針對供應鏈中需求大數據的分散投資與決策激勵問題,考慮單個供應商和制造商均能通過大數據投資預測需求,且彼此可共享部分大數據。建立基于上下游間雙向部分透明的大數據投資決策模型,揭示雙向透明對于大數據應用價值與投資激勵的影響,并設計契約合作機制解決大數據投資的激勵失調問題。研究發(fā)現(xiàn):雙向透明總是對供應商有利,當逆向透明度低時,正向部分透明可能對制造商最有利,當正向透明度低時,促進雙向透明可能對所有參與者均有利;正向透明而逆向不透明有利于提高大數據投資的可行性;制造商只存在大數據投資激勵不足,而供應商在雙向透明度低時還存在大數據投資激勵過度;投資補償契約能協(xié)調各參與者的大數據投資激勵,且可提升系統(tǒng)投資利潤5-49%。 

【文章來源】：中國管理科學. 2020,28(11)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數】：15 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 問題和模型描述
    2.1 大數據投資
    2.2 供應鏈透明與信息結構
    2.3 事件順序
3 大數據應用階段
    3.1 生產運營決策
    3.2 敏捷性績效分析
4 大數據開發(fā)階段
    4.1 大數據投資決策
    4.2 基于投資補償契約的大數據開發(fā)合作
5 數值分析
6 結語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]網絡平臺銷售模式中的需求信息分享策略研究[J]. 羅春林,毛小兵,田歆.  中國管理科學. 2017(08)
[2]不同市場競爭環(huán)境下生產成本信息分享決策[J]. 戴賓,皮瑩瑩,李建斌.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2017(06)
[3]信息共享下庫存量牛鞭效應的影響因素研究[J]. 盧繼周,馮耕中,王能民,馬云高.  管理科學學報. 2017(03)
[4]風險厭惡零售商考慮信息預測成本的協(xié)調機制[J]. 肖群,馬士華.  管理科學學報. 2016(11)
[5]CVaR準則下考慮信息預測成本的供應鏈協(xié)調機制[J]. 肖群,馬士華.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2014(12)



本文編號：3644876