一、基于流程的企业间集成关键技术（论文文献综述）
张锦兰[1]（2019）在《总承包企业网络治理能力对项目绩效的影响研究》文中指出总承包作为国内外大型复杂工程项目的重要组织形式,是以向业主交付最终产品为目的,对项目实行整体构思、系统安排、协调运行的承包体系。由于总承包项目生命周期较长、业务流程复杂、利益相关者众多,这就需要实现项目目标必须依赖于利益相关者的专业分工与动态协作。而在由诸多利益相关者构成的价值网络中,各利益相关者为获得项目价值进行合作的同时,也难免因价值分配而产生矛盾冲突,价值网络的协同效应就成为确保项目目标实现的关键。因此,总承包项目治理体现为项目利益相关者对价值网络的治理。近年来,尽管我国总承包项目数量持续上涨,但整体上其自身系统优势仍未得到充分发挥,加之各利益相关者衔接不够紧密,难以通过分工与协作实现项目整体竞争力的提升。总承包企业作为价值网络的核心企业,其治理能力决定了能否有效协同合作企业共同实现项目的最优绩效。然而,现有研究对网络治理能力的探讨相对有限,其内涵、维度等仍较为模糊,尤其是在临时性项目网络情境下的总承包企业网络治理能力状况,以及对项目绩效的影响研究则更为少见。鉴于此,本研究基于项目治理理论、社会网络理论和协同理论,梳理了总承包项目管理、网络治理能力、界面协同以及项目绩效等研究成果,并综合运用文献研究、扎根理论、案例分析和实证研究等方法,从总承包企业网络治理能力概念界定与测量入手,探索并检验了总承包企业网络治理能力对项目绩效的作用机理。研究主要内容包括:第一,完成了总承包企业网络治理能力概念的界定与测量。本研究在梳理总承包企业能力、网络治理能力等相关概念的文献基础上,采用扎根理论方法,深入调研走访总承包企业,收集了相关数据信息,并通过规范的三级编码分析,获取了总承包企业网络治理能力的初始测量题项。在此基础上,通过基于大样本数据统计的探索性因子分析和验证性因子分析,检验了该概念维度的信度与效度,最终形成总承包企业网络治理能力的测量量表。结果表明:总承包企业网络治理能力是一个包含四个核心维度的一阶多维度构念,四个维度分别是网络交流能力、网络整合能力、网络控制能力和网络学习能力,分别反映了总承包企业在项目网络治理过程中应具备的不同能力水平,这不仅明晰了该构念内涵,也为后续探索总承包企业网络治理能力与项目绩效之间的内在关系及实证研究奠定了基础。第二,有效识别了总承包企业网络治理能力影响项目绩效的作用机理。本研究采用多案例分析方法,选取四个典型案例,通过纵向的案例内分析分别对四个案例企业的网络治理能力、界面协同以及项目绩效状况进行剖析,初步分析了三个概念间存在的内在逻辑关系。在此基础上,以跨案例横向对比的方法识别出总承包企业网络治理能力、界面协同与项目绩效的作用关系机理,并分析了其中的内在规律。结果显示:总承包企业网络治理能力对项目绩效的影响是通过界面协同效应实现的,总承包企业在网络治理中促进合作企业间协同效应的发挥,进而推动项目绩效的提升。基于此,本研究构建了总承包企业网络治理能力——界面协同——项目绩效的关系模型,揭示了总承包企业网络治理能力影响项目绩效的“黑箱”。第三,实证检验了总承包企业网络治理能力与界面协同以及项目绩效之间的关系。本研究在对相关文献进行梳理及案例研究所得的概念间关系,提出了相关研究假设和“网络治理能力——界面协同——项目绩效”的理论框架,并采用结构方程模型通过大样本数据分析验证了研究假设。研究结果表明:网络治理能力对界面协同、项目绩效都具有显着正向影响,界面协同对项目绩效也有显着正向影响。中介效应检验结果显示:总承包企业网络治理能力通过促进界面协同进而推动项目绩效的提高。可见,总承包企业网络治理能力与界面协同在实现项目绩效中发挥着重要作用,研究结论明确了总承包企业网络治理能力、界面协同与项目绩效三个概念间的理论逻辑,具有一定的普适性,为总承包企业提高项目绩效提供了基本路径。上述研究深化了项目治理理论、协同理论、社会网络理论等研究,在一定程度上拓展了相关理论的研究范畴,取得了以下研究进展:（1）突破了传统的静态视角研究项目治理范式,运用社会网络分析,从网络层面研究总承包项目治理,丰富了临时性项目情境下的网络治理研究,在理论上具有一定的开创性。（2）基于扎根理论,探索并开发了总承包企业网络治理能力的概念内涵、结构表征及测量量表,拓展了网络治理情境下总承包企业能力研究。（3）探明并检验了本土情境下总承包企业网络治理能力对项目绩效的影响机制,提出了“网络治理能力——界面协同——项目绩效”的理论模型,揭示了界面协同在二者之间的中介作用,拓展了临时性项目网络治理视角下的协同理论研究。
魏保伟[2]（2019）在《数据驱动的产业集群广义制造系统三维度性能评估研究》文中提出产业集群是由多种异构主体通过关联关系而构成的产业组织形式,其发展状况在一定程度上代表了区域经济的发展水平,对地区经济发展具有重要的参考意义。在全球经济竞争激烈的环境下,产业集群转型升级的发展趋势不可避免,但是如何在评估产业集群系统性能的基础上,制定出针对性的集群升级政策,是当前急需解决的问题。现有的产业集群系统评估方法,多从宏观层面进行研究,只是总结了集群发展的大致方向,无法给予具体性的建议指导。针对以上问题,本文提出以数据驱动的方式,从产业集群层面已有数据出发,通过分析集群企业间的复杂关联性,从系统层面对产业集群进行评估。将产业集群看作为客户群提供多样化产品,满足消费者个性化需求的广义制造系统,从系统角度出发,构建了产业集群广义制造系统模型。以数据为核心,对产业集群系统的企业分布情况、网络结构特性、创新驱动性、知识流动性及企业间竞争程度等特征维度进行分析,构建了产业集群广义制造系统三维度性能评估模型,作为具体评估产业集群系统的方法指导。在产业集群广义制造系统性能评估环节,首先,基于产业集群生命周期理论,以集群企业数量为指标,利用产业集群发展的Logistic模型对产业集群的生命周期发展阶段进行判定。然后,结合产业集群的内部发展规律,以产业集群专利数据、人员需求数据及产品参数数据为核心,从产业集群的创新能力、知识溢出强弱和企业间竞争程度三个维度,对产业集群所处生命周期阶段的发展状况进行评估。最后,对比分析Logistic模型判定的集群发展阶段环境下的三维评估指标状况,揭示产业集群转型升级发展中遇到的阻碍因素,并从集群发展政策和企业发展战略两个角度给出具体化的建议指导。以宁波注塑机和小家电产业集群作为具体实例,对论文提出的数据驱动的产业集群广义制造系统性能评估方法进行验证性分析,结果表明,构建的产业集群系统性能评估模型可以较好的辅助产业集群的升级发展政策的制定,说明论文研究内容具有一定的实际应用价值。
陈明涛[3]（2019）在《云制造环境下供应链协同机理研究》文中研究说明云制造模式为实现高层次的企业间协同提供了重要理论支撑。当前,学界在信息技术对协同关系的影响研究主要侧重于企业内部,很少考察其对企业间关系中多种维度协同要素的联合影响,而供应链上企业依托于云平台将更易实现高水平的协同关系。供应链以新兴信息技术为支撑,可以实现从依赖物理过程到整个供应链的信息共享和协作过程,可以通过信息化手段实现资源的整合和服务的优化,从而提升供应链整合和利用能力。为了探索云制造环境下的供应链协同机理,基于IT能力和协同理论构建了平台整合能力和灵活配置能力分别影响供应链协同的研究模型,并考虑了环境变量市场动荡性对两种能力影响供应链协同的调节效应。针对324家使用过云制造平台的企业中高层管理人员进行问卷调查,并利用SmartPLS进行了数据分析和模型拟合,结果表明这两种能力对供应链协同具有显着正向影响,市场动荡性在此过程中起到显着调节作用。根据实证研究结果对船舶供应链的应用前景进行分析,并结合船舶供应链协同中的信息共享、同步决策、激励联盟展开研究和探讨,分析了三种维度下云制造平台关键模块的特点及所需技术的关键属性和要求,云制造环境下的船舶企业可以快速整合链上的各类资源,并实时响应市场需求,形成一个敏捷、精益、高效的经营、设计和生产为一体的动态供应链联盟。
李虹亮[4]（2019）在《供应链集成对企业财务绩效的影响研究 ——基于汽车制造业上市公司年报数据分析》文中研究表明在市场竞争日益激烈的大环境背景下,企业间的竞争逐步趋于白热化多样化。制造企业在探寻更多合作模式的过程中发觉供应链竞争已成为目前企业间最主要的竞争方式。供应链管理即在计划、采购、生产等一系列企业上下游生产运作的过程中将全部活动有计划组织的进行协调和控制。供应链集成由供应链管理引申而来,作为供应链管理的发展和延续,已是供应链管理领域新型关注和研究的重点。供应链集成,即作为供应链中一员,企业间建立跨企业的支持系统,通过跨企业间的协作,模糊企业的组织边界,强化制造企业上游供应商和下游销售商内外信息系统等方面的集成,让企业拥有提升竞争力的新途径。汽车制造业近年来逐步成为我国的支柱产业,但目前,发展问题在于生产成本高,经济利润空间小,存在明显的生产发展缺陷及不足。面临来自外部环境的压迫时,为获取更多生存空间,汽车制造企业的绩效管理成为当前重中之重,探讨供应链集成对汽车制造企业绩效的影响情况,在当下看来十分必要。本文重点在于研究供应链集成对企业财务绩效的影响,采用实证分析的方法进行分析和研究。通过理论分析建立了研究假设,设计了研究变量,并通过因子分析构建财务指标模型分析财务绩效影响情况。实证研究时,选取沪深两市汽车制造业406家上市公司作为研究对象,样本数据涵盖2013-2018年6年的汽车制造企业年报数据。通过因子分析计算了样本公司的财务绩效综合得分,分别验证了供应链与上游供应商、下游客户的单方面集成对企业财务绩效的影响以及供应链整体集成对企业财务绩效的影响。研究结果表明:汽车制造业上市公司的供应链集成能显着提升企业的财务绩效;汽车制造业供应链中核心企业与上游供应商的集成对财务绩效有显着的正向影响;而汽车制造核心企业与下游销售方的集成对财务绩效未有显着影响。根据上述研究所述,本文总结:供应链集成化管理对提高汽车制造企业财务绩效有一定影响作用。企业上下游供应商销售商的合作伙伴关系有利于企业优化资源配置,实现知识和技术的信息共享,以发挥企业间合作的良好经济效益,增强企业间合作的竞争优势。政府和企业投资者都应更为关注企业供应商合作伙伴关系的稳定性和长久性,对企业的成长模式进行合理的判断并最终帮助企业走出一条特色的供应链集成合作整合道路以提高企业综合竞争力。
董莺[5]（2019）在《面向中小企业的物联制造服务关键技术研究》文中提出随着大数据、物联网、人工智能等信息技术的高速发展,全球制造业迎来新一轮变革,云制造、物联制造等融合信息技术和制造业技术的新一代智能制造模式不断涌现。同时新一轮工业革命和愈发激烈的全球范围内市场竞争,为广大中小企业的生存和发展带来了严峻的考验。如何帮助中小企业在目前的市场环境下获得更大的发展空间,物联制造这一新型智能制造模式为我们带来了新的研究思路。构建面向中小企业的物联制造服务平台,帮助中小企业更快地实现基于物联的协同制造,进而提高企业的竞争力,具有重要的理论价值和现实意义。针对面向中小企业的物联制造服务关键技术开展研究,主要内容包括如下几方面:（1）研究了面向中小企业的物联制造服务平台应用模式及体系结构。通过分析中小企业面临问题的基础上归纳了中小企业物联制造的需求和特征,在此基础上阐述了面向中小企业物联制造服务平台的实现思路,从全生命周期管理的角度分析了该平台基于动态联盟的应用模式和按需供应的应用流程,结合中小企业制造服务特征提出了面向中小企业物联制造服务平台的体系结构,最后分析了该平台实现所需的关键技术。（2）研究了基于语义和推理的物联制造服务描述与匹配。对物联制造环境下制造资源进行了分类与描述,研究了基于本体技术的制造资源服务化描述方法。在此基础上,构建了物联制造服务匹配模型,根据匹配模型中各元素的特点,提出了采用基于语义和推理的匹配方法与相应的匹配算法帮助用户在海量的制造服务中快速、有效地匹配到符合用户需求的制造服务集合。（3）研究了不确定服务质量条件下基于混合信息公理的物联制造服务优选。针对从匹配所得的制造服务候选集中选取最优服务问题,提出以服务质量作为衡量指标。根据公理信息原理提出了服务质量的度量工具-信息含量,针对公理中的系统范围用随机变量表示,设计范围用模糊变量表示的情况采用混合不确定性优选方法。对不同类型的指标,采用模糊模拟方法对信息量进行计算,将上界和下界为模糊变量的积分转化为离散点积分的加权和,最后通过信息量比较获得最佳方案。（4）研究了基于i-NSGA-Ⅱ的物联制造服务调度。通过分析物联制造服务的调度过程,建立了物联制造服务调度模型,包含关于最大完工时间、总成本和总服务质量的多个目标函数和多个约束。提出一种改进的带精英策略的快速非支配排序遗传算法对调度模型进行求解,重点研究了算法的编码、快速非支配排序、选择方法、遗传操作、精英策略等内容,给出了算法的详细步骤。最后通过实例验证了模型的适用性和算法的有效性。（5）研究了基于时间序列的物联制造服务性能预测方法。构建了物联制造服务的性能模型,提出了基于时间序列的物联制造服务性能预测方法。首先结合物联制造环境特点和Web服务的性能模型建立了物联制造服务性能指标体系;其次提出基于时间序列来预测物联制造服务性能,并构建了基于时间序列的制造服务性能模型;然后针对物联制造服务性能指标的不同特点分别提出了基于ARIAM模型的时间序列预测方法和基于LSTM的时间序列预测方法;最后,通过对比仿真验证了所提方法的可行性与有效性。（6）原型系统的开发。在上述关键技术的研究基础上,搭建了面向中小企业的物联制造服务平台原型系统,提出了平台的功能模型,利用集成开发环境和工具,进行了原型系统的开发,通过实例展示了原型系统各模块的原理和实现功能。
吕瑞[6]（2019）在《基于云平台的多核服务价值链协同技术研究》文中认为随着世界经济一体化进程的加快,制造与服务呈现融合发展的趋势,生产型制造逐渐向服务型制造转变。在制造业价值链中,服务环节创造的价值占据了整体价值的2/3,服务逐渐占据产业价值链的高端。产业分工的不断细化,使服务竞争从企业个体之间的竞争转变为服务价值链之间的合作与竞争。企业群之间的业务协作朝着广泛化、深入化方向发展,多核服务价值链通过聚集多个企业群的优势资源和服务能力,具有以往传统服务价值链协同模式无法企及的战略优势。第三方云平台在专业化服务和资源整合方面具有天然的优势,为多核服务价值链协同提供了信息化支撑。基于云平台的多核服务价值链协同模式,将企业群的服务协同范围放置在更大的空间内,企业群可以充分利用多条服务价值链条中更具优势的服务要素和资源进行优势互补,实现服务价值的最大化。本文结合国家科技支撑计划、国家重点研发计划和国家高技术研究发展计划（863计划）等项目,对基于云平台的多核服务价值链协同理论、方法和技术进行研究。（1）面向汽车产业多个服务价值链企业群之间的跨企业、跨地域、跨链条服务协同问题,以第三方云平台作为信息化支撑,提出了多核服务价值链协同模式。设计了基于云平台的多核服务价值链协同解决方案,为原本孤立的价值链企业群之间展开业务合作开辟了一条新的途径。（2）针对多核服务价值链大规模复杂业务协同问题,从理论层面分析了多核服务价值链的组织结构和企业群间的服务协同关系,在此基础上,建立了多核服务价值链协同模型。结合“规划控制下的二阶段设计理论”,提出了多链范围内服务资源发现和协同对象选择的求解方法。为多核服务价值链协同体系的构建和协同模式的实现提供了理论支撑。（3）针对业务关联的企业群之间的跨链业务融合需求,提出了多核服务价值链的业务流程整合解决方案,从数据、服务、流程三个层次建立了多核服务价值链的业务流程整合模型,并限定了业务流程整合过程的规则集。基于XML给出了整合模型的配置方法,给出了业务流程整合过程和执行控制过程的实现算法。（4）针对多链企业群的跨企业、跨链条的数据共享需求,提出了多核服务价值链的异构数据动态集成解决方案,建立了多链企业群的数据集成模型。在该模型基础上,构建了多链异构数据的动态发布和动态发现机制,并提出面向云平台的多链异构数据转换与注册算法以及事件驱动的数据源动态调用算法。实现了对多链数据资源的实时、动态查询,消除了企业群在业务协同过程中的信息交互屏障。（5）针对汽车售后服务能力和服务资源优化配置问题,提出了一种面向服务的多核服务价值链协同解决方案。针对汽车售后服务中存在的服务能力不足的问题,设计了一种基于多源信息融合故障树和模糊Petri网的故障分析方法,以故障分析为导向关联相似维修案例,在二阶段设计理论的基础上,提出跨链服务协同对象的匹配方法。针对汽车售后服务中存在的资源配置局限的问题,建立了三级服务资源协同体系,设计并实现了服务资源的协同配置策略和应急协同调度策略。（6）将支持多核服务价值链协同的业务流程整合技术、数据集成和面向服务的多核服务价值链协同技术在云服务平台中进行应用验证,证明上述研究成果的合理性与可行性。
方伯芃[7]（2019）在《基于云平台的配件多价值链协同技术研究》文中提出随着经济全球化的快速发展以及信息技术的不断变革,当今汽车产业格局正发生着重大的改变。企业群的专业化分工与社会化协作在不断深化,产业链内与产业链间各环节联系正日益紧密,促使了汽车制造业向规模化、生态化方向迅猛发展。如今,汽车制造企业的竞争优势早已不限于企业自身能力,而更多取决于企业所处产业链中各分工环节的核心竞争力水平,企业与产业链上、下游间的协作紧密程度,以及不同产业链间的多链协同能力。作为支撑配件多价值链协同的云服务平台,通过对多链优势资源进行整合、优化与再分配,打破了传统供应链协同中无法跨区域、跨链条的约束限制,将多链中的企业紧密联系在一起,构建出相互信任、资源共享、协作共赢、共生互补的协同体系。本文结合国家重点研发计划、国家科技支撑计划和国家高技术研究发展计划（863计划）等项目和课题,对基于云平台的配件多价值链协同技术的相关理论、方法与技术展开了研究。具体包括以下几个方面:（1）分析了供应链理论、价值链理论和集群式供应链理论,指出现有理论均难以支撑配件多价值链协同,为此提出了配件多价值链协作体系,并建立了配件多价值链协同理论模型,以统筹考虑配件多价值链协同中的成本缩减与价值增值,在此基础上研究了配件多价值链协同优化技术,提出了一种配件多链协同选择优化博弈策略,构建出配件多价值链协同企业间的正和博弈映射关系,最终为配件多价值链协同提供有效方案决策。（2）分析了传统配件供应链协作模式、集群式供应链协作模式,指出现有协作模式均难以支撑配件多价值链协同,为此探索了配件多价值链协作模式,并构建了基于云平台的配件多价值链协同体系架构,建立了多链数据资源整合、多链数据处理分析、多链业务协同建模、多链协同流程优化、多链业务协同执行五层架构,实现了配件多价值链内信息资源的整合、处理、分析与利用,为配件多价值链的高效协同提供有力技术支撑。（3）围绕支撑配件多价值链协同的高维数据分析与挖掘技术展开研究,提出了一种基于BP神经网络、遗传算法、粒子群算法融合的自组织I/O映射神经网络模型,该模型可去除严重干扰数据回归分析的噪声信息,并过滤影响度低的容错性冗余数据特征,从而实现多链数据的去噪降维处理,在此基础上提出一种关键特征识别系统模型,通过计算数据特征权重与关键特征判别阈值以解析出数据的核心特征成分,从而提高多链数据分析和利用质量,使其能更高质的应用于配件多价值链协同。（4）围绕支撑配件多价值链协同的不确定规划最优化技术展开研究,提出了一种基于随机模拟、模糊推理、神经网络、启发式算法的不确定规划最优化系统模型。针对多链不确定环境中的随机性,提出一种分布特征映射神经网络,实现对任意一维随机变量概率分布特征的拟合,在此基础上结合自适应神经模糊推理系统,实现复杂多链环境中多重随机模糊特征的拟合,最后结合Monte Carlo模拟技术与期望值模型进行启发式寻优,求解出配件多价值链不确定规划问题的最优决策方案,为复杂不确定环境下的多链协同提供有效决策支持。（5）针对基于云平台的配件多价值链协同流程调度优化需求,建立了一种面向服务质量与成本感知的云工作流调度模型,针对问题模型不同阶段的调度策略展开剖析,依据阶段策略特征设计调度方案的编码规则,在此基础上提出一种基于任务序列划分的两段式编码遗传算法,以租户流程租约和虚拟机实例负载为约束,通过两段式交叉、变异算子进行种群的迭代进化,最终实现对多链租户流程服务质量和云平台运营成本的统一调度优化。（6）结合以上研究成果,给出了基于云平台的配件多价值链业务协同、高维数据分析与挖掘、不确定规划最优化、业务流程调度等技术的具体实现与有效性验证。
王平[8]（2018）在《基于云的管理信息系统及其价值创造机理研究》文中提出随着经济全球化以及信息技术的快速发展,管理信息系统从传统的企业内部独立建设与应用模式向平台化建设、服务化租用的模式转变。以云计算技术为基础的新一代管理信息系统能够有效打破传统企业间的边界,通过资源的高度汇聚与信息的高效共享、流程的公开透明,促进价值链企业间业务协同的效率与质量,从而推动企业管理理念与制造模式的转变。本文重点围绕基于云的管理信息系统C-MIS的概念特征及应用展开研究,主要研究内容包括:（1）提出了C-MIS的概念,并对其概念框架进行了系统性研究。云计算技术对管理信息系统产生了变革性影响,基于云的管理信息系统C-MIS的技术架构和应用模式都区别于之前的模式,是管理信息系统发展的新阶段。本文通过对管理信息系统发展阶段的梳理,并结合云计算技术的特点,提出了C-MIS的概念,总结提炼了其区别于其他阶段的典型特征,并按照信息系统研究范式对C-MIS的支撑理论、体系架构、标准规范、服务模式等进行了系统性分析与设计,初步建立了C-MIS的概念体系,为进一步推进管理信息系统领域相关理论的研究打下了基础。（2）提出了协同价值链的概念并深入分析了其内涵,并研究了C-MIS环境下协同价值链构建方法。C-MIS环境下制造资源高度汇聚,可以满足多样化的制造服务需求,实现资源优化配置,价值链构建过程的准确、高效是影响C-MIS推广应用的关键。本文基于本体技术较强的表示能力、推理能力和方便的扩展能力,对制造资源和服务需求进行本体化描述建模;然后,利用相似性原理对制造资源与服务需求形成的OWL描述文档进行匹配;最后,利用基于组合权重的灰色评价方法对匹配形成的候选价值链进行优选排序,为价值链构建决策提供支持。（3）探究了C-MIS价值创造路径及作用机理。本文对C-MIS的关键技术特征进行了分析,并结合信息技术能力理论,提出了C-MIS的两个关键能力:系统集成能力和动态配置能力,并基于协同理论,提出了价值链运营过程协同的两个层次:战略协同和运营协同,构建了C-MIS关键能力通过促进价值链企业间自上而下两个层次的协同从而提升企业绩效的假设模型,并考虑了TOE在C-MIS关键能力促进企业间协同过程中的调节作用;然后,利用实证的方法,通过规范的理论推演和数据分析,验证了相关假设,明确了“C-MIS关键能力——价值链协同——企业绩效”的价值创造路径及作用机理,并同时厘清了TOE对管理信息系统促进企业间协同过程中的影响作用。（4）结合实际案例对C-MIS的建设过程以及C-MIS关键能力促进企业间协同进行了分析,对应用效益进行了总结。通过对船舶行业价值链运营状况的分析,提出了船舶行业性的协同制造需求,分析构建船舶价值链协同制造服务平台的必要性和可行性。然后对平台技术架构、关键功能等进行了分析,重点对平台关键能力建设培育过程、平台关键能力推动价值链企业间战略及运营协同的作用进行了深入分析,对平台的应用效益进行了总结。综上所述,本文以C-MIS为研究对象,通过文献综述与理论推演,建立了C-MIS的概念体系,探究了C-MIS提升企业绩效的价值创造路径及作用机理,对C-MIS环境下的协同价值链构建及优选方法进行了设计,在一定程度上弥补了目前基于云计算技术的管理信息系统的研究空白,为我国学界与业界C-MIS的研发与应用实践提供指导。
任亚婷[9]（2018）在《新能源汽车制造模块化协同机制及实现条件研究》文中研究表明随着全球环保意识的增强,新能源汽车有了极大的发展空间。由于新能源汽车尚未得到长久发展,且对技术的要求水平高,因此其在发展中出现了很多问题,尤其是未能突破新能源汽车的关键技术瓶颈。很多新能源汽车企业在研发过程中各自为战,既浪费了资源,使资源重复建设严重,又降低了新产品的开发速度、增大了研发风险。要想要短时间内攻破新能源汽车的技术难题,仅靠单个企业的科研和资金实力是无法实现的,因此,只有使新能源汽车制造链上的各模块企业协同起来,发挥各自的优势,众志成城,齐心协力,才能最终攻破技术难关!目前,有关新能源汽车的研究,大部分都是针对产业的现状、政策及对策、产业规划与商业模式以及创新等领域,而从协同的视角出发对新能源汽车制造的模块化协同机制及实现条件探究不足。因此,本文基于分工与模块化理论以及协同机制理论,通过采用案例分析等方法,对新能源汽车制造模块化协同机制以及实现条件进行研究,从根本上把握其模块化协同的特殊性。这不仅丰富了新能源汽车协同机制理论,而且对引导国内新能源汽车制造业的协同发展有着重要的实践意义。首先在第一章,笔者介绍了国内外学者对于制造链、新能源汽车、模块化及协同机制的研究现状,并简单做了一个评述,继而提出本文的研究内容和研究框架。在第二章,本文建立起以分工与模块化理论、协同机制理论和模块化协同模式理论为主体的理论基础,从而为全文奠定了分析框架。第三章,本文系统的阐述了新能源汽车制造模块化协同的演化,具体包括:新能源汽车制造模块化的形成及特征、协同产生的必要性和模块化协同的模式类型。然后,本文进入了重点分析部分。在第四章,本文通过归纳以往学者的研究,并结合新能源汽车制造的特殊性,提出了新能源汽车制造模块化协同的四个机制,即:信任机制、利益分配机制、技术创新协同机制和资源协同机制。这四个机制共同构成了新能源汽车制造模块化协同的机制,且彼此联系,互相影响,形成一种耦合互动的关系。其中,利益分配机制是新能源汽车制造模块化协同的前提,信任机制是新能源汽车制造模块化协同的保障,技术创新协同机制是整个协同机制核心,资源协同机制是新能源汽车制造模块化协同的途径。在第五章,本文提出了新能源汽车制造模块化协同的实现条件,包括标准化、协同网络内的资源共享、协同企业间的优势互补、成员企业间的竞争合作、企业的能力边界不断扩大、企业的文化开放化、整车企业的监管和建立知识共享平台。在第六章,通过对比亚迪汽车制造的案例分析,发现随着以比亚迪为核心的新能源汽车制造协同网络的演化,协同网络中的成员企业逐渐增加且功能逐渐趋于完善。并且比亚迪的协同网络同样存在前文所提到的四个机制,通过这四个机制共同发挥作用,比亚迪的协同网络才能够高效和有序的运行。然后,简要的对比亚迪和特斯拉的协同网络进行了对比分析,结果发现核心企业是新能源汽车制造模块化协同网络的核心,并且能够有效的协同该网络中的其他主体。最后,笔者简单的总结了比亚迪汽车制造模块化协同快速发展所带来的启示与借鉴。
朱树婷,仲伟俊,梅姝娥[10]（2017）在《企业间信息系统能力影响合作绩效的机理研究》文中进行了进一步梳理企业网络化运作为企业间信息系统（IOS）的应用带来挑战。为研究网络化运作环境下信息系统的价值创造问题,本文提出IOS能力的概念和构成,分析企业的网络嵌入水平和企业间流程的双元性,基于信息技术（IT）过程观建立IOS能力影响合作绩效的理论模型。使用213家中国制造企业的调查数据进行层级回归分析发现:企业间流程匹配和流程弹性交互作用对合作绩效产生正向影响;IOS集成能力和IOS重构能力对企业间流程的双元性具有积极作用;网络嵌入水平对IOS能力影响企业间流程产生消极影响。本文揭示了IOS能力影响企业间合作绩效的机理,是对信息系统商业价值研究的深化和拓展,为企业在网络化运作环境中应用IOS进行价值创造提供指导。
二、基于流程的企业间集成关键技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于流程的企业间集成关键技术（论文提纲范文）
（1）总承包企业网络治理能力对项目绩效的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 相关研究进展 |
| 1.3.1 总承包项目管理的相关研究 |
| 1.3.2 网络治理能力的相关研究 |
| 1.3.3 界面协同的相关研究 |
| 1.3.4 项目绩效的相关研究 |
| 1.3.5 相关研究述评 |
| 1.4 研究思路 |
| 1.4.1 研究对象与研究内容 |
| 1.4.2 研究方法与技术路线 |
| 2 理论基础 |
| 2.1 项目治理理论 |
| 2.1.1 项目治理的本质和内涵 |
| 2.1.2 项目治理的特点和功能 |
| 2.1.3 项目治理与项目成功的关系 |
| 2.1.4 项目治理理论对本研究的启示 |
| 2.2 社会网络理论 |
| 2.2.1 社会网络的本质和内涵 |
| 2.2.2 社会网络理论的基本特征 |
| 2.2.3 社会网络理论的基本构成 |
| 2.2.4 社会网络理论对本研究的启示 |
| 2.3 协同理论 |
| 2.3.1 协同理论的本质和内涵 |
| 2.3.2 协同理论的基本原理 |
| 2.3.3 协同理论对企业网络的影响 |
| 2.3.4 协同理论对本研究的启示 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 总承包企业网络治理能力概念开发与测量 |
| 3.1 总承包企业网络治理能力概念开发研究框架 |
| 3.2 总承包企业网络治理能力概念界定 |
| 3.2.1 研究方法 |
| 3.2.2 资料收集 |
| 3.2.3 资料分析 |
| 3.3 总承包企业网络治理能力概念测量 |
| 3.3.1 研究方法 |
| 3.3.2 量表开发 |
| 3.3.3 探索性因子分析 |
| 3.3.4 验证性因子分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 总承包企业网络治理能力对项目绩效的影响机理研究 |
| 4.1 理论预设 |
| 4.2 研究设计 |
| 4.2.1 研究方法 |
| 4.2.2 案例样本选择 |
| 4.2.3 案例数据收集 |
| 4.2.4 案例数据分析 |
| 4.3 案例内分析 |
| 4.3.1 A企业焦化项目 |
| 4.3.2 B企业油田开发项目 |
| 4.3.3 C企业水泥生产线项目 |
| 4.3.4 D企业轨道交通项目 |
| 4.4 跨案例分析 |
| 4.4.1 总承包企业网络治理能力对项目绩效的影响分析 |
| 4.4.2 总承包企业网络治理能力对界面协同的影响分析 |
| 4.4.3 界面协同对项目绩效的影响分析 |
| 4.4.4 界面协同在网络治理能力与项目绩效之间的中介作用 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总承包企业网络治理能力与项目绩效关系的实证研究 |
| 5.1 研究假设与模型构建 |
| 5.1.1 总承包企业网络治理能力与项目绩效的研究假设 |
| 5.1.2 总承包企业网络治理能力与界面协同的研究假设 |
| 5.1.3 界面协同与项目绩效的研究假设 |
| 5.1.4 界面协同对总承包企业网络治理能力与项目绩效中介作用的研究假设 |
| 5.2 变量测量与数据收集 |
| 5.2.1 问卷设计与变量测量 |
| 5.2.2 数据收集与样本描述 |
| 5.3 信度与效度检验 |
| 5.3.1 信度检验 |
| 5.3.2 效度检验 |
| 5.4 假设检验 |
| 5.5 结果分析与讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论与启示 |
| 6.1.1 研究结论 |
| 6.1.2 研究启示 |
| 6.2 研究主要创新点 |
| 6.3 研究局限与展望 |
| 6.3.1 研究局限 |
| 6.3.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 访谈提纲 |
| 附录B 调查问卷1 |
| 附录C 调查问卷2 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
（2）数据驱动的产业集群广义制造系统三维度性能评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 产业集群相关研究 |
| 1.2.2 制造系统研究现状 |
| 1.2.3 制造系统中的大数据应用研究 |
| 1.3 论文研究意义和内容 |
| 1.3.1 论文研究意义 |
| 1.3.2 论文研究内容 |
| 2 数据驱动的产业集群广义制造系统评估理论研究 |
| 2.1 产业集群广义制造系统理论研究 |
| 2.1.1 产业集群理论 |
| 2.1.2 制造系统理论 |
| 2.2 产业集群广义制造系统模型构建及其特征分析 |
| 2.2.1 产业集群广义制造系统概念界定 |
| 2.2.2 产业集群广义制造系统特征分析 |
| 2.2.3 产业集群广义制造系统模型构建 |
| 2.3 产业集群广义制造系统评估分析 |
| 2.3.1 数据驱动的分析方法研究 |
| 2.3.2 产业集群广义制造系统评估维度分析 |
| 2.3.3 产业集群广义制造系统性能评估模型构建 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于生命周期理论的产业集群发展阶段研究 |
| 3.1 产业集群生命周期的阶段划分及其特征分析 |
| 3.2 产业集群发展的Logistic模型 |
| 3.2.1 产业集群Logistic模型 |
| 3.2.2 产业集群Logistic模型求解过程 |
| 3.3 实例分析 |
| 3.3.1 产业集群企业信息获取 |
| 3.3.2 宁波注塑机产业集群生命周期判定 |
| 3.3.3 宁波小家电产业集群生命周期判定 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于三维结构的产业集群性能特征评估研究 |
| 4.1 产业集群系统性能评估的三维结构框架构建 |
| 4.2 产业集群创新能力分析 |
| 4.2.1 产业集群创新能力概述 |
| 4.2.2 产业集群创新能力分析指标 |
| 4.2.3 实例分析 |
| 4.3 产业集群知识溢出分析 |
| 4.3.1 产业集群知识溢出过程分析 |
| 4.3.2 产业集群知识溢出测度模型构建 |
| 4.3.3 产业集群知识溢出测度具体研究过程 |
| 4.3.4 实例分析 |
| 4.4 产业集群企业间竞争程度分析 |
| 4.4.1 集群企业间的竞争网络模型构建 |
| 4.4.2 集群企业间竞争程度分析 |
| 4.4.3 集群竞争网络特征分析 |
| 4.4.4 实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 产业集群性能特征评估对比分析研究 |
| 5.1 产业集群发展状况对比分析模型构建 |
| 5.2 三维结构特征的集群生命周期研究 |
| 5.3 产业集群发展状况评估对比分析 |
| 5.3.1 宁波小家电产业集群发展状况对比分析 |
| 5.3.2 宁波注塑机产业集群发展状况对比分析 |
| 5.4 集群发展政策与企业战略建议指导 |
| 5.4.1 集群发展政策分析 |
| 5.4.2 企业战略建议分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文内容总结 |
| 6.2 研究创新点 |
| 6.3 论文研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（3）云制造环境下供应链协同机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 制造模式研究现状 |
| 1.2.2 供应链研究现状 |
| 1.3 研究方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文的主要创新点 |
| 第2章 理论研究综述 |
| 2.1 云制造理论 |
| 2.1.1 云制造的概念 |
| 2.1.2 云制造体系架构与关键技术 |
| 2.1.3 云制造的能力维度 |
| 2.2 供应链协同相关理论 |
| 2.2.1 供应链与协同 |
| 2.2.2 供应链管理 |
| 2.3 云制造环境下的供应链协同分析 |
| 2.3.1 云制造环境下的供应链协同性 |
| 2.3.2 云制造环境下的供应链协同要素 |
| 第3章 云制造环境下供应链协同理论模型构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 变量的归纳与总结 |
| 3.2.1 云制造平台的能力划分 |
| 3.2.2 供应链协同维度划分 |
| 3.2.3 市场动荡性 |
| 3.3 研究假设 |
| 3.3.1 云制造环境下供应链协同机理假设提出 |
| 3.3.2 供应链协同维度的作用机理及假设提出 |
| 3.3.3 调节变量市场动荡性假设提出 |
| 3.4 假设汇总 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 云制造环境下供应链协同理论模型分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问卷设计与回收 |
| 4.2.1 问卷与研究变量设计 |
| 4.2.2 研究样本分析 |
| 4.3 研究方法选择与评价 |
| 4.3.1 数据分析方法 |
| 4.3.2 测量模型评价 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 云制造环境下供应链协同测量模型检验与实践分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 理论模型测量与检验 |
| 5.2.1 云制造环境下供应链协同机理模型检验与讨论 |
| 5.2.2 云制造环境下市场动荡性调节作用检验与讨论 |
| 5.2.3 结果与讨论 |
| 5.3 研究结果应用实践 |
| 5.3.1 云制造环境下船舶供应链信息共享 |
| 5.3.2 云制造环境下船舶供应链同步决策 |
| 5.3.3 云制造环境下船舶供应链激励联盟 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究局限性及展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所获得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（4）供应链集成对企业财务绩效的影响研究 ——基于汽车制造业上市公司年报数据分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 选题目的和研究意义 |
| 1.2.1 选题目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外供应链集成对企业财务绩效的相关研究 |
| 1.3.2 国内供应链集成对企业财务绩效的相关研究 |
| 1.3.3 简要评述 |
| 1.4 研究内容和研究方法 |
| 1.4.1 研究的主要内容 |
| 1.4.2 主要研究方法 |
| 1.4.3 主要创新点 |
| 2 供应链集成对企业财务绩效影响的理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 供应链集成的概念和内涵 |
| 2.1.2 财务绩效的概念和内涵 |
| 2.1.3 供应链集成度的衡量方式 |
| 2.2 相关理论分析 |
| 2.2.1 交易成本理论分析 |
| 2.2.2 协同效应理论分析 |
| 2.2.3 委托代理理论分析 |
| 2.2.4 核心竞争力理论分析 |
| 3 机理分析及研究假设 |
| 3.1 供应链集成发挥作用的机理分析 |
| 3.1.1 正向作用的成本效应分析 |
| 3.1.2 正向作用的收入效应分析 |
| 3.2 研究假设 |
| 3.2.1 研究假设一 |
| 3.2.2 研究假设二 |
| 3.2.3 研究假设三 |
| 4 实证分析 |
| 4.1 样本选取和数据的来源 |
| 4.2 变量的选取和定义 |
| 4.2.1 传统指标评价存在的不足 |
| 4.2.2 主要变量定义 |
| 4.3 因子分析模型的构建 |
| 4.3.1 因子分析财务指标体系构建 |
| 4.3.2 适用性检验 |
| 4.3.3 主因子提取 |
| 4.3.4 建立载荷矩阵与因子命名 |
| 4.3.5 计算因子得分函数与综合因子得分函数 |
| 4.4 多元回归模型的构建 |
| 4.5 描述性统计 |
| 4.6 相关性分析 |
| 4.7 多元回归结果及分析 |
| 4.8 研究结论 |
| 4.9 策略及建议 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）面向中小企业的物联制造服务关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 选题背景 |
| 1.2.1 制造业背景 |
| 1.2.2 制造业发展趋势 |
| 1.2.3 物联网技术 |
| 1.2.4 物联制造 |
| 1.3 物联制造服务关键技术及国内外研究现状 |
| 1.3.1 物联制造体系结构研究 |
| 1.3.2 制造资源服务化 |
| 1.3.3 制造服务匹配研究 |
| 1.3.4 制造服务优选研究 |
| 1.3.5 制造服务调度研究 |
| 1.3.6 制造服务性能预测研究 |
| 1.4 课题来源、意义及主要内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 课题意义 |
| 1.4.3 本文主要内容 |
| 1.5 章节安排 |
| 2 面向中小企业的物联制造服务平台应用模式及体系结构 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 中小企业对物联制造服务平台的需求分析 |
| 2.2.1 中小企业面临问题分析 |
| 2.2.2 物联环境下中小企业制造服务的特征 |
| 2.3 面向中小企业的物联制造服务平台构建 |
| 2.3.1 面向中小企业物联制造服务平台实现思路 |
| 2.3.2 基于全生命周期管理的物联制造服务应用流程 |
| 2.3.3 面向中小企业的物联制造服务平台体系结构 |
| 2.4 面向中小企业物联制造服务平台实现的关键技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于语义和推理的物联制造服务描述与匹配 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 面向中小企业的物联制造服务描述 |
| 3.2.1 物联制造资源服务化研究 |
| 3.2.2 基于本体的物联制造服务描述 |
| 3.3 基于语义和推理的物联制造服务匹配方法 |
| 3.3.1 物联制造服务匹配模型 |
| 3.3.2 基于语义相似度的匹配算法 |
| 3.3.3 基于推理的约束条件匹配算法 |
| 3.3.4 基于语义和推理的物联制造服务匹配综合算法 |
| 3.4 面向中小企业物联制造服务匹配实例 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 不确定QoS条件下基于混合信息公理的物联制造服务优选 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 不确定条件下的评价指标建模 |
| 4.2.1 公理设计原理 |
| 4.2.2 评价指标分类及混合不确定性指标建模 |
| 4.3 混合信息公理信息量算法 |
| 4.3.1 相关定义 |
| 4.3.2 基于模糊模拟的信息量计算方法 |
| 4.3.3 混合不确定指标信息量算法流程 |
| 4.4 优选实例 |
| 4.4.1 混合不确定条件下基于信息公理的优选 |
| 4.4.2 传统信息公理的优选 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于i-NSGA-Ⅱ算法的物联制造服务调度研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 物联制造服务调度过程分析 |
| 5.3 物联制造服务调度优化数学模型 |
| 5.3.1 符号描述 |
| 5.3.2 约束条件 |
| 5.3.3 目标函数 |
| 5.4 基于i-NSGA-Ⅱ的物联制造服务调度求解算法 |
| 5.4.1 编码 |
| 5.4.2 快速非支配排序 |
| 5.4.3 选择操作 |
| 5.4.4 交叉操作 |
| 5.4.5 变异操作 |
| 5.4.6 精英策略 |
| 5.4.7 i-NSGA-Ⅱ算法 |
| 5.5 实例验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 基于时间序列的物联制造服务性能预测研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 物联制造环境下服务性能分析 |
| 6.3 基于时间序列的物联制造服务性能预测 |
| 6.3.1 基于时间序列的制造服务性能模型 |
| 6.3.2 基于ARIMA模型的时间序列预测方法 |
| 6.3.3 基于LSTM模型的时间序列预测方法 |
| 6.4 算法仿真与结果分析 |
| 6.4.1 原始时间序列模型的建立 |
| 6.4.2 基于ARIMA模型的服务执行成本预测 |
| 6.4.3 基于LSTM模型的服务执行成本预测 |
| 6.4.4 对比分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 面向中小企业的物联制造服务平台原型系统开发 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 系统实现架构与功能模块 |
| 7.3 原型系统开发与验证 |
| 7.3.1 案例背景 |
| 7.3.2 案例描述 |
| 7.3.3 功能实现过程 |
| 7.4 原型系统特点 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 论文的创新点 |
| 8.3 进一步研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）基于云平台的多核服务价值链协同技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究需求 |
| 1.1.3 拟研究内容 |
| 1.1.4 研究意义 |
| 1.2 相关技术的国内外研究现状 |
| 1.2.1 服务价值链协同模式研究现状 |
| 1.2.2 服务价值链协同理论研究现状 |
| 1.2.3 服务价值链协同技术研究现状 |
| 1.2.4 目前研究存在的问题 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.3.1 课题支持 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.3.3 主要创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 基于云平台的多核服务价值链协同模式与总体方案研究 |
| 2.1 价值链协同模式 |
| 2.2 存在的问题与发展趋势分析 |
| 2.2.1 传统服务价值链协同模式存在的问题 |
| 2.2.2 服务价值链协同模式的发展趋势 |
| 2.3 基于云平台的多核服务价值链协同需求分析 |
| 2.4 基于云平台的多核服务价值链协同模式 |
| 2.5 基于云平台的多核服务价值链总体解决方案 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 多核服务价值链协同理论模型 |
| 3.1 多核服务价值链的内涵与特征 |
| 3.1.1 多核服务价值链的内涵 |
| 3.1.2 多核服务价值链的特征 |
| 3.2 多核服务价值链协同理论 |
| 3.2.1 多核服务价值链的规划分解与协同关系分析 |
| 3.2.2 多核服务价值链协同理论模型 |
| 3.3 基于“规划控制下的二阶段设计理论”的多核服务价值链协同研究 |
| 3.3.1 “规划控制下的二阶段设计理论”概述 |
| 3.3.2 多核服务价值链协同的一阶段设计 |
| 3.3.3 多核服务价值链协同的二阶段设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 多核服务价值链业务流程整合技术 |
| 4.1 支持多核服务价值链协同的业务流程整合需求分析 |
| 4.2 支持多核服务价值链协同的业务流程整合方案 |
| 4.3 支持多核服务价值链协同的业务流程整合模型 |
| 4.3.1 数据层模型 |
| 4.3.2 服务层模型 |
| 4.3.3 流程层模型 |
| 4.4 支持多核服务价值链协同的业务流程整合技术 |
| 4.4.1 数据集配置 |
| 4.4.2 服务配置 |
| 4.4.3 服务映射组装 |
| 4.4.4 业务流程整合 |
| 4.4.5 业务流程执行控制 |
| 4.4.6 业务流程在线动态更新技术 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 支持多核服务价值链协同的数据集成技术 |
| 5.1 多核服务价值链协同的资源共享需求分析 |
| 5.2 支持多核服务价值链协同的数据集成模型 |
| 5.3 多源异构信息动态集成方案 |
| 5.3.1 多源异构信息动态发布 |
| 5.3.2 多源异构信息动态发现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 面向售后服务的多核服务价值链协同技术 |
| 6.1 面向售后服务的多核服务价值链协同需求分析 |
| 6.1.1 汽车售后服务存在的问题 |
| 6.1.2 面向汽车售后服务的多核服务价值链协同需求 |
| 6.2 面向故障诊断的多核服务价值链协同技术 |
| 6.2.1 面向故障诊断的多核服务价值链协同方案 |
| 6.2.2 故障信息整合 |
| 6.2.3 故障分析与诊断 |
| 6.2.4 面向故障诊断的多核服务价值链协同策略 |
| 6.3 面向服务资源优化配置的多核服务价值链协同技术 |
| 6.3.1 面向服务资源优化配置的多核服务价值链协同体系 |
| 6.3.2 面向服务资源优化配置的多核服务价值链协同方案 |
| 6.3.3 服务资源协同配置策略 |
| 6.3.4 服务资源应急协同调度策略 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 基于云平台的汽车多核服务价值链协同实证 |
| 7.1 基于云平台的多核服务价值链协同实证 |
| 7.2 基于云平台的业务流程整合实证 |
| 7.3 基于云平台的信息集成实证 |
| 7.4 面向服务的多核服务价值链协同实证 |
| 7.4.1 面向故障诊断的多核服务价值链协同实证 |
| 7.4.2 面向资源优化配置的多核服务价值链协同实证 |
| 7.5 多核服务价值链协同效应分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 主要研究成果 |
| 需进一步研究的问题 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研工作 |
（7）基于云平台的配件多价值链协同技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究需求 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 相关技术的国内外研究现状 |
| 1.2.1 配件供应链理论研究现状 |
| 1.2.2 企业群协同理论研究现状 |
| 1.2.3 第三方云服务平台研究现状 |
| 1.2.4 基于云平台的配件多价值链协同技术研究现状 |
| 1.3 目前研究存在的问题 |
| 1.3.1 配件资源共享方面 |
| 1.3.2 配件价值链协同方面 |
| 1.3.3 传统配件供应链理论方面 |
| 1.3.4 制造业售后配件供应链信息化分析 |
| 1.4 本文主要研究工作 |
| 1.4.1 课题支撑 |
| 1.4.2 本文研究内容与结构安排 |
| 1.4.3 主要创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 配件多价值链业务协同理论与协同优化技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 供应链/价值链理论分析 |
| 2.2.1 供应链/价值链理论研究 |
| 2.2.2 理论分析 |
| 2.3 配件多价值链协作体系构建 |
| 2.3.1 传统配件链协作体系分析 |
| 2.3.2 配件多价值链协作体系构建 |
| 2.4 配件多价值链协同理论模型构建 |
| 2.4.1 配件多价值链跨链协同理论模型构建 |
| 2.4.2 配件多价值链超链协同理论模型构建 |
| 2.5 配件多价值链协同优化技术 |
| 2.5.1 配件多价值链协同优化模型构建 |
| 2.5.2 配件多价值链协同优化策略 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于云平台的配件多价值链协同模式与体系架构 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 配件多价值链内涵与特征分析 |
| 3.2.1 配件多价值链内涵 |
| 3.2.2 配件多价值链特征 |
| 3.3 传统供应链协作模式分析 |
| 3.3.1 传统配件供应链协作模式 |
| 3.3.2 集群式供应链协作模式 |
| 3.4 基于云平台的配件多价值链协同模式与体系架构设计 |
| 3.4.1 基于云平台的配件多价值链协同需求 |
| 3.4.2 基于云平台的配件多价值链协作模式 |
| 3.4.3 基于云平台的配件多价值链协同体系架构 |
| 3.4.4 基于云平台的配件多价值链协作模式优势分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 支撑配件多价值链协同的高维数据分析与挖掘技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述与问题模型 |
| 4.2.1 基本回归分析与分类问题概述 |
| 4.2.2 高维数据环境下的回归分析与分类问题 |
| 4.2.3 高维数据环境下的数据主特征选择问题 |
| 4.3 适应度计算子系统模型设计 |
| 4.3.1 适应度计算子系统模型框架 |
| 4.3.2 适应度计算子系统运行流程 |
| 4.4 I/O映射寻优子系统模型设计 |
| 4.4.1 I/O映射寻优子系统模型框架 |
| 4.4.2 I/O映射寻优子系统运行流程 |
| 4.5 权重预测子系统模型设计 |
| 4.5.1 权重预测子系统模型框架 |
| 4.5.2 权重预测子系统运行流程 |
| 4.6 基因过滤子系统模型设计 |
| 4.6.1 基因过滤子系统模型框架 |
| 4.6.2 基因过滤子系统运行流程 |
| 4.7 关键特征识别系统模型设计 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 支撑配件多价值链协同的不确定规划最优化技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述与问题模型 |
| 5.2.1 基本规划问题 |
| 5.2.2 随机规划问题 |
| 5.2.3 随机模糊规划问题 |
| 5.3 不确定规划最优化系统总体架构 |
| 5.4 模拟次数推理模块设计 |
| 5.5 适应度计算模块设计 |
| 5.5.1 随机模拟模糊推理子模块 |
| 5.5.2 期望值模型求解子模块 |
| 5.6 启发式寻优模块设计 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 支撑配件多价值链协同的云工作流调度技术 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述与问题模型 |
| 6.3 调度方案编、解码规则 |
| 6.3.1 传统算法编、解码规则分析 |
| 6.3.2 TOD-GA算法编、解码规则 |
| 6.4 编码约束性检验 |
| 6.4.1 约束性检验数学模型 |
| 6.4.2 约束性检验算法流程 |
| 6.5 编码修正算法 |
| 6.5.1 编码修正数学模型 |
| 6.5.2 编码修正算法流程 |
| 6.6 遗传算子设计 |
| 6.6.1 两段式交叉算子设计 |
| 6.6.2 两段式变异算子设计 |
| 6.6.3 适应度函数设计 |
| 6.7 任务序列划分两段式编码遗传算法设计 |
| 6.8 本章小结 |
| 第7章 支撑配件多价值链业务协同的云平台技术实现 |
| 7.1 基于云平台的配件多价值链业务协同技术实现 |
| 7.1.1 配件多价值链数据抽取与特征选择 |
| 7.1.2 配件多价值链协同模型验证分析 |
| 7.1.3 配件多价值链协同模型泛化性验证 |
| 7.2 基于SIOM网络模型的配件多价值链产业链核心竞争力识别实现 |
| 7.2.1 问题描述 |
| 7.2.2 基于SIOM的产业链核心竞争力识别实验 |
| 7.3 基于UPOS的配件多价值链生产配送协同调度不确定规划实现 |
| 7.3.1 问题描述 |
| 7.3.2 基于UPOS的不确定环境生产与配送协同调度实验 |
| 7.4 支撑配件多价值链协同的云工作流调度技术实现 |
| 7.4.1 支撑云平台配件多价值链业务协同的云工作流调度实验设计 |
| 7.4.2 支撑配件多价值链协同的云工作流调度实验分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 主要研究成果 |
| 需进一步研究的问题 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 附录2 攻读博士学位期间参与的科研工作 |
（8）基于云的管理信息系统及其价值创造机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题的提出 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 云计算与价值链协同 |
| 1.2.2 基于云的管理信息系统 |
| 1.2.3 管理信息系统能力与价值创造 |
| 1.2.4 现有研究评述 |
| 1.3 研究思路及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究路线 |
| 1.4 论文结构 |
| 1.5 主要创新点 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 云计算概述 |
| 2.2 价值链与价值链协同 |
| 2.2.1 价值链与价值链管理 |
| 2.2.2 协同与协同管理理论 |
| 2.2.3 价值链协同内容 |
| 2.3 管理信息系统能力与价值创造 |
| 2.3.1 管理信息系统能力理论 |
| 2.3.2 管理信息系统能力与价值创造 |
| 2.3.3 管理信息系统价值创造影响要素分析 |
| 2.4 C-MIS的概念及能力 |
| 2.4.1 C-MIS的概念 |
| 2.4.2 C-MIS的能力 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于云的管理信息系统(C-MIS)研究 |
| 3.1 MIS发展阶段分析 |
| 3.2 C-MIS典型特征及阶段分析 |
| 3.2.1 C-MIS的典型特征 |
| 3.2.2 C-MIS的发展驱动 |
| 3.2.3 C-MIS应用趋势分析 |
| 3.3 C-MIS的核心理论体系结构 |
| 3.3.1 核心理论及技术 |
| 3.3.2 系统技术架构 |
| 3.3.3 标准与规范 |
| 3.3.4 服务模式 |
| 3.4 C-MIS构建关键技术 |
| 3.4.1 C-MIS体系架构技术 |
| 3.4.2 C-MIS制造关键技术 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 C-MIS价值创造机理研究 |
| 4.1 研究概念模型构建 |
| 4.1.1 基于协同理论的C-MIS价值创造机理 |
| 4.1.2 TOE的调节作用 |
| 4.1.3 本研究的概念模型 |
| 4.2 研究假设 |
| 4.2.1 C-MIS价值创造及作用机理的假设提出 |
| 4.2.2 TOE调节作用的假设提出 |
| 4.2.3 假设分析 |
| 4.3 研究方法 |
| 4.3.1 变量的测量 |
| 4.3.2 问卷的设计 |
| 4.3.3 样本描述与数据搜集 |
| 4.3.4 数据分析方法 |
| 4.4 测量模型检验 |
| 4.4.1 探索性因子分析(EFA) |
| 4.4.2 内部一致性和收敛效度检验 |
| 4.4.3 判别效度检验 |
| 4.5 模型检验与讨论 |
| 4.5.1 结构模型分析与假设检验 |
| 4.5.2 基本结构模型结果分析讨论 |
| 4.5.3 TOE调节作用结果分析与讨论 |
| 4.6 研究结果讨论 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 C-MIS环境下协同价值链构建方法研究 |
| 5.1 C-MIS环境下协同价值链的内涵及特点 |
| 5.1.1 C-MIS对价值链的影响 |
| 5.1.2 C-MIS环境下协同价值链的概念及内涵 |
| 5.1.3 C-MIS环境下协同价值链的特点 |
| 5.2 C-MIS环境下协同价值链构建 |
| 5.2.1 C-MIS环境下协同价值链构建流程 |
| 5.2.2 C-MIS环境下协同价值链构建应用框架 |
| 5.3 C-MIS环境下制造资源建模 |
| 5.3.1 制造资源本体建模 |
| 5.3.2 制造资源语义描述 |
| 5.4 C-MIS环境下制造资源与服务需求匹配 |
| 5.4.1 制造资源与需求服务匹配逻辑 |
| 5.4.2 基于语义相似度的匹配算法 |
| 5.4.3 制造资源与服务需求匹配步骤 |
| 5.5 C-MIS环境下价值链优选排序方法 |
| 5.6 价值链构建仿真分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 船舶价值链协同制造服务平台研究 |
| 6.1 船舶行业概况 |
| 6.1.1 我国船舶价值链运营现状分析 |
| 6.1.2 国外船舶行业制造模式及信息化现状 |
| 6.1.3 我国船舶行业制造模式及信息化现状 |
| 6.1.4 我国船舶制造行业协同制造需求 |
| 6.2 平台建设必要性及可行性分析 |
| 6.2.1 平台建设必要性分析 |
| 6.2.2 平台建设可行性分析 |
| 6.3 基于云的船舶价值链协同制造服务平台构建 |
| 6.3.1 平台总体架构 |
| 6.3.2 平台关键功能 |
| 6.4 平台能力建设及价值创造分析 |
| 6.4.1 平台能力建设过程分析 |
| 6.4.2 平台企业间协同内容分析 |
| 6.4.3 平台应用效益分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 理论贡献 |
| 7.3 实践启示 |
| 7.4 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 |
| 致谢 |
| 详细摘要 |
（9）新能源汽车制造模块化协同机制及实现条件研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究的目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及其评述 |
| 1.2.1 制造链的相关研究 |
| 1.2.2 模块化的相关研究 |
| 1.2.3 新能源汽车的相关研究 |
| 1.2.4 协同机制的相关研究 |
| 1.2.5 研究现状分析 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究思路和研究框架 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 分工与模块化理论 |
| 2.1.1 分工理论 |
| 2.1.2 模块化——新的分工形式 |
| 2.2 协同机制理论 |
| 2.2.1 协同机制的内涵 |
| 2.2.2 协同机制的特点 |
| 2.3 模块化协同的模式 |
| 2.3.1 产权内化模式 |
| 2.3.2 产权外化模式 |
| 2.3.3 产权混合模式 |
| 第三章 新能源汽车制造模块化协同的演化研究 |
| 3.1 模块化的形成及特征 |
| 3.1.1 新能源汽车制造模块化的形成 |
| 3.1.2 新能源汽车制造模块化的特征 |
| 3.2 协同产生的必要性及功能 |
| 3.2.1 新能源汽车制造模块化协同的必要性 |
| 3.2.2 新能源汽车制造模块化协同的作用 |
| 3.3 模块化协同的模式类型 |
| 3.3.1 战略联盟 |
| 3.3.2 合作研发 |
| 3.3.3 基于非正式网络的知识扩散 |
| 第四章 新能源汽车制造的模块化协同机制 |
| 4.1 信任机制 |
| 4.1.1 新能源汽车制造模块化协同中的信任机制 |
| 4.1.2 信任机制对新能源汽车制造模块化协同的作用 |
| 4.1.3 新能源汽车制造模块化协同信任机制的建立 |
| 4.2 利益分配机制 |
| 4.2.1 利益分配机制的意义 |
| 4.2.2 利益分配机制的特征 |
| 4.2.3 利益分配方式 |
| 4.3 技术创新协同机制 |
| 4.3.1 技术与制度创新协同 |
| 4.3.2 技术与管理创新协同 |
| 4.3.3 技术与市场创新协同 |
| 4.4 资源协同机制 |
| 4.4.1 知识协同机制 |
| 4.4.2 信息共享机制 |
| 4.4.3 专利协同机制 |
| 第五章 新能源汽车制造模块化协同的实现条件 |
| 5.1 标准化 |
| 5.1.1 标准化的内涵及功能 |
| 5.1.2 我国新能源汽车产业标准化现状 |
| 5.2 协同网络内的资源共享 |
| 5.3 成员企业间的优势互补 |
| 5.4 成员企业间的竞争合作 |
| 5.4.1 成员企业间的竞争关系 |
| 5.4.2 成员企业间的合作关系 |
| 5.5 企业的能力边界不断扩大 |
| 5.6 企业的文化开放化 |
| 5.7 整车企业的监管 |
| 5.8 建立知识共享平台 |
| 5.8.1 依托Internet建立知识共享平台 |
| 5.8.2 建立知识库 |
| 第六章 案例研究:比亚迪汽车制造 |
| 6.1 比亚迪模块化协同网络分析 |
| 6.1.1 比亚迪企业简介 |
| 6.1.2 比亚迪所参与的协同模式 |
| 6.1.3 比亚迪协同网络的演变 |
| 6.2 比亚迪模块化协同机制分析 |
| 6.2.1 信任机制 |
| 6.2.2 利益分配机制 |
| 6.2.3 技术创新协同机制 |
| 6.2.4 资源协同机制 |
| 6.3 与美国特斯拉模块化协同的对比分析 |
| 6.4 比亚迪汽车制造模块化协同快速发展带来的启示与借鉴 |
| 第七章 研究结论、建议与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 几点建议 |
| 7.2.1 从新能源汽车制造企业的角度 |
| 7.2.2 从外部政府管理的角度 |
| 7.3 研究不足和展望 |
| 7.3.1 研究不足 |
| 7.3.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）企业间信息系统能力影响合作绩效的机理研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 基于IT过程观的价值创造 |
| 3 理论模型与假设 |
| 3.1 企业间流程的双元性 |
| 3.2 企业间信息系统能力 |
| 3.3 网络嵌入水平的调节作用 |
| 4 研究方法 |
| 4.1 测量工具 |
| 4.2 数据收集 |
| 4.3 共同方法偏差控制 |
| 5 实证分析 |
| 5.1 测量工具评价 |
| 5.2 模型适配检验 |
| 5.3 理论假设验证 |
| 6 讨论与启示 |
| 7 结语 |
四、基于流程的企业间集成关键技术（论文参考文献）
- [1]总承包企业网络治理能力对项目绩效的影响研究[D]. 张锦兰. 大连理工大学, 2019(08)
- [2]数据驱动的产业集群广义制造系统三维度性能评估研究[D]. 魏保伟. 宁波大学, 2019(06)
- [3]云制造环境下供应链协同机理研究[D]. 陈明涛. 江苏科技大学, 2019(03)
- [4]供应链集成对企业财务绩效的影响研究 ——基于汽车制造业上市公司年报数据分析[D]. 李虹亮. 华北水利水电大学, 2019(01)
- [5]面向中小企业的物联制造服务关键技术研究[D]. 董莺. 南京理工大学, 2019(06)
- [6]基于云平台的多核服务价值链协同技术研究[D]. 吕瑞. 西南交通大学, 2019
- [7]基于云平台的配件多价值链协同技术研究[D]. 方伯芃. 西南交通大学, 2019
- [8]基于云的管理信息系统及其价值创造机理研究[D]. 王平. 江苏科技大学, 2018(03)
- [9]新能源汽车制造模块化协同机制及实现条件研究[D]. 任亚婷. 西安电子科技大学, 2018(02)
- [10]企业间信息系统能力影响合作绩效的机理研究[J]. 朱树婷,仲伟俊,梅姝娥. 中国管理科学, 2017(05)