制造业多价值链协同数据空间智能管理

图书标准信息

• 作者 刘达；陈德刚；许晓敏
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2024-03
• 版次 1
• ISBN 9787111746812
• 定价 89.00元
• 装帧 其他
• 开本 32开
• 页数 504页
• 字数 271千字

【内容简介】

本书研究制造及协作企业多价值链协同数据空间中的多源异构数据资源中，探索产业链的价值增值活动规律，研究全过程活动之间的耦合关系和演化规律，研究全过程多源异构数据空间机器学习支持下的快速索引、关联表示、全链搜索、集成演化和价值优化方法。建立采供供应、生产调度、成本控制、质量追溯、绩效评价、营销服务等多价值链协同高维时空全过程数据智能优化决策模型并求解，提高智能管理水平，实现价值提升。

【作者简介】

:
    许晓敏，华北电力大学副教授，硕士生导师，入选第八届中国科协青年人才托举工程以及华北电力大学创新人才支持与培育计划的青年骨干培育计划，研究领域包括企业大数据智能计算、能源大数据管理等，负责国家自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上资助项目、国家重点研发计划子课题、北京市社科基金一般项目等各类项目6项，获得6项科技成果奖。

【目录】

‖目录
前言第1章价值理论和实践的发展1
11供应链理论的提出与实践发展1
111供应链的概念1
112供应链管理理论和实践发展4
113制造业供应链的实践发展7
12产业链理论的提出与实践发展9
121产业链的相关内容9
122产业链理论的基本内涵13
123产业链理论的实践发展14
13价值链理论的提出与实践发展17
131价值链的概念17
132价值链理论的发展20
133制造业价值链的实践发展22
14本章小结24第2章协同理论的发展和实践26
21协同理论提出的背景与主要观点26
211协同理论提出的背景26
212协同理论的主要观点32
22协同理论在供应链、产业链、价值链的应用35
221供应链协同36
222产业链协同38
223价值链协同41
23协同理论的应用与实践43
231协同理论在社会经济中的应用43
232协同理论在企业管理中的应用47
24本章小结52第3章制造业多价值链的构成及影响因素54
31制造业多价值链构成及影响因素选取54
311多价值链的发展及定义54
312制造业多价值链的组成及特征56
313制造业多价值链影响因素分析原则、方法及流程57
32制造业供应价值链的影响因素61
321制造业供应价值链的定义及构成61
322制造业供应价值链的特征64
323制造业供应价值链的影响因素分析66
33制造业生产价值链的影响因素69
331制造业生产价值链的定义及构成69
332制造业生产价值链的特征71
333制造业生产价值链的影响因素分析72
34制造业营销价值链的影响因素74
341制造业营销价值链的定义及构成74
342制造业营销价值链的特征76
343制造业营销价值链的影响因素分析77
35制造业服务价值链的影响因素79
351制造业服务价值链的定义及构成79
352制造业服务价值链的特征81
353制造业服务价值链的影响因素分析82
36本章小结86第4章制造业多价值链协同数据空间的基本概念87
41制造业多价值链协同数据空间的概念87
411制造业多价值链87
412数据空间88
413制造业多价值链协同数据空间88
42制造业多价值链协同数据空间的基本特征89
421制造业数据特征89
4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89
423制造业多价值链协同数据空间的复杂多层特征90
424数据管理的全生命周期特征90
425数据服务的制造业针对性特征90
43制造业多价值链协同数据空间体系需求分析90
431全过程多价值链协同数据采集需求91
432多价值链协同数据下的智能优化决策需求91
433多价值链协同知识服务需求91
434多价值链协同数据空间管理需求92
44制造业多价值链协同数据空间体系架构规划92
441制造业多价值链协同数据空间体系架构规划
原则92
442制造业多价值链协同数据空间体系架构规划
内容92
45本章小结95第5章制造业供应价值链协同数据空间智能管理与优化建模96
51制造业物资需求的影响因素及预测建模96
511物资需求影响因素分析97
512物资数据空间构建98
513数据预处理103
514基于数据空间的物资需求预测建模105
52制造业多级库存协同优化121
521多级库存管理概述121
522制造业的多级库存协同优化与控制123
523制造业多级库存优化控制模型125
53大数据下的制造业招标采购优化127
531制造业采购方式介绍及问题剖析127
532大数据下的制造企业采购价格分析130
533大数据下的制造企业采购策略优化143
54大数据背景下制造业备品备件需求管理154
541大数据与备品备件管理154
542备品备件管理的基本介绍154
543备品备件需求管理方法158
55本章小结162第6章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164
61不确定环境下制造业生产离散调度优化166
611制造业生产不确定环境概述166
612制造企业生产调度问题分析167
613离散型生产调度问题的特点169
614生产离散调度对制造业的影响170
615生产环境不确定性条件下生产调度优化的
求解方法171
62不确定环境下的制造企业协同配送优化172
621协同配送的背景和意义172
622协同配送模式分析173
623协同配送成本效益分析及其分配原则175
624协同配送常见的决策建模177
625协同配送总结展望180
63动态供应链竞争下制造业核心企业演化博弈报价181
631制造业报价现状方法及存在的问题181
632制造商和供应商由生产关系转为协同研制关系182
633主制造商-供应商成本分担激励研究183
64制造业核心企业的动态供应联盟设计与利益分配189
641制造业核心企业的动态供应联盟设计189
642制造业核心企业的供应联盟利益分配192
65本章小结197第7章制造业服务价值链协同数据空间智能管理与优化建模199
71多维度多层次关系驱动的自学习特征识别199
711多源异构数据199
712多源异构数据的处理方法200
713自学习特征识别方法204
72基于SMOTE-XGBoost的变压器故障预测预警207
721研究背景207
722研究现状208
723相关研究方法209
724研究流程210
725实证研究212
726结论218
73大数据背景下电力设备质量追溯模型218
731研究背景和意义218
732质量追溯发展现状221
733大数据背景下电力设备质量追溯模型构建224
74本章小结228参考文献229后记成果及预期应用242