【摘要】：隨著經(jīng)濟全球化的快速發(fā)展以及信息技術(shù)的不斷變革,當今汽車產(chǎn)業(yè)格局正發(fā)生著重大的改變。企業(yè)群的專業(yè)化分工與社會化協(xié)作在不斷深化,產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)與產(chǎn)業(yè)鏈間各環(huán)節(jié)聯(lián)系正日益緊密,促使了汽車制造業(yè)向規(guī)模化、生態(tài)化方向迅猛發(fā)展。如今,汽車制造企業(yè)的競爭優(yōu)勢早已不限于企業(yè)自身能力,而更多取決于企業(yè)所處產(chǎn)業(yè)鏈中各分工環(huán)節(jié)的核心競爭力水平,企業(yè)與產(chǎn)業(yè)鏈上、下游間的協(xié)作緊密程度,以及不同產(chǎn)業(yè)鏈間的多鏈協(xié)同能力。作為支撐配件多價值鏈協(xié)同的云服務(wù)平臺,通過對多鏈優(yōu)勢資源進行整合、優(yōu)化與再分配,打破了傳統(tǒng)供應(yīng)鏈協(xié)同中無法跨區(qū)域、跨鏈條的約束限制,將多鏈中的企業(yè)緊密聯(lián)系在一起,構(gòu)建出相互信任、資源共享、協(xié)作共贏、共生互補的協(xié)同體系。本文結(jié)合國家重點研發(fā)計劃、國家科技支撐計劃和國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)等項目和課題,對基于云平臺的配件多價值鏈協(xié)同技術(shù)的相關(guān)理論、方法與技術(shù)展開了研究。具體包括以下幾個方面:(1)分析了供應(yīng)鏈理論、價值鏈理論和集群式供應(yīng)鏈理論,指出現(xiàn)有理論均難以支撐配件多價值鏈協(xié)同,為此提出了配件多價值鏈協(xié)作體系,并建立了配件多價值鏈協(xié)同理論模型,以統(tǒng)籌考慮配件多價值鏈協(xié)同中的成本縮減與價值增值,在此基礎(chǔ)上研究了配件多價值鏈協(xié)同優(yōu)化技術(shù),提出了一種配件多鏈協(xié)同選擇優(yōu)化博弈策略,構(gòu)建出配件多價值鏈協(xié)同企業(yè)間的正和博弈映射關(guān)系,最終為配件多價值鏈協(xié)同提供有效方案決策。(2)分析了傳統(tǒng)配件供應(yīng)鏈協(xié)作模式、集群式供應(yīng)鏈協(xié)作模式,指出現(xiàn)有協(xié)作模式均難以支撐配件多價值鏈協(xié)同,為此探索了配件多價值鏈協(xié)作模式,并構(gòu)建了基于云平臺的配件多價值鏈協(xié)同體系架構(gòu),建立了多鏈數(shù)據(jù)資源整合、多鏈數(shù)據(jù)處理分析、多鏈業(yè)務(wù)協(xié)同建模、多鏈協(xié)同流程優(yōu)化、多鏈業(yè)務(wù)協(xié)同執(zhí)行五層架構(gòu),實現(xiàn)了配件多價值鏈內(nèi)信息資源的整合、處理、分析與利用,為配件多價值鏈的高效協(xié)同提供有力技術(shù)支撐。(3)圍繞支撐配件多價值鏈協(xié)同的高維數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)展開研究,提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、粒子群算法融合的自組織I/O映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該模型可去除嚴重干擾數(shù)據(jù)回歸分析的噪聲信息,并過濾影響度低的容錯性冗余數(shù)據(jù)特征,從而實現(xiàn)多鏈數(shù)據(jù)的去噪降維處理,在此基礎(chǔ)上提出一種關(guān)鍵特征識別系統(tǒng)模型,通過計算數(shù)據(jù)特征權(quán)重與關(guān)鍵特征判別閾值以解析出數(shù)據(jù)的核心特征成分,從而提高多鏈數(shù)據(jù)分析和利用質(zhì)量,使其能更高質(zhì)的應(yīng)用于配件多價值鏈協(xié)同。(4)圍繞支撐配件多價值鏈協(xié)同的不確定規(guī)劃最優(yōu)化技術(shù)展開研究,提出了一種基于隨機模擬、模糊推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式算法的不確定規(guī)劃最優(yōu)化系統(tǒng)模型。針對多鏈不確定環(huán)境中的隨機性,提出一種分布特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)對任意一維隨機變量概率分布特征的擬合,在此基礎(chǔ)上結(jié)合自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng),實現(xiàn)復(fù)雜多鏈環(huán)境中多重隨機模糊特征的擬合,最后結(jié)合Monte Carlo模擬技術(shù)與期望值模型進行啟發(fā)式尋優(yōu),求解出配件多價值鏈不確定規(guī)劃問題的最優(yōu)決策方案,為復(fù)雜不確定環(huán)境下的多鏈協(xié)同提供有效決策支持。(5)針對基于云平臺的配件多價值鏈協(xié)同流程調(diào)度優(yōu)化需求,建立了一種面向服務(wù)質(zhì)量與成本感知的云工作流調(diào)度模型,針對問題模型不同階段的調(diào)度策略展開剖析,依據(jù)階段策略特征設(shè)計調(diào)度方案的編碼規(guī)則,在此基礎(chǔ)上提出一種基于任務(wù)序列劃分的兩段式編碼遺傳算法,以租戶流程租約和虛擬機實例負載為約束,通過兩段式交叉、變異算子進行種群的迭代進化,最終實現(xiàn)對多鏈租戶流程服務(wù)質(zhì)量和云平臺運營成本的統(tǒng)一調(diào)度優(yōu)化。(6)結(jié)合以上研究成果,給出了基于云平臺的配件多價值鏈業(yè)務(wù)協(xié)同、高維數(shù)據(jù)分析與挖掘、不確定規(guī)劃最優(yōu)化、業(yè)務(wù)流程調(diào)度等技術(shù)的具體實現(xiàn)與有效性驗證。
【圖文】：

整車制造企業(yè)售后配件供應(yīng)鏈信息化情況

圖 1-2 論文總體研究思路及框架第二章：本章首先分析了供應(yīng)鏈理論、價值鏈理論和集群式供應(yīng)鏈理論，指出現(xiàn)有理論均難以支撐配件多價值鏈協(xié)同，，隨后基于對傳統(tǒng)配件鏈協(xié)作體系的分析，構(gòu)建了配件多價值鏈協(xié)作體系，建立了配件多價值鏈協(xié)同理論模型，并設(shè)計了配件多價值
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.09;F426.471;F274


本文編號：2708524