大数据背景下基于LMBP算法的供应链绩效评价与优化  

Evaluating and Optimizing Supply Chains with LMBP Algorithm

作　　者：孟虎 梁晓蓓[1] 杨以雄[2,3] 李敏[2,3] Meng Hu;Liang Xiaobei;Yang Yixiong;Li Min(School of Economics and Management,Tongji University,Shanghai 200092,China;College of Fashion and Design,Donghua University,Shanghai 200051,China;(Shanghai Institute of Design and Innovation,Tongji University,Shanghai 200092,China)

机构地区：[1]同济大学经济与管理学院,上海200092 [2]东华大学服装与艺术设计学院,上海200051 [3]同济大学上海国际设计创新研究院,上海200092

出　　处：《数据分析与知识发现》2018年第11期37-45,共9页Data Analysis and Knowledge Discovery

基　　金：教育部人文社会科学研究规划基金项目"众包模式下发包方及平台的信誉对威客参与行为的影响:基于威客创新性的调节效应研究"(项目编号:17YJA630050);国家自然科学基金项目"社交媒体中用户创新价值度测量模型及互动创新管理方法研究"(项目编号:71672128);上海高校知识服务平台基金项目"海派时尚设计及价值创造协同创新中心"(项目编号:13S107024)的研究成果之一

摘　　要：[目的]利用反馈神经网络LMBP算法进行供应链绩效评价和优化,为企业提供决策参考。[方法]构建供应链评价模型,利用模型原理和算例J企业的数据,对21项评价指标进行梳理,利用MATLAB编程,验证该算法的有效性并提出相应优化方向。[结果]在供应链管理中应用本文方法能帮助企业及时获取绩效分析结果,提高采购、库存、销售等环节的管理效率,降低企业经营成本,提高各项决策准确性。[局限]优化方案的适用性和普及性有待考证。[结论]本文方法能提高供应链绩效评价的准确性,并快速指明供应链绩效优化方向。[Objective] This paper uses the LMBP algorithm of feedback neural network to evaluate and optimize the supply chains,aiming to improve the decision-making of enterprises.[Methods] First,we built an evaluation model for supply chains.Then,we generated 21 indicators for corporate performance based on this model.Third,we used the MATLAB to evaluate this algorithm.[Results] The proposed method helped enterprises obtain the results of performance analysis in time,and then improved the management of procurement,inventory,and sales.It reduced the operation costs of enterprises,and improved the decision making process.[Limitations] The new method should be examined with more cases.[Conclusions] The proposed method could improve the performance of supply chains.

关 键 词：神经网络算法 供应链绩效评价 供应链优化 

分 类 号：F272.3[经济管理—企业管理]