摘要 | 第2-4页 |
abstract | 第4-6页 |
1 绪论 | 第9-15页 |
1.1 研究背景与研究意义 | 第9-11页 |
1.1.1 研究背景 | 第9-11页 |
1.1.2 研究意义 | 第11页 |
1.2 研究技术路线与创新点 | 第11-15页 |
1.2.1 研究技术路线 | 第11-14页 |
1.2.2 本研究创新点 | 第14-15页 |
2 文献综述 | 第15-19页 |
2.1 相关理论基础 | 第15-16页 |
2.1.1 供应链平衡计分卡与SCOR模型 | 第15-16页 |
2.1.2 约束理论 | 第16页 |
2.1.3 TOC绩效评价理论 | 第16页 |
2.2 国内外研究综述 | 第16-19页 |
2.2.1 供应链绩效评价研究综述 | 第16-18页 |
2.2.2 约束理论在供应链绩效评价方面的应用 | 第18-19页 |
3 快速消费品供应链及其评价模型分析 | 第19-28页 |
3.1 快速消费品定义及特点 | 第19页 |
3.1.1 快速消费品定义 | 第19页 |
3.1.2 快速消费品产品的主要特点 | 第19页 |
3.2 快速消费品行业供应链分析 | 第19-21页 |
3.2.1 快速消费品供应链的主要特点 | 第19-20页 |
3.2.2 快消品行业供应链管理存在的主要问题 | 第20-21页 |
3.3 快速消费品供应链评价模型分析 | 第21-28页 |
3.3.1 供应链绩效评价系统及框架 | 第21-24页 |
3.3.2 供应链绩效平衡计分卡 | 第24-26页 |
3.3.3 供应链平衡计分卡存在的不足 | 第26-28页 |
4 基于TOC的快消品供应链绩效评价指标体系及评价方法 | 第28-37页 |
4.1 基于TOC的快消品供应链绩效评价指标体系设计 | 第28-33页 |
4.1.1 基于TOC的快消品供应链绩效评价指标体系构建思路 | 第28-30页 |
4.1.2 指标体系对于快消品供应链评价的适用性 | 第30-31页 |
4.1.3 供应链BSC、动态供应链BSC和基于TOC的动态供应链BSC三种评价指标体系的异同分析 | 第31-33页 |
4.2 基于约束理论的快消品供应链绩效评价方法 | 第33-37页 |
4.2.1 传统的供应链绩效评价方法 | 第33-34页 |
4.2.2 BP神经网络评价算法 | 第34-35页 |
4.2.3 BP网络结构的确定 | 第35页 |
4.2.4 供应链绩效指标的预处理 | 第35-36页 |
4.2.5 BP神经网络与AHP—模糊综合评价法的比较 | 第36-37页 |
5 应用案例分析——以某食品生产商H公司为例 | 第37-47页 |
5.1 H公司背景介绍 | 第37页 |
5.2 H公司供应链现状 | 第37页 |
5.3 评价指标体系具体测量方法的规定 | 第37-38页 |
5.4 样本数据的获取与预处理 | 第38-39页 |
5.5 运用BP神经网络对H公司供应链绩效水平进行评价 | 第39-42页 |
5.6 与传统AHP——模糊综合评价结果的对比分析 | 第42-44页 |
5.6.1 利用AHP计算供应链关键绩效指标的权重 | 第42页 |
5.6.2 供应链绩效的模糊综合评估 | 第42-44页 |
5.7 评价结果分析 | 第44-45页 |
5.8 H公司所在供应链的问题及改进建议 | 第45-47页 |
6 总结与展望 | 第47-49页 |
6.1 总结 | 第47页 |
6.2 展望 | 第47-49页 |
参考文献 | 第49-53页 |
后记 | 第53-54页 |