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        《沈陽工業大學》 2019年
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        汽車制造企業云物流智能匹配方法選擇研究

        劉繼國  
        【摘要】:21世紀以來,全球汽車制造企業發展迅速。每輛汽車平均由一萬個零部件構成,從零部件采購,一直到車輛最終下線被運往4S店,各個環節都涉及到物流。目前汽車制造企業物流模式仍為采購模式,供應商與制造企業達成協議按需采購,這種方式會造成資源嚴重浪費。隨著需求與供應數量增加,傳統按需訂貨方式已經不能滿足汽車制造企業發展需求,為了能夠提高生產柔性,促進汽車制造企業發展,采用智能匹配技術尤為重要。文章首先搜集查閱了云物流智能匹配方法有關研究,通過對比研究內容,研究方法和研究現狀,提出智能匹配方法選擇對汽車制造企業實現發展目標十分必要。其次通過對汽車制造企業云物流資源進行整理,歸納云物流資源種類和結構類型。進而構建了實現云物流服務匹配采用的整體框架,并從汽車制造企業角度出發,理清汽車制造企業生產制造過程中涉及物流需求各個環節,將汽車制造企業云物流資源描述為計算機資源。最后詳細分析目前云物流資源發現及智能匹配的方法,歸納出基于啟發式算法、基于模塊的和基于過程三種智能匹配方法,在同時考慮專家智能匹配方法表現和企業期望基礎上,選取對汽車制造企業影響最大的指標,利用扎根理論歸納出五種對汽車制造企業云物流發展最重要的影響因素,按照不同方法在不同指標表現,對三種方法自身具有的優勢與劣勢進行詳細對比。本文在考慮汽車制造企業自身現狀和發展前景基礎上,結合不同智能匹配方法自身特性,構建前景模型,幫助企業選取適合自身發展的智能匹配方法。在汽車制造企業云物流發展為實現靈活、優質、高效、準時、低耗、清潔目標任務選取智能匹配方法提供理論參考及一定的指導作用。
        【學位授予單位】:沈陽工業大學
        【學位級別】:碩士
        【學位授予年份】:2019
        【分類號】:F426.471;F252.1;F49

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