企业采购策略优化(1)070 .3.3 大数据下的制造企业采购策略优化(2)071 .3.3 大数据下的制造企业采购策略优化(3)072 .4.1 大数据与备品备件管理073 .4.2 备品备件管理的基本介绍074 .4.3 备品备件需求管理方法075 .5 本章小结076 制造业生产营销价值链协同数据空间智能管理与优化建模077 .1.1 制造业生产不确定环境概述078 .1.2 制造企业生产调度问题分析079 .1.3 离散型生产调度问题的特点080 .1.4 生产离散调度对制造业的影响081 .1.5 生产环境不确定性条件下生产调度优化的求解方法082 .2 不确定环境下的制造企业协同配送优化083 .2.1 协同配送的背景和意义084 .2.2 协同配送模式分析085 .2.3 协同配送成本效益分析及其分配原则086 .2.4 协同配送常见的决策建模087 .2.5 协同配送总结展望088 .3.1 制造业报价现状方法及存在的问题089 .3.2 制造商和供应商由生产关系转为协同研制关系090 .3.3 主制造商-供应商成本分担激励研究091 .4.1 制造业核心企业的动态供应联盟设计092 .4.2 制造业核心企业的供应联盟利益分配093 .5 本章小结094 .1 多维度多层次关系驱动的自学习特征识别095 .1.1 多源异构数据096 .1.2 多源异构数据的处理方法097 .1.3 自学习特征识别方法098 .2.1 研究背景099 .2.2 研究现状100 .2.3 相关研究方法101 .2.4 研究流程102 .2.5 实证研究103 .2.6 结论104 .3.1 研究背景和意义105 .3.2 质量追溯发展现状106 .3.3 大数据背景下电力设备质量追溯模型构建107 .4 本章小结108 参考文献(1)109 参考文献(2)110 参考文献(3)111 参考文献(4)112 参考文献(5)113 参考文献(6)114 参考文献(7)115 参考文献(8)116 后记 成果及预期应用
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