单一成本目标数据处理服务外包业务工艺规划研究

本文对数据处理服务外包业务工艺规划所涉及的要素——成品数据要求、工艺方法、工序排序和设备工具进行了分析,结合数据处理业务流程特点,采用数学规划方法建立了非线性优化模型。在综合比较各类求解非线性规划的方法的基础上,鉴于遗传算法具有编码容易、搜索速度快以及鲁棒性等优点,选择遗传算法求解单目标优化问题。通过选取实际企业数据,利用MATLAB编程求解,验证了本文结果的适用性。     

基于“员工技能库”的多技能员工动态指派

针对在复杂市场需求环境的新订单到达情况,具有不同技能数量和技能水平的多技能员工为完成新订单的指派问题,提出基于"员工技能库"的、满足交货期的多技能员工动态指派方案,给出了与实际情况相吻合的约束条件,建立相应的0-1整数规划模型.并设计了采用优先规则的启发式算法,在每次迭代中优先选择与订单最低需求基本匹配的员工加以指派任务,直至所有任务都完成指派,通过算例测试表明,基于"员工技能库"的动态指派方案能快速准确地进行员工指派.     

考虑员工学习效应的MTO/MOS指派模型及算法研究

订单式生产(MTO)人工作业系统(MOS)是我国中小制造企业广泛采用的生产系统模式。在MTO/MOS中,一线员工生产技能对生产绩效具有直接的影响。随着重复操作次数的增多,员工的生产效率不断提高,即产生学习效应。本文考虑员工学习效应来优化一线员工的配置,强调员工初始技能和学习能力的个体差异对完工期的影响,以期缩小理论研究与生产实践之间的差距。本文首先提出一个基于员工初始技能、员工的学习能力、工艺难度和订单批量的员工技能动态变化函数。然后,以最小化完工期为目标,建立一个优化模型。由于员工指派问题属于“完全NP-Hard”问题,为了求解本文所提出模型,本文提出Bootstrap方法对问题进行求解。最后,基于一个算例分析,验证该模型及算法的有效性。     

风险厌恶下制造企业在服务外包中的协调决策研究

服务外包过程中,市场需求的不确定性会产生订单误判的风险,供应的随机性则会造成缺货的风险.为了减少此类风险对服务外包产生的影响,构建基于CVaR风险度量准则的Stackelberg博弈模型,模型由一个风险厌恶的制造企业和一个风险中性的生产性服务企业组成,分析得出在分散决策时的均衡订货与定价决策,并构建了带有收益分享与缺货惩罚的协调契约.通过分析得出,均衡订货与定价决策可使制造企业的条件风险价值取得最小值,同时生产性服务企业的期望收益获得最大;制造企业的订货数量受到风险厌恶水平的影响,依据生产性服务企业的缺货数量收取罚金,并向其共享一部分收益,可以完成服务外包的协调,生产性服务企业的定价策略会制约协调契约的参数取值,而风险厌恶程度又影响定价策略的制定.     

基于云模型和熵权的离岸服务外包承接地能力综合评价

离岸服务外包承接地的选择直接影响着外包项目的实施效果,而合理有效的评估方法是正确选择离岸服务外包承接地的重要工具.基于云模型理论并结合熵权系数法提出一种新的服务外包承接地能力综合评估模型,实现了定性评价指标与其定量表示之间的转换,解决了承接能力评估过程中随机性和模糊性并存的问题,同时也减少了传统评估方法中权重确定问题上经常存在的主观偏差.最后,在相关研究基础上,选取了6个影响发展中国家承接离岸服务外包的主要因素,构建服务承接地的能力评价体系,通过实例说明该评估模型简便可行,合理有效.     

呼叫中心坐席人员排班问题优化模型与算法研究

国内呼叫企业在保证每个坐席人员周内当值相同班次情况下,通过灵活安排周内当班日期与班次来制定排班方案。针对该实际排班场景,构建问题整数规划模型。通过对问题数据特征及优化性质分析,以及对班次人力有效满足区段电话服务需求的量化指标表征,分别提出两个构造性启发式算法。使用企业实例数据对模型算法进行计算实验。实验结果显示,整数规划模型适合于求解小规模排班问题最优解,而启发式算法能够以小计算成本获得大规模排班问题优化解。最后讨论保证员工上班规律性的同班次用工制度对企业人力成本控制的影响。     

基于对象-属性空间分割技术的企业员工技能与知识体系构建方法

针对企业员工技能知识点确定及其与企业员工人员的针对性分类划分问题,提出了一种基于对象一属性空间分割技术的企业技能与知识体系构建方法。方法基于角色一业务活动矩阵和业务活动技能知识矩阵导出角色一技能知识矩阵,然后应用对象-属性空间分割技术最终得出合理的技能知识体系。     

有效的成本管理

本文所述的案例公司如今已不存在,成为金融危机的牺牲品。 因果：业绩与成本 案例公司是一家大型跨国集团的子公司,业务是根据订单来组装电子元件。该公司的成本波动很大,员工都是按月付薪的固定员工,因此,其利润水平取决于销售额。该公司的销售由一个跨国销售团队负责,但他们常常忽略这个小规模的子公司。当陷入经济衰退时,集团决定将其部分生产转移到欧洲去,剩下的生产外包出去以降低固定成本。     

客户企业参与下服务外包激励机制设计

服务外包下,由于客户企业参与程度、服务提供商的努力水平以及专用性资产投入水平都难以让合作双方有效验证,这三种不可验证性风险因素可能引发道德风险,从而降低服务外包的绩效,甚至导致服务外包的失败。为此,本文建立了服务外包下的委托—代理框架,设计了客户企业参与下的服务外包激励机制模型,运用最优化理论分析了客户企业的参与程度以及服务提供商的专用性资产投入水平等因素对激励机制契约设计的影响,并运用数值仿真验证客户企业参与程度和服务提供商专用性资产投入水平对激励系数和服务提供商的努力水平的影响。研究分析表明:在服务外包活动中客户企业更多的投入到合作生产中时,对服务提供商的激励也会增加但是增加的幅度较慢,同时服务提供商付出的努力将会加速的提高;服务提供商投入的专用性资产投入水平越高时,其自身的努力水平也会加速增长,客户企业对其的激励系数也会增长,当专用性资产投入水平达到某一程度时,激励系数增长速度达到最大。     

基于两阶段动态博弈的服务外包定价分析

本文通过引入动态博弈模型,从完全竞争市场博弈定价、税收减免下博弈定价、人才补贴下博弈定价三个角度定量研究了服务外包企业的最优定价策略及其影响因素。研究表明,服务外包均衡价格受企业需求函数和竞争对手决策等因素影响,并得出了在政府行业扶持政策下的服务外包均衡价格与各参数之间的关系。依据研究结果,本文对政府给予服务外包行业的相关扶持政策提出了若干合理性建议。     

供应链物流合作伙伴选择的多层次灰色评价方法

为了获得高效的供应链体系，物流业务外包已成为制造企业增加竞争力最重要和最有效的战略手段之一。本文研究了物流外包中的物流合作伙伴选择问题。基于制造商与物流供应商长期合作的伙伴关系，从成本、服务质量、合作稳定性以及综合实力四个方面设计了物流合作伙伴评价指标体系。针对主观的评价指标体系，建立了灰色评价与层次分析法相结合的多层次灰色评价模型，并进行了算例研究。     

最小差距最大化组合赋权的软件服务外包产业核心竞争力评价模型及实证

正确评价我国软件服务外包产业核心竞争力并提取关键影响因素,有利于找出产业发展中存在的问题,也为制定产业发展政策提供可靠依据。根据产业核心竞争力内涵,基于钻石模型,构建了软件服务外包产业核心竞争力评价指标体系,通过评价值最小差距最大化组合赋权方法计算多种权重的组合权重,并对我国典型的18个城市软件服务外包产业核心竞争力进行实证分析。最小差距最大化组合赋权模型消除了在不同赋权方法下评价排序不一致的缺陷,并最大程度地区分了评价结果之间的差距,提高了评价结果的科学性和可靠性     

信息安全服务外包决策分析模型研究

随着信息化的发展,信息安全得到前所未有的重视,国家主管机构的监管越来越严厉,企业在面临强制压力的合规性问题时可以选择自行部署,也可以选择服务外包.通过建立数学模型模拟了这个过程.分析结果表明:在强制压力情况下,如果用户选择外包方式,那么用户信息系统的期望值随着强制压力的提高而降低,信息安全服务供应商的利润则随着强制压力的提高而提高.     

制造企业服务化程度、服务化模式和服务化收益研究

制造企业在推进服务化的过程中出现的绩效下滑和“去服务化”现象引起了学术界的广泛关注并催生了“服务化悖论”的相关研究。本文从需求侧视角出发,将这一问题转化为不同需求侧特征下服务化程度、服务化模式对服务化收益的影响,并构建了考虑需求侧特征的制造企业服务化程度决策模型;在此基础上研究了不同服务化模式下服务化程度与服务化收益之间的关系;最后,结合仿真分析的结果确定了制造企业服务化路径。研究表明:(1)制造企业服务化是一个双向的动态可逆过程,并非所有企业都适合开展服务化活动,企业应根据当前的服务化状态选择相应服务化路径。(2)除独立服务化模式外,合作服务化和外包服务化两种模式下服务化程度的高低更多的受到合作伙伴属性的影响,企业很难单独决定服务化程度。(3)需求侧特征的变动会对服务化收益产生重要影响,不同服务化模式对应不同的需求侧特征。研究结论为服务化悖论的分析提供了新的视角,也为企业推进服务化战略提供了借鉴。     

考虑老年人感知满意度的社区居家养老护理人员调度策略研究

近年来,随着人口老龄化进程不断加快,社区居家养老模式越来越受到社会各界的高度关注。为了向社区居家养老服务中心护理人员调度提供决策支持,研究考虑老年人感知满意度的护理人员调度问题。以社区居家养老预约服务为背景,首先融合前景理论和模糊理论分别从老年人等待时间、老年人对护理人员偏好和老年人对服务价格偏好三个方面建立老年人感知满意度函数;其次确定主要目标为最大化老年人综合感知满意度,次要目标为最小化社区居家养老服务中心运营成本的优化调度问题,并且构建了相应的混合整数非线性规划数学模型;最后综合应用遗传算法和模拟植物生长算法(PGSA)对该模型进行求解,其中遗传算法用于求解护理人员的服务顺序,PGSA用于求解护理人员调度方案,并且利用MATLAB软件进行仿真,同时引入粒子群算法与PGSA进行计算对比,发现PGSA在性能参数和计算时间方面都有明显的优势。通过算例验证分析,结果表明该模型在考虑老年人感知满意度的基础上,能够获得最优的护理人员调度方案,证明了上述优化模型和算法的可行性和有效性。     

Service outsourcing under co-opetition and information asymmetry

Co-opetition refers to the phenomenon that firms simultaneously cooperate and compete in order to maximize their profits. This paper studies the contracting for an outsourcing supply chain (a user company vs. a service provider) in the presence of co-opetition and information asymmetry. The user company outsources part of his service capacity at a discount price to the service provider for sale. The service provider charges a commission for doing outsourcing work and competes with the user company for the service capacity to satisfy their respective demands. We solve for the service provider’s optimal commission decision and the user company’s optimal outsourcing decisions (outsourcing volume and price discount) when the user company has private information about his service capacity. Specifically, we highlight the following observations. For the service provider, a menu of two-part tariffs that consist of a fixed commission and a per-volume commission can reveal the true type of the user company’s capacity; the user company’s optimal outsourcing proportion is quasi-convex and the optimal price discount is non-decreasing in his capacity volume, which is counterintuitive.     

IT外包知识共享行为的演化博弈分析

针对IT外包知识共享障碍的问题,在已有IT外包知识共享研究的基础上,依据演化博弈论建立了IT外包知识共享行为的演化博弈模型,通过求解复制动态方程与演化稳定策略,分析了影响IT外包知识共享行为的因素,并利用Matlab 7.6软件进行仿真。研究结果表明,知识可共享量、知识互补程度、信任、知识吸收转化能力、知识共享成本和风险以及激励机制等是影响IT外包知识共享行为的关键因素。最后提出相应的对策与建议。     

Modelling variations in hospital service delivery based on real time locating information

Variations in service delivery have been identified as a major challenge to the success of process improvement studies in service departments of hospital such as radiology. Largely, these variations are due to inherent system level factors, i.e., system variations such as unavailability of resources (nurse, bed, doctors, and equipment). These system variations are largely unnecessary/unwarranted and mostly lead to longer waiting times, delays, and lowered productivity of the service units. There is limited research on identifying system variations and modelling them for service improvements within hospital. Therefore, this paper proposes a modelling methodology to model system variations in radiology based on real time locating system (RTLS) tracking data. The methodology employs concepts from graph theory to identify and represent system variations. In particular, edge coloured directed multi-graphs (ECDMs) are used to model system variations which are reflected in paths adopted by staff, i.e., sequence of rooms/areas traversed while delivering services. The main steps of the methodology are: (i) identifying the most standard path followed by staff for service delivery; (ii) filtering the redundant events in RTLS tracking database for analysis; (iii) identifying rooms/areas of hospital site involved in the service delivery; (iv) determining patterns of paths adopted by staff from filtered tracking database; and, (v) representation of patterns in graph based model called as edge coloured directed multigraphs (ECDMs) of a role. A case study of MR scanning process is utilized to illustrate the implementation of the proposed methodology for modelling system variations reflected in the paths adopted by staff.