制造业多价值链协同数据空间智能管理电子书

前言

第1章 价值理论和实践的发展

1.1 供应链理论的提出与实践发展

1.1.1 供应链的概念

1.1.2 供应链管理理论和实践发展

1.1.3 制造业供应链的实践发展

1.2 产业链理论的提出与实践发展

1.2.1 产业链的相关内容

1.2.2 产业链理论的基本内涵

1.2.3 产业链理论的实践发展

1.3 价值链理论的提出与实践发展

1.3.1 价值链的概念

1.3.2 价值链理论的发展

1.3.3 制造业价值链的实践发展

1.4 本章小结

第2章 协同理论的发展和实践

2.1 协同理论提出的背景与主要观点

2.1.1 协同理论提出的背景

2.1.2 协同理论的主要观点

2.2 协同理论在供应链、产业链、价值链的应用

2.2.1 供应链协同

2.2.2 产业链协同

2.2.3 价值链协同

2.3 协同理论的应用与实践

2.3.1 协同理论在社会经济中的应用

2.3.2 协同理论在企业管理中的应用

2.4 本章小结

第3章 制造业多价值链的构成及影响因素

3.1 制造业多价值链构成及影响因素选取

3.1.1 多价值链的发展及定义

3.1.2 制造业多价值链的组成及特征

3.1.3 制造业多价值链影响因素分析原则、方法及流程

3.2 制造业供应价值链的影响因素

3.2.1 制造业供应价值链的定义及构成

3.2.2 制造业供应价值链的特征

3.2.3 制造业供应价值链的影响因素分析

3.3 制造业生产价值链的影响因素

3.3.1 制造业生产价值链的定义及构成

3.3.2 制造业生产价值链的特征

3.3.3 制造业生产价值链的影响因素分析

3.4 制造业营销价值链的影响因素

3.4.1 制造业营销价值链的定义及构成

3.4.2 制造业营销价值链的特征

3.4.3 制造业营销价值链的影响因素分析

3.5 制造业服务价值链的影响因素

3.5.1 制造业服务价值链的定义及构成

3.5.2 制造业服务价值链的特征

3.5.3 制造业服务价值链的影响因素分析

3.6 本章小结

第4章 制造业多价值链协同数据空间的基本概念

4.1 制造业多价值链协同数据空间的概念

4.1.1 制造业多价值链

4.1.2 数据空间

4.1.3 制造业多价值链协同数据空间

4.2 制造业多价值链协同数据空间的基本特征

4.2.1 制造业数据特征

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

4.2.3 制造业多价值链协同数据空间的复杂多层特征

4.2.4 数据管理的全生命周期特征

4.2.5 数据服务的制造业针对性特征

4.3 制造业多价值链协同数据空间体系需求分析

4.3.1 全过程多价值链协同数据采集需求

4.3.2 多价值链协同数据下的智能优化决策需求

4.3.3 多价值链协同知识服务需求

4.3.4 多价值链协同数据空间管理需求

4.4 制造业多价值链协同数据空间体系架构规划

4.4.1 制造业多价值链协同数据空间体系架构规划原则

4.4.2 制造业多价值链协同数据空间体系架构规划内容

4.5 本章小结

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

5.1 制造业物资需求的影响因素及预测建模

5.1.1 物资需求影响因素分析

5.1.2 物资数据空间构建

5.1.3 数据预处理

5.1.4 基于数据空间的物资需求预测建模

5.2 制造业多级库存协同优化

5.2.1 多级库存管理概述

5.2.2 制造业的多级库存协同优化与控制

5.2.3 制造业多级库存优化控制模型

5.3 大数据下的制造业招标采购优化

5.3.1 制造业采购方式介绍及问题剖析

5.3.2 大数据下的制造企业采购价格分析

5.3.3 大数据下的制造企业采购策略优化

5.4 大数据背景下制造业备品备件需求管理

5.4.1 大数据与备品备件管理

5.4.2 备品备件管理的基本介绍

5.4.3 备品备件需求管理方法

5.5 本章小结

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

6.1 不确定环境下制造业生产离散调度优化

6.1.1 制造业生产不确定环境概述

6.1.2 制造企业生产调度问题分析

6.1.3 离散型生产调度问题的特点

6.1.4 生产离散调度对制造业的影响

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

6.2 不确定环境下的制造企业协同配送优化

6.2.1 协同配送的背景和意义

6.2.2 协同配送模式分析

6.2.3 协同配送成本效益分析及其分配原则

6.2.4 协同配送常见的决策建模

6.2.5 协同配送总结展望

6.3 动态供应链竞争下制造业核心企业演化博弈报价

6.3.1 制造业报价现状方法及存在的问题

6.3.2 制造商和供应商由生产关系转为协同研制关系

6.3.3 主制造商-供应商成本分担激励研究

6.4 制造业核心企业的动态供应联盟设计与利益分配

6.4.1 制造业核心企业的动态供应联盟设计

6.4.2 制造业核心企业的供应联盟利益分配

6.5 本章小结

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

7.1 多维度多层次关系驱动的自学习特征识别

7.1.1 多源异构数据

7.1.2 多源异构数据的处理方法

7.1.3 自学习特征识别方法

7.2 基于SMOTE-XGBoost的变压器故障预测预警

7.2.1 研究背景

7.2.2 研究现状

7.2.3 相关研究方法

7.2.4 研究流程

7.2.5 实证研究

7.2.6 结论

7.3 大数据背景下电力设备质量追溯模型

7.3.1 研究背景和意义

7.3.2 质量追溯发展现状

7.3.3 大数据背景下电力设备质量追溯模型构建

7.4 本章小结

参考文献

后记 成果及预期应用