网络化制造模式下供应链设计与优化技术

1 网络化制造概述
1．1 网络化制造的基本概念
1．2 网络化制造的主要内容
1．2．1 网络化制造的基本内涵
1．2．2 网络化制造的特征
1．2．3 面向客户的网络化制造系统结构
1．2．4 网络化制造资源集成
1．3 网络化制造的关键技术
1．4 网络化制造的研究现状及发展趋势
1．4．1 国外网络化制造的研究现状
1．4．2 国内网络化制造的研究现状
1．4．3 网络化制造研究的发展趋势

2 网络化制造模式下的供应链管理内涵
2．1 供应链和供应链管理的概念
2．1．1 供应链的概念
2．1．2 供应链管理的概念
2．2 供应链设计与优化研究现状
2．2．1 供应链联盟成员选择
2．2．2 供应链建模
2．2．3 供应链优化
2．2．4 供应链牛鞭效应
2．2．5 供应链动态调度
2．2．6 供应链契约
2．3 网络化制造模式下的供应链设计与优化相关模式
2．3．1 网络化制造模式下的客户知识管理特性
2．3．2 网络化制造模式下供应链管理系统结构和支持平台
2．3．3 网络化制造模式下供应链运作管理模式

3 供应链战略能力规划下的动态联盟技术
3．1 供应链战略能力规划研究
3．1．1 供应链战略能力规划模型
3．1．2 模型求解
3．1．3 应用实例分析
3．2 供应链动态联盟伙伴选择
3．2．1 引言
3．2．2 伙伴选择问题的提出与数学描述
3．2．3 遗传算法
3．2．4 基于遗传算法的伙伴选择优化模型与算法设计
3．2．5 应用实例分析

4 电子供应链的分形优化技术
4．1 电子供应链基本介绍
4．1．1 电子供应链的概念及发展历程
4．1．2 电子供应链的构成
4．2 基于分形的供应链管理
4．2．1 分形理论及其体系
4．2．2 分形供应链的基本理论及结构模型
4．2．3 分形供应链管理结构
4．2．4 分形供应链管理系统的功能模块
4．3 分形供应链管理的数值模型
4．3．1 分析器建模
4．3．2 解析器建模
4．4 数值实例分析

5 供应链分销网络优化技术
5．1 企业分销网络基础
5．1．1 企业分销网络的定义
5．1．2 企业分销网络的作用
5．1．3 分销网络成员间的关系
5．2 分销网络中的选址一分配问题研究
5．3 分销网络问题描述及模型建立
5．3．1 问题描述
5．3．2 二级分销网络的选址一分配模型
5．4 模拟退火算法
5．4．1 模拟退火算法基础
5．4．2 模拟退火算法的改进
5．4．3 并行模拟退火算法
5．4．4 改进后的模拟退火算法的实现
5．5 GASA混合算法分析
5．5．1 混合优化策略的关键问题
5．5．2 GASA混合优化策略的构造出发点
5．5．3 GASA混合优化策略的流程和特点
5．5．4 GASA混合算法的实现
5．6 应用实例分析
5．6．1 初始化
5．6．2 计算结果与分析

6 网络化制造模式下的供应链不确定性需求预测与控制
6．1 不确定性需求预测
6．1．1 需求不确定性与需求预测概念
6．1．2 不确定性需求的表现形式与控制手段
6．2 基于ARIMA和BP神经网络组合的供应链需求预测
6．2．1 基于ARIMA的需求预测
6．2．2 基于BP神经网络的需求预测
6．2．3 基于ARIMA和BP神经网络组合的供应链需求预测模型
6．3 网络化制造模式下的供应链需求不确定性控制
6．3．1 需求不确定性扰动——牛鞭效应
6．3．2 供应链系统中的牛鞭效应描述
6．3．3 实例仿真分析

7 网络化制造模式下基于OPN的供应链系统建模
7．1 供应链系统OPN建模的必要性
7．1．1 OPN概念
7．1．2 供应链系统OPN建模优势
7．2 OPN在供应链系统中的应用
7．2．1 供应链系统OPN结构
7．2．2 供应链系统OPN建模和分析流程
7．2．3 供应链系统OPN基本性能
7．2．4 供应链系统OPN性能分析方法
7．3 网络化制造模式下的供应链系统OPN构建
7．3．1 供应链系统子对象OPN模型
7．3．2 网络化制造模式下供应链系统集成模型
7．3．3 供应链系统性能分析
参考文献