基于BSC-SCOR的供应链绩效评价研究

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中文摘要：随着经济全球化的发展和市场竞争的日益加剧，供应链的竞争逐渐成为了市场竞争的主流。供应链作为一种新型的商业组织和经营方式，越来越受到产业界和学术界的关注，对供应链绩效评价的研究也越来越受到重视，并在实践中取得了许多有价值的结论。但是目前对供应链绩效评价的研究在研究内容的界定、指标量化、整体绩效与局部绩效的关系等方面还存在不足之处，基于上述背景，本文在借鉴国内外相关研究理论与方法的基础上，对供应链绩效评价的内容、指标体系的构建以及评价方法的选择等问题进行研究，为企业降低供应链成本，提高管理水平提供参考意见。本文首先对相关文献进行了归纳与总结，阐述了对供应链、供应链管理、供应链绩效及其评价的理解。通过对BSC模型和SCOR模型特点的分析，提出将BSC与SCOR模型相结合构建BSC—SCOR供应链绩效评价模型。在完成评价模型建立的基础上，根据供应链绩效评价指标体系的设计原则，构建了基于BSC-SCOR模型的供应链绩效评价指标体系，并对评价指标进行了筛选。选定评价指标后，文章针对供应链绩效指标的复杂性和非线性等特点，对BP神经网络、T-S模糊神经网络和遗传算法做出了比较充分的研究，提出了以BP神经网络为主的评价方法，并利用模糊神经网络对BP神经网络输出结果进行佐证，在确定输出结果的正确性后，通过遗传算法对神经网络进行优化，最后将仿真结果进行误差计算与对比分析，得出用遗传神经网络的评价结果拟合度较高，误差较小，能够提高供应链绩效评价的准确性。

作者：

陈潇尧

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关键词：

供应链管理绩效评价供应链运作模型平衡记分卡 BP神经网络

授予学位：

硕士

学科专业：

物流工程

导师：

王喜富

学位年度：

2013

学位授予单位：

北京交通大学

语种：

中文

中图分类号：