供应链失效模式风险评价排序与关联性分析

针对传统的失效模式与影响分析(FMEA)在风险评估中存在的若干缺陷,提出了基于云模型和区间二元混合加权距离测度(ITHWD)的改进FMEA供应链失效模式风险评价排序方法,这种改进FMEA方法有效解决了不同专家对决策信息的主观偏好、风险因子的相对权重问题.针对排序结果,利用复杂网络理论,构建了失效模式复杂传播网络结构关系图,对失效模式间的关联性进行了研究,系统分析了失效模式间关联关系对风险造成的不同影响.最后,通过案例供应链,验证了改进FMEA与复杂网络理论在供应链失效模式风险评价排序和失效模式间关联分析方面的可行性和有效性.     

基于模糊集和COPRAS的改进FMEA方法

本文针对传统故障模式及影响分析(FMEA)方法在复杂不确定环境下存在的缺陷,提出了一种基于模糊集理论和COPRAS(Complex Proportional Assessment)的改进FMEA方法。该方法首先应用模糊集理论并结合专家知识建立评价故障模式的模糊语言术语集,然后由FMEA专家小组对各种故障模式根据其风险因子进行模糊评价,最后利用COPRAS方法并综合考虑风险因子的相对权重确定各故障模式的风险顺序,从而识别出关键故障模式。通过将改进FMEA方法应用到企业仓储管理中,并与传统FMEA方法结果进行比较,验证了该方法的有效性和准确性。     

基于犹豫模糊偏好关系FMEA方法的改进

为有效解决产品在研发过程中存在的一系列质量可靠性问题,本文提出了一种新的基于犹豫模糊偏好关系的改进FMEA方法。考虑到专家小组对不同失效模式评估时主要依据相关标准和自身经验,存在犹豫模糊不确定或自身偏好问题。本文首先对风险因子的评分标准进行犹豫模糊化,并用犹豫模糊偏好关系对失效模式的相对风险矩阵进行处理;其次,将得到的具有犹豫模糊偏好关系的综合偏好值与犹豫模糊评价信息相结合,得到改进的风险优先数,从而得出新的失效模式风险评估顺序对FMEA进行改进;最后,利用改进的FMEA模型对产品研发过程中的质量风险进行分析验证,使得风险结果更接近实际情况,进而提高研发成功率,显示该方法可行、有效。     

基于犹豫模糊语言EDAS的失效模式及影响分析模型

针对传统失效模式及影响分析(FMEA)方法在复杂不确定环境下存在的缺点,提出了一种基于犹豫模糊语言集和平均解距离评价(EDAS)方法的改进FMEA模型。首先,为了准确表达专家判断的犹豫性与不确定性,采用犹豫模糊语言集表征失效模式风险评价信息;其次,考虑风险因子的个体效应和风险因子之间的交互效应,运用信息熵及交叉熵测度方法确定风险因子权重;再次,采用犹豫模糊语言EDAS方法对失效模式进行风险排序,从而识别出关键失效模式。最后,通过去哪儿网网络营销案例验证了所提模型的有效性和可行性。     

基于UTAUT视角的众包物流大众参与行为影响因素研究

众包物流作为一种新兴的终端物流配送模式,为有效解决当下火爆的本地化电商带来的“物流瓶颈”提供了全新的思路。本文以整合的技术接受和使用理论(UTAUT)为背景,提出了众包物流大众参与行为影响因素研究模型,采用调查问卷的形式搜集数据,并使用结构方程模型(SEM)的方法对收集到的296份有效样本进行分析。研究发现对众包物流大众参与行为的影响因素按总影响力从大到小排列依次为:便利条件、参与意愿、获益期望、社会影响、感知风险。最后,结合研究结果对众包物流的发展提出了针对性的对策和建议。     

考虑罚金政策的众包物流服务质量网络均衡模型

为优化众包物流服务质量,考虑平台罚金政策,构建了包括发包方、众包平台和接包方在内的三层众包物流服务网络模型,并进行算例分析。结果表明,众包平台实施罚金政策并加大自身服务质量投入成本会促使接包方改善自身的服务质量,众包平台的服务质量和利润随之增大,但一味的增大罚金不但会使得接包方利润下降,众包平台的服务质量和利润也呈稍微下降趋势,因此平台应该选择合适的罚金区间;平台在竞争的同时也要进行一定的合作,因为平台间同步协调改进罚金政策以及质量投入会取得更大的收益和更高的平均服务质量。     

考虑声誉效应的网络众包参与者行为博弈模型及仿真分析

为了控制网络众包交易的风险,以网络众包平台中的发包方和接包方为研究对象,基于微分博弈方法建立了网络众包交易中参与者行为的博弈模型,研究了发包方和接包方在合作和非合作两种情形下的策略选择。本文研究发现在声誉效应满足特定阈值的条件时,合作博弈情形下众包系统的总收益更大;而且,发包方和接包方违约控制的收益及努力程度更大。在网络众包平台的违约罚金超过特定阈值时,随时间推移发包方和接包方违约控制的努力程度逐渐提高,实现帕累托改进。本文结合猪八戒网、InnoCentive等网络众包平台的众包交易机制,采用数值分析对博弈模型的求解结果进行模拟。对于网络众包平台来说,可以通过建立有效的信用评价机制,将信用评价或声誉纳入众包交易定价,引导参与者约束自身行为。     

FMEA方法改进及其在技术创新风险管理中的应用

在资源有限的情况下,企业技术创新风险管理的关键是主要风险的识别和防范。首先,基于合理的猜想,从优化结果角度,提出了基于可靠指标矢量-概率网格估算法的改进的FMEA方法,即在传统FMEA方法基础上,基于失效模式相关性进行失效模式替代,得出技术创新过程中的主要失效模式。其次,将改进的FMEA方法应用于一个技术创新风险管理案例,并与传统方法进行比较分析,分析结果表明:改进的FMEA方法用于风险管理不仅能节省企业资源,还能提高企业技术创新风险管理效率,是企业有效的技术创新风险管理定量分析工具。     

双边视角下用户参与众包创新的知识获取前因及其对创新绩效的影响

众包创新模式已被实践证明是获取外部群体知识资源达到创新目标的有效模式。基于发包企业与接包用户双边视角,分析了众包创新的本质内涵和影响众包创新知识获取的关键因素,构建了众包创新知识获取的前因及其对创新绩效的影响机制模型,并以国内典型众包平台——猪八戒网为例开展实证研究。结果表明:知识多样性、沟通机制和激励机制对知识获取均有显著正向影响,知识获取显著正向影响众包创新绩效。知识获取的前因对众包创新绩效的影响存在一定的差异,知识多样性显著正向直接影响众包创新绩效,而沟通机制和激励机制对众包创新绩效的直接影响效应并未得到有效验证,它们则是以知识获取为中介而间接影响众包创新绩效。     

基于灰模型的区间模糊数时间序列预测

研究了基于灰模型的二元区间和三角模糊数时间序列的预测方法.目前以GM(1,1)模型为代表的灰色预测模型只适用于精确数序列.改进了GM(1,1)模型的定义型方程中的参数形式,使方程能适用于几类常见区间模糊数序列.接着,基于区间模糊数的计算准则,分别具体给出了二元和三角模糊数GM(1,1)模型(BIFGM(1,1)和TFGM(1,1))的预测过程.模型对于区间模糊数的界点序列的发展系数进行了加权平均处理,以此保证了区间模糊数序列发展态势的整体性.最后进行了实例应用,验证了模型的有效性.     

基于全支付拍卖模型的众包激励策略优化分析

考虑协作式众包与众包竞赛在发包方期望收益上存在差异,本文对两种众包模式下的激励策略优化问题进行了研究。基于全支付拍卖理论建立了协作式众包模式中全部接包方贡献总收益和众包竞赛模式中接包方贡献最高质量收益的数学模型。接下来,针对两种模式下接包方收益的区别,分析了各自的最优激励策略。最后,采用比较静态均衡法分析了接包方数量和能力在两种众包模式中对激励策略的不同影响,并采用了数值算例验证了相关结论。结果显示:在不设置奖励限制时,协作式众包模式中存在一个最优的奖励分配个数使得接包方贡献总收益取得最大值;而众包竞赛模式中存在一个最优的奖励分配个数使得接包方贡献最高质量收益取得最大值。因此,若接包方参与数量及能力水平提高时,发包方应增加奖励分配个数,以促进接包方贡献总收益与接包方贡献最高质量收益的最大化。     

基于FMEA的企业研发活动风险评估研究

企业研发是一项复杂的系统化活动,实施过程中往往面临着多种风险因素.在对企业研发活动进行管理的过程中,不仅要识别、分析这些因素,还要对研发风险水平进行评估,从而把有限的资源投入到关键风险因素的管理中去,提高研发活动效率.应用了FMEA对研发风险进行评估,设计出FMEA在研发风险管理中应用的具体流程.通过对企业研发活动进行分析,找出研发活动潜在失效模式及后果.然后在定义潜在失效模式严重度(S)、发生度(O)和检测度(D)等级的基础上,对各失效模式的风险优先度(RPN)进行计算,进而通过柏拉图分析确定重要的失效模式,并采取相应的防范措施,降低研发风险.     

考虑认知态度的区间二元语义补偿算子及应用

区间二元语义是不确定语言信息的一种表现形式。首先提出改进的二元语义模型,接着定义区间二元语义补偿加权平均算子,决策者在利用该算子集结区间二元语义时,可以选择合适的补偿参数来反映其认知和态度特点。同时给出补偿参数的计算过程,该过程考虑了决策者的风险态度。最后,构建一种基于区间二元语义补偿加权平均算子的多准则决策方法,并以算例分析验证了该方法的有效性。     

空间众包环境下的任务定价模型研究

在综合考虑平台、商家和会员三方相互作用的基础上,通过建立包含任务动态分配机制的动态规划模型,结合金融定价思想刻画任务定价问题,并通过空间可视化对珠三角地区劳务众包平台数据进行实证研究.为提高模型的实用性,利用K-means聚类分析对任务打包并引入激励规则对动态定价模型进行了改进.最后,通过模拟仿真得出改进后模型的任务完成率为88.10%,相比平台现有定价模型(62.50%)和改进前的动态定价模型(85.20%)任务完成情况有较大幅度的提升.为基于地理位置的服务平台的商品定价、以及地理位置信息与平台会员的关系等实证和应用研究提供了理论与实践参考.     

一种新型劳务众包平台的市场策略与定价研究

定义并研究了自助式空间劳务众包这一新型众包模式,给出相关定义和众包平台的运行规则,提出会员行为仿真算法模拟市场.根据这类劳务众包平台增加利润和扩大市场份额的普遍需求,基于双边市场理论,提出任务打包机制、定价多目标规划模型和抢单顺序多目标规划模型.采用带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解问题的帕累托解集(Pareto Front),最后应用逼近理想点法(TOPSIS)根据平台战略目标给出最优解.规划模型在数据集上应用效果良好,任务完成率能在有效控制成本的前提下提升30%至45%,新用户参与率能在保证较高的任务完成率的前提下提升150%至250%.     

基于模糊证据推理和灰色关联理论的FMEA方法

在对传统FMEA研究的基础上,提出了基于模糊证据推理和灰色关联理论的FMEA方法.结合模糊证据推理理论建立评价故障模式的模糊王信结构,对各种故障模式进行评价,利用灰色关联理论计算各种故障模式的关联度,通过排序来确定故障模式的风险顺序.该方法克服了传统FMEA的缺陷,提高了FMEA应用的准确性和可靠性.     

基于即时配送和收益激励的众包物流运力调度研究

基于参与众包物流配送模式的人员闲散、积极性不高,以及客户对即时配送要求并非完全刚性的特征,引入模糊时间窗,将客户满意度量化为众包物流配送人员到达客户位置时刻的模糊隶属度函数。在一定客户满意度下,以最大化众包物流配送人员收益为目标,构建了基于即时配送和收益激励的众包物流运力调度问题模型,考虑到机会、逾时、超载惩罚成本,利用带有动态权重的粒子群算法,通过算例验证分析,结果表明该模型在保证客户满意度和提高众包物流配送人员积极性方面具有可行性和有效性。     

新息累积非等间距GM(1,1)模型研究

为提高非等间距GM(1,1)模型的模拟效果和预测精度,在传统的累积非等间距GM(1,1)模型中结合了新息思想,对新息累积非等间距GM(1,1)模型的初始条件进行改进,并对参数的有效区间进行了讨论.仿真实例表明了改进后模型的有效性和高效性.     

知识获取视角下用户持续参与众包创新的动态控制策略

众包创新作为企业充分利用外部群体智慧以实现创新的新型开放式创新模式,其本质是企业突破组织界限,获取与整合外部网络知识以提升创新绩效。由于创新任务复杂多样、用户参与自由自愿等特征,导致在众包创新实践中用户持续参与意愿不足、创新效果不好等现象。为此,基于关系营销和知识共享相关理论,界定面向众包创新的知识承诺概念,认为知识获取视角下用户持续参与众包创新的本质是众包参与双方的知识承诺建立,进而分析众包创新中知识承诺的关键影响因素,构建用户持续参与众包创新的动态优化决策模型,通过求解和算例分析探讨最优决策结果,给出引导用户持续参与众包创新的最优控制准则。     

基于区间二元语义偏好关系一致性偏差的群决策方法

为了避免群决策过程中信息的损失和集结结果的不精确性,将诱导有序加权平均(IOWA)算子和连续区间有序加权平均(C-OWA)算子拓展至区间二元语义环境中,提出一种诱导连续区间二元语义有序加权平均(IC2TLOWA)算子。针对区间二元语义偏好关系提出连续二元语义偏好关系的概念,定义基于连续二元语义偏好关系一致性偏差的诱导连续区间二元语义有序加权平均(CI-IC2TLOWA)算子,并提出一种基于该算子的区间二元语义群决策方法.最后通过算例说明该方法的可行性和有效性。