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| 編輯推薦： |
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本书内容力求原创，突出理论模型与案例研究相结合，相关理论和实践为智能制造企业供应商管理特定问题提供了针对性的思路和和建设性的参考。
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| 內容簡介： |
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近年来，在国家自然科学基金等项目的资助下，作者及其团队在智能制造供应商管理方面做了一些研究工作，本书将研究工作取得的成果进行归纳和总结，从供应商效率评价、供应商风险评价、供应商激励和供应商收益分配几个维度系统介绍智能制造核心企业存在的供应商管理问题。目前，我国智能制造发展整体处于起步和探索阶段，智能制造背景下供应商管理相关理论、方法和技术仍在不断完善中，本书内容力求原创，突出理论模型与案例研究相结合，相关理论和实践为智能制造企业供应商管理特定问题提供了针对性的思路和和建设性的参考。
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| 關於作者： |
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石莉，博士，教授，博士后，硕士生导师，安徽省人工智能学会理事，中国人工智能学会会员，美国匹兹堡大学访问学者。获管理科学与工程专业博士学位，主要从事智能制造供应商管理、智能决策与优化、评价理论与方法等方面的教学和科研工作。
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| 目錄：
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第1章绪论
1.1研究背景
1.2国内外研究现状
1.2.1供应商效率评价国内外现状
1.2.2供应商风险评价国内外研究现状
1.2.3供应商激励国内外研究现状
1.2.4供应商利益分配国内外研究现状
1.3研究内容
1.4本章小结
第2章相关理论与方法
2.1供应商管理理论
2.1.1供应商分类
2.1.2供应商效率及评价
2.2复杂网络理论
2.3协同理论
2.4熵理论
2.4.1协同熵
2.4.2熵权法
2.5过度自信理论
2.6博弈论
2.7BP神经网络
2.7.1BP神经网络的基本介绍
2.7.2BP神经网络的优缺点
2.8最小二乘结构方程模型
2.9Shapley值法
2.10t-SNE算法
2.11本章小结
第3章智能制造背景下基于复杂网络的供应商效率评价
3.1复杂供应商网络
3.1.1复杂供应商网络定义
3.1.2复杂供应商网络特征分析
3.1.3复杂供应商网络角色划分
3.2复杂供应商网络建模思想
3.3复杂供应商网络协同熵值度量
3.4复杂供应商网络协同效率评价模型构建
3.4.1复杂供应商网络成员协同关系建立
3.4.2复杂供应商网络协同评价参数确定
3.5案例分析
3.5.1数据收集与统计
3.5.2结果分析与建议
3.6管理启示
3.7本章小结
第4章智能制造背景下基于分类管理的供应商效率评价
4.1构建智能制造企业供应商分类指标体系及评价指标体系
4.1.1评价指标体系构建原则
4.1.2智能制造企业供应商分类指标构建
4.1.3智能制造企业供应商效率评价指标构建
4.1.4指标权重计算
4.1.5分类算法
4.2改进PSO算法
4.2.1粒子群优化算法概念
4.2.2粒子群优化算法特点
4.2.3改进粒子群优化算法
4.3基于DPMPSO-BP构建智能制造供应商评价模型
4.3.1基于DPMPSO改进BP神经网络算法
4.3.2贝叶斯分类下的DPMPSO-BP神经网络评价模型
4.4案例分析
4.4.1DPMPSO-BP神经网络模型结构设计
4.4.2贝叶斯分类下改进DPMPSO-BP神经网络的应用
4.4.3评价结果分析与建议
4.5本章小结
第5章智能制造背景下基于PLS-SEM的供应商风险评价
5.1智能制造背景下供应商风险评价指标构建
5.2智能制造背景下基于PLS-SEM的供应商风险评价模型
5.3实证分析
5.3.1数据收集与分析
5.3.2模型效果检验
5.4评价结果及建议
5.4.1一级指标视角结果分析及建议
5.4.2二级指标视角结果分析及建议
5.5本章小结
第6章智能制造背景下考虑随机产出风险的供应商激励
6.1随机产出风险分析
6.2基于成本共担和收入共享的Stackelberg激励模型构建
6.2.1假设条件与模型构建
6.2.2模型求解
6.3算例分析
6.4管理启示
6.5本章小结
第7章智能制造背景下考虑过度自信风险的供应商激励
7.1过度自信风险分析
7.2基于t-SNE的过度自信判定
7.2.1智能制造能力成熟度指标体系构建
7.2.2数据收集及标准化处理
7.2.3过度自信程度聚类判定
7.3考虑过度自信的Stackelberg激励模型构建
7.3.1假设条件
7.3.2讨论与分析
7.4算例分析
7.4.1过度自信判定模型算例分析
7.4.2供应商激励模型算例分析
7.4.3管理启示
7.5本章小结
第8章智能制造背景下考虑协同贡献度的供应商收益分配
8.1协同收益与协同效率关联性分析
8.2Shapley值法协同收益分配方法
8.2.1Shapley值法应用
8.2.2Shapley值法缺陷
8.3考虑协同贡献度的复杂供应商网络协同收益分配模型
8.3.1复杂供应商网络成员实际协同能力影响因素
8.3.2复杂供应商网络成员观测协同能力影响因素
8.3.3考虑协同贡献度的复杂供应商网络协同收益分配方案
8.4算例分析
8.5管理启示
8.6本章小结
第9章总结与展望
9.1总结
9.2展望
参考文献
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| 內容試閱：
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制造业是实体经济的主体，是体现国家竞争实力的关键。近年来各发达国家纷纷将自身传统制造业向智能制造业靠拢，陆续提出了利用信息技术发展传统制造业的国家级战略和规划，其中以美国与德国为首的智能制造企业发展最为迅猛。我国也将智能制造作为产业转型推动力，逐渐开始推行和发展智能制造，并制定“中国制造2025”等一系列发展战略，以实现制造强国目标。在国家战略和市场环境引导下，很多企业开始加大智能制造建设力度，推动企业智能制造转型升级。智能制造是将人工智能技术融合并贯穿于制造全过程，使其具备智能化行为，加快产业变革。智能制造不仅为企业带来大量的益处，还促进企业多维度融合发展，实现制造企业转型升级。
智能制造企业供应商作为协同推动智能制造发展的关键力量发挥重要作用。随着智能制造的快速发展，一些大型制造企业跟供应商之间由以前单纯“买卖关系”转变为“合作伙伴关系”，智能制造企业对供应商的要求越来越高。但是，不同供应商的绩效表现和战略潜力存在差别，给核心企业带来的价值影响也有所不同，为了提高核心企业供应商效率，助力制造企业智能化转型，有必要针对供应商管理问题开展研究。
近年来，在国家自然科学基金等项目的资助下，作者及其团队在智能制造供应商管理方面做了一些研究工作，本书将研究工作取得的成果进行归纳和总结，推动智能制造供应商高质量发展的同时，为转型升级中的智能制造业界和学术界提供理论指导和实践借鉴。本书从供应商效率评价、供应商风险评价、供应商激励和供应商收益分配几个维度系统地介绍智能制造核心企业存在的供应商管理问题，具体包括复杂网络视角和分类管理视角的供应商效率评价、基于PLSSEM的供应商风险评价、考虑随机产出风险和过度自信风险的供应商激励和考虑协同贡献度的供应商收益分配等内容。
本书内容力求原创，突出理论模型与案例研究相结合。目前，我国智能制造发展整体处于起步和探索阶段，智能制造背景下供应商管理相关理论、方法和技术仍在不断完善中。与已有智能制造相关书籍不同，本书从供应商管理视角出发，针对企业智能制造转型升级中的复杂供应商关系，基于复杂网络、博弈论、协同理论等，针对智能制造背景下供应商的效率评价、风险评价、供应商激励等问题进行讨论，相关理论和实践为智能制造企业供应商管理特定问题提供了针对性的思路和建设性的参考，引导读者在实践中思考。
本书顺应智能社会和数字经济的时代浪潮，围绕智能制造供应商管理创新发展主要方向，服务于智能制造供应商管理高素质人才的教育和培养需求，面向读者为从事智能制造建设及供应商管理的工程技术人员或管理人员以及学习智能制造、供应商管理的高校学生群体。本书可作为企业智能制造供应商管理实践中的参考，也可以作为高校智能制造、供应商管理相关专业学生的辅修参考书。
本书在撰写过程中，借鉴了国内外很多学者的研究成果，作者所在团队的陈诚、丁雪红、张明昊、刘圆、韩玲玲、张乐乐、王令、刘立赛等给予了大力支持，获得了
国家自然科学基金项目（项目编号： 71801108）和
淮北师范大学学术著作出版基金项目的资助，并得到清华大学出版社的鼎力帮助和精心策划。在此表示衷心感谢！尽管本书是团队研究创新工作的总结，但是由于水平和能力有限，书中难免存在不妥之处，敬请各位读者批评指正。
作者
023年5月
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