制造业多价值链协同数据空间产品知识属性与销量预测关联性研究

制造业领域多价值链协同数据空间知识引擎在本体建模的过程中，通常会出现由于产品知识不完备所导致的部门间知识管理与知识共享效率低下的问题。因而，需要系统地分析本体、属性与特征之间的关联与约束关系，提出结合产品生产、销售、供应、服务等多价值链数据协同的智能本体构建模型。制造业多价值链协同数据知识引擎本体的构建，是知识引擎应用场景的关键环节之一。针对数据空间中特征关联性挖掘的需求，本文构建了基于轻量梯度提升机、极度梯度提升与随机森林的树集成销量预测模型，并提出了以销量预测任务为中心的制造业多价值链协同数据空间的特征关联分析方法。对企业网上销售平台的销售数据进行预测实验。在树集成销量预测模型实验结果基础上，计算SHAP值，分析各项特征与预测结果之间关联性，并在消融实验中验证了SHAP值获得的特征关联性对树集成销量模型的影响。本文提出的树集成销量预测模型与SHAP值的特征关联度分析法为制造业知识引擎的建模过程的本体与属性的自动化筛选提供了可靠的理论与数据支撑。     

基于消费者需求与信息搜寻过程的新二维营销战略模型及验证

本项研究从消费者需求与消费者信息搜寻两个维度，将产品市场分为易识常用品市场、易识高档品市场、难识常用品市场、难识高档品市场。基于每一类产品的特征，我们提出不同产品市场的营销战略假设，然后在国内选择五个案例，对我们提出的营销战略假设进行了验证。     

生鲜品电商与冷链宅配联合运送优化研究

随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，消费者对生鲜品的需求由量的增加转化为质的提升，更加安全、环保、绿色的产品越来越受到人们的青睐，这在一定程度上促进了生鲜宅配的发展。在传统方式下获得优质生鲜品的途径有限，电子商务的出现和快速发展，给生鲜品在网络上的销售提供了良好的平台。本文针对冷链配送中，由于生鲜品供应节点与需求节点距离长或者配送产品周期短等情况，给出基于聚类的两阶段联合运送方法：第一阶段按照客户需求点的分布情况，提出基于模糊C-均值算法(FCM)的配送中转点选择和需求点划分方法，从而构建联合运送网络结构；第二阶段建立基于聚类的联合运送路径优化模型。最后，通过数据实验，验证所提方法和模型的合理性与高效性。     

面向大规模定制的产品族功能性评价与选择方法

针对大规模定制生产模式下产品多样性和低复杂性的矛盾,系统地研究了一种大规模定制产品族的功能性评价与选择方法。分别以功能域的类功能需求(GFR)和物理域的类设计参数(GDP)对大规模定制产品族进行了描述,并基于公理设计理论建立了GFR和GDP之间的映射关系。提出了产品族功能的定制度的概念和计算方法,建立了基于定制度的定制功能的评价和选择方法。     

在数据库中挖掘定量关联规则的方法研究

数据挖掘技术是实现智能决策支持系统的一个重要手段 ,关联规则是数据挖掘的一个重要内容 .传统的 Apriori算法仅适用于挖掘数据间的定性关联关系 ,但数据间的定量关联关系对决策更有帮助 .属性值的离散映射是挖掘定量关联规则的一个重要环节 ,离散映射中属性值区间的划分粒度是影响数据挖掘质量的一个重要因素 .本文结合粗集理论提出了一个确定属性值划分粒度的方法 ,在此基础上设计出一个挖掘定量关联规则的算法 :Apriori 2 ,利用Apriori 2可以挖掘出大量对决策有帮助的定量关联规则     

基于离差的区间二元语义多属性群决策方法

针对具有多粒度区间语言评价信息的多属性群决策问题,提出一种基于区间二元语义信息处理和离差最大化的群决策方法。该方法首先针对由基本语言评价集表示的区间二元语义信息,采用了多粒度区间语言评价信息一致化的方法;然后对属性权重信息完全未知的情形建立基于离差最大化的目标规划模型,得到一个求解属性权重的公式,从而获得相应的属性权重;再利用区间二元语义的集结算子对评价信息进行加权集成,通过区间二元语义信息的可能度公式对集成结果进行排序和择优;最后由实例分析说明该方法的有效性和可行性。     

基于正相关关联规则挖掘分析的客户需求权重预测

为预测经营活动中的客户需求,提出一种基于正相关关联规则的数据挖掘模型.挖掘统计数据的频繁2_项集并对挖掘结果剪枝处理,按照特征需求重要性大小,计算得出重要客户需求,再运用BP神经网络进行需求权值预测.实例表明该方法可减少关联规则数量和挖掘工作量,对需求的预测具有现实意义.     

易逝品退货的逆向物流管理

易逝品是指具有生产提前期长、销售期短、期末未售出的商品残值极低,甚至还需处理成本、市场需求不确定性大等显著特征的产品.这类产品在我们的生活中无处不在,如以下几种类型:(1)由产品本身的物理化学特性所决定的易逝品,如易腐食品、水果、鲜花、药品等;(2)伴随节假日文化、潮流文化或重大事件影响而产生的易逝品,如中秋月饼、新年贺卡、流行时装、圣诞节礼品、时尚玩具、新闻时事类报刊杂志等;(3)由于技术进步推动和消费者需求不断升级而产生的一些高科技类易逝品,如半导体和数码通讯等电子产品.     

基于在线评论数据的产品需求趋势挖掘

随着经济水平的提高和物质生活的丰富，消费者的需求变化也越来越快。能否迎合市场需求的变化是企业产品成功的关键。随着社交媒体的发展，消费者为了分享购物体验发表了许多在线评论信息，其中蕴含着消费者的需求变化。本文在产品特征提取和属性情感分析的基础上，构建了垃圾评论识别模型。然后，利用时间序列分析模型预测下阶段的产品属性关注度和情感计算。最后结合历史数据的变化趋势，分析产品属性的重要性和市场满意情况。利用汽车论坛上的汽车评论数据对本文提出的研究模型进行了验证。研究结果可以为企业制定营销策略以及产品改进与创新提供决策支持。     

基于需求预测的短生命周期产品订货策略研究

本文针对短生命周期产品的特点,考虑与需求因子相关的库存短缺拖后和无形变质,根据缺货时间点、订货时间点与产品到达成熟期的时间点之间的关系,建立基于短生命周期产品需求预测的3种订货策略模型:乐观订货策略,悲观订货策略和中庸订货策略模型,对模型进行了分析求解,对最优解的存在性进行了证明.然后根据实际销售数据进行需求预测和算例分析,分析各因子对于总库存成本、订货量、短缺拖后量、销售损失量以及最优订货策略的影响.最后通过订货策略分析,分析各因子对于最优订货策略的影响,并将它们划分为3种订货策略影响因子,分析结果可以指导企业在不同因子水平情况下如何调整订货策略,以降低总库存成本.     

短生命周期产品的三种库存模型的比较

讨论短生命周期产品库存模型,考虑无形变质因素,并假定无形变质率与需求率成反比关系.在线性需求和常数生产率的条件下,假设,若需求率为1,则视作产品的市场生命周期结束.并且,在产品生命周期的前期不存在缺货的情况下,给出了短生命周期产品分别在理想状态、允许缺货以及价格折扣导致需求率变化等3种状态下的库存模型,最后在相同参数条件下对这3种模型进行比较,找出了单位时间内平均总成本最小的最优库存模型,厂商可以根据自身的情况选择合适的库存策略.     

面向短生命周期产品的供应链订购批量与交货期协调决策模型

考虑了由一个分销商和制造商构成的单一短生命周期产品的两级供应链系统,当市场需求和制造商的交货期都是随机变化时,建立了分散决策和协调决策模式下交货期与批量的决策模型,解析分析了两种决策模式下供应链的优化决策;解析分析和算例分析表明,双方合作不仅可以缩短产品交货期、增加供应链系统的整体收益,而且还能增加产品的市场供给量。     

O2O模式下考虑消费者参考效应和成员互惠利他的产品——服务供应链微分博弈

成员的互惠利他行为是影响企业决策的重要行为因素,消费者的质量和服务水平参考效应也是影响消费者购买决策的重要行为因素,本文将三者纳入到一个制造商和一个O2O销售模式的零售商构成的产品-服务供应链中,同时考虑运作模式的内在动态性,构建了制造商和零售商间的微分博弈模型。借助贝尔曼连续型动态规划理论,分析了分散、集中、互惠利他三种决策模式下的制造商质量水平策略、零售商服务水平策略以及供应链系统绩效,并对其进行了对比分析。研究表明:相比于分散决策模式,互惠利他行为有助于成员制定更高的质量和服务水平,提高品牌商誉,获得更大效用。数值算例验证了所得结论,并进行了消费者质量和服务水平参考效应、渠道偏好以及成员互惠利他行为对供应链绩效影响的敏感性分析。算例结果表明:1)消费者的参考效应使消费者产生“锚定心理”,导致制造商降低质量水平,零售商降低服务水平,也损害了产品-服务供应链的绩效。消费者的渠道偏好对供应链成员策略和绩效有着重要影响;2)零售商应鼓励消费者进行线上购买产品,并以线下渠道的服务作为销售辅助措施,满足消费者的体验效用;3)成员的互惠利他行为作为一种正向社会偏好能够对分散决策模型下的供应链绩效进行帕累托改进,并且会获得额外的社会福利;4)当且仅当制造商和零售商具有纯利他行为偏好,即具有最低回报程度和最高利他程度时,供应链的总利润能够达到集中决策情形。     

Joint Life‐Cycle Dynamics of New and Remanufactured Products

Many products considered for remanufacturing are durables that exhibit a well‐pronounced product life cycle—they diffuse gradually through the market. The remanufactured product, which is a cheaper substitute for the new product, is often put on the market during the life cycle of the new product and affects its sales dynamics. In this paper, we study the integrated dynamic management of a portfolio of new and remanufactured products that progressively penetrate a potential market over the product life cycle. To this end, we extend the Bass diffusion model in a way that maintains the two essential features of remanufacturing settings: (a) substitution between new and remanufactured products, and (b) a constraint on the diffusion of remanufactured products due to the limited supply of used products that can be remanufactured. We identify characteristics of the diffusion paths of new and remanufactured products. Finally, we analyze the impact of levers such as remanufacturability level, capacity profile and reverse channel speed on profitability.     

考虑服务流的产品服务供应链网络均衡模型

产品服务供应链在向客户制造高质量产品的同时，也提供了产品全生命周期的专业服务，服务的嵌入增加了供应链协调的复杂性。考虑产品服务的双重需求，在分析各主体的运作行为的基础上，构建了包括多个制造商和多个销售商的多主体供应链网络；运用变分不等式刻画了制造商层、销售服务集成商层和需求市场的最优运作行为及其达成均衡的条件；最后，通过修正投影算法对数值算例进行了仿真。研究结果表明：产品服务供应链网络中的产品与服务均衡流相互影响，其中，服务水平直接影响到了产品需求；降低产品的售价将有利于服务价格和效益的提升。研究结论进一步印证了在产品服务供应链网络中承载于产品的服务将逐渐成为价值创造的主体。     

回馈与惩罚契约下闭环供应链应对突发事件的协调性研究

考虑一个制造商和一个零售商组成的闭环供应链,在考虑随机性需求下,首先分析了回馈与惩罚契约对闭环供应链的协调作用;然后,探讨了回馈与惩罚契约对突发事件的协调作用,研究表明:基准的回馈与惩罚契约对突发事件将不再发挥协调作用,为此,给出了闭环供应链对突发事件的最优应对策略,并调整了原来的回馈与惩罚契约使其具有抗突发事件性。     

融合特征情感和产品参数的客户感知偏好模型

在线评论作为一种公开、可获取的信息资源，蕴含了关于产品质量的各种有价值的信息，对这些信息的分析与挖掘有助于企业了解客户的需求和偏好。目前，基于在线评论的客户偏好模型考虑了特征观点和评论数量，忽视了产品参数对消费者购买决策的影响。因此，本文提出了一种融合特征情感和产品参数的客户感知偏好模型。首先，利用在线评论提取客户讨论的产品特征，并识别产品特征的情感极性，从而进一步计算特征正负面情感得分，生成产品的特征情感。然后，结合企业定义的产品参数，构建特征情感和产品参数融合作用对产品销量影响的计量经济模型，分析客户对产品的感知偏好。最后，为验证模型的有效性，获取了汽车之家网站的39款汽车产品（SUV车型）的评论文本，并持续8个月的销量跟踪。研究结果显示本文提出的模型比信息增益和TF-IDF方法能够更加准确地获取客户的感知偏好。此外，研究结果解释了特征情感和产品参数与产品销量的关联关系，为企业的市场营销和产品设计决策提供了理论基础。     

一类具有生存/危险特征的生鲜品价格策略研究

研究了一个周期内零售商对一种易变质生鲜品的订购和价格决策问题。引入价格转折点概念,变质率具有三参数生存/危险特征的Weibull分布,需求率依赖于变质率和价格,建立利润最大化的目标函数,将求解最优价格的问题转化为带有控制的Bolza问题,得到最优价格表达式。通过算例,研究了价格敏感度和价格转折点变化对利润的影响,进一步给出了灵敏度分析和价格弹性分析;对于生鲜品,随着时间的推移,销售价格越来越低;对销售价格敏感的顾客,销售量随着价格转折点的滞后而降低,但在整个销售阶段的1/2到3/5附近进行价格调整有助于增加利润。