一、信息技术如何改变管理流程（论文文献综述）
张志文[1]（2021）在《智能制造环境下混流生产的供应链物流信息协同机制研究》文中进行了进一步梳理智能制造是制造业高质量发展的主攻方向。与传统制造相比,智能制造将对产品整个生命周期的所有环节进行重塑,给制造业带来巨大变革。在智能制造环境下,众多装配制造企业采用混流生产以满足市场多样化、个性化需求,但同时对供应链物流提出了新的挑战。传统供应链物流由于信息不协同导致难以实现精准服务,成为影响智能制造系统发挥作用的重要原因。信息是现代物流的灵魂,供应链物流信息协同是实现供应链物流精准服务的重要基础。因此,从智能制造视角,研究混流生产的供应链物流信息协同机制,实现智能制造环境下供应链物流的精准服务,对智能制造有效实施具有重要的理论和现实意义。本文以农机装备制造企业为研究对象,从智能制造环境下混流生产的特征及供应链物流信息协同需求分析入手,集成演化博弈理论、广义灰色关联分析、统计过程控制、信息熵等方法,从组织、网络、流程和质量角度对智能制造环境下混流生产的供应链物流信息协同机制进行研究。论文的主要研究内容和创新性成果如下:1.智能制造环境下混流生产特征及供应链物流信息协同需求分析。针对智能制造环境下混流生产的供应链物流信息协同实现问题,分析智能制造环境下混流生产的特征以及供应链物流信息协同的内涵及需求;以实现智能制造环境下混流生产的供应链物流信息协同为目标,构建包含组织层的供应链合作伙伴物流信息协同策略、网络层的供应链物流信息协同网络优化方法、业务层的供应链物流信息协同流程优化模型和应用层的供应链物流信息协同质量评价方法四个层面有机组合的供应链物流信息协同机制框架。从实际需求出发,阐明了供应链物流信息协同机制的研究实质。2.基于演化博弈的供应链合作伙伴物流信息协同策略研究。针对智能制造环境下混流生产的供应链物流信息协同主体的协同策略问题,应用演化博弈理论,以供应链合作伙伴所获得的收益最大化为目标,建立供应链合作伙伴间物流信息协同的演化博弈模型;利用复制者动态方程和演化稳定策略,探索供应链合作伙伴间物流信息协同演化稳定状态形成过程;通过实例验证了策略的有效性。为制造型企业实践供应链合作伙伴物流信息协同提供理论借鉴,促进合作伙伴采用供应链物流信息协同策略。3.基于广义灰色关联分析和DEMATEL的供应链物流信息协同网络优化研究。针对智能制造环境下混流生产的供应链物流信息网络节点众多制约协同的难点问题,建立供应链物流信息网络节点重要度评价模型,采用广义灰色关联方法分析各网络节点物流信息与物流决策结果之间以及节点信息之间的关系,应用DEMATEL方法确定各节点之间的相互影响,然后确定每个节点的重要度,选择重要度高的网络管理节点作为供应链物流信息协同的网络节点,实现对供应链物流信息协同网络结构的优化;通过实例证明了方法的有效性。为供应链物流信息协同网络结构优化提供一种有效的方法,可以降低信息交换成本和决策复杂度。4.基于灰色绝对关联分析的供应链物流信息协同流程优化研究。针对智能制造环境下混流生产的供应链物流信息协同流程的稳定性问题,以供应链网络管理节点收到物流信息的实际时间和标准时间之差,建立供应链物流信息协同流程数据序列;基于排序数据序列特性,分析传统稳定性评价结果;应用灰色绝对关联分析方法,建立供应链物流信息流程稳定性评价模型,分析其灵敏性,构建了智能制造环境下混流生产的供应链物流信息协同流程优化模型;通过实例验证了模型的可行性。为实现供应链物流信息协同流程优化提供理论支持,提高协同流程的稳定性。5.基于统计过程控制和信息熵的供应链物流信息协同质量评价方法研究。针对智能制造环境下混流生产的供应链物流信息协同质量的评价问题,提出基于JIT的供应链物流信息协同质量评价理念,确立“正确的时间和正确的数量”的协同质量维度;基于统计过程控制和信息熵方法,构造供应链物流信息协同质量评价模型,分别评价数量和时间方面的协同质量,计算各自的权重,获得协同质量的综合评价结果;通过实例验证了方法的有效性。为供应链物流信息协同质量评价提供一种有效的方法,为提高协同质量提供重要依据。本文以智能制造新视角,从合作伙伴物流信息协同策略、协同网络结构优化方法、协同流程优化模型和协同质量评价方法四个方面进行了探索研究,通过实例验证了模型和方法的可行性和有效性,提出了以“组织层-网络层-业务层-应用层”四个层面有机组合为核心的智能制造环境下混流生产的供应链物流信息协同机制,可为有效实现智能制造环境下供应链物流精准服务提供理论和方法支撑。
张强,葛佳鑫[2]（2021）在《跨国并购的行业政策风险控制分析——以汤臣倍健并购LSG为例》文中研究表明跨国并购是企业"走出去"的重要途径,近些年来资本市场的快速发展将我国企业海外并购推向了高潮。然而跨国并购过程复杂、风险丛生,往往无法达到理想的预期效果。文章以汤臣倍健跨国并购LSG为例,追溯了汤臣倍健从2018年高溢价收购LSG到2019年受到电商法冲击,公司业绩因计提巨额商誉减值惨遭"滑铁卢"的全过程。分析汤臣倍健首次海外并购所遭遇的行业政策风险以及控制措施,旨在为其他有意跨国并购的企业提出行之有效的风险防范建议。
韩璐[3]（2021）在《制造企业供应链数字化转型机理与决策模型》文中认为在数字化时代,零售商、分销商以及最终消费者对供应链的期待越来越高。为了满足客户需求并帮助企业实现数字化运营,供应链管理需要进行数字化转型。然而,对于生产环节众多、管理内容复杂的制造企业来讲,供应链的数字化转型是一项极为艰难的任务。转型方案与业务需求脱节、转型管理效率低下等原因致使很多实践以失败告终。关于制造企业供应链的数字化转型问题,目前行业和学术界的研究成果往往将管理、技术以及组织支持相混淆,对转型驱动要素、转型机理、转型研究方法以及转型管理方案尚无清晰的认识和有效的建议。针对这一现状,本文从管理层面对以上不足展开深入研究,帮助制造企业对供应链数字化转型形成理论认识与进行科学管理。本文从制造企业供应链数字化转型的难点出发,以供应链管理理论、信息管理理论和系统工程理论为理论基础,提出制造企业供应链数字化转型的三个关键驱动要素,即数据管理（对数据资源的获取与管理）、信息融合（对信息到相关决策点的可达性管理）以及智能优化（对数字化供应链管理点的系统性优化）,构建转型驱动机理概念模型,并分析运作管理中三个驱动要素的内在联系,对制造企业供应链数字化转型的管理思想进行系统阐述,所提出的观点得到了上市公司真实数据的实证支持。另外,本文提出了制造企业供应链数字化转型驱动要素的研究方法,为驱动要素的深入研究提供思路指导。基于所提出的制造企业供应链数字化转型机理和转型驱动要素研究方法,本文对每一个驱动要素展开了进一步研究。首先为驱动要素构建完整的管理内容体系,帮助制造企业明确驱动要素的管理范围。然后针对驱动要素关键问题的管理需求构建决策模型,依据建模结果制定驱动要素的管理方案。最后结合驱动要素的数字化属性,提出管理方案中不同对象的管理策略,帮助企业实现驱动要素的高效管理。实例分析章节的模型计算结果表明,本文所提出的数据管理决策模型对数据的相对重要性具有良好的区分度,所提出的信息融合仿真模型对信息的关联性具有良好的识别能力,所提出的智能优化决策模型对决策效用的提升具有良好的规划能力。本文的创新成果主要体现在3个方面:（1）阐明了制造企业供应链数字化转型驱动机理。现有研究供应链数字化转型影响因素尚不完整或者分散于人力资源等供应链管理之外的领域,对供应链数字化转型中的管理分析不够聚焦与完善,缺乏综合性研究视角。为了分析制造企业供应链数字化转型管理问题,本文从供应链管理的本质出发,结合数字化特点与信息管理学理论,对制造企业供应链数字化转型的影响因素进行分析和归纳,系统性地提出了制造企业供应链数字化转型的驱动要素——数据管理、信息融合以及智能优化,构建了转型驱动机理概念模型,探讨了驱动要素的运作机理与递进关系,从理论角度阐明了制造企业供应链数字化转型的基本原理,并且通过上市公司的真实数据,使用Malmquist指数法和回归分析法对所提出的驱动要素和驱动机理进行验证,进一步证明了本文所提出驱动要素和驱动机理的有效性。（2）构建了制造企业供应链数字化转型数据管理决策模型。现有文献对于制造企业供应链数字化转型中数据管理方面的讨论多为定性分析,没有考虑投入产出效率问题。为了提升数据管理效率、有效分配企业资源和精力,本文针对数据管理的方案制定问题,建立了数据管理体系,构建了基于DEMATEL方法和HOQ方法的数据管理决策模型,从信息需求决定数据需求的角度,对数据的相对重要性进行区分,依据结果提出数据的分级管理方案,并且结合数据管理的数字化属性提出不同分级中数据的管理建议,从而实现对制造企业供应链数字化转型中数据的高效管理。（3）构建了制造企业供应链数字化转型智能优化决策模型。以往对于制造企业供应链数字化转型中管理决策方面的研究多为单一管理点的决策效率提升,没有考虑所有管理点的整体决策效率问题。为了系统性地提升智能优化的决策效率,以及帮助企业在有限的计算能力与众多优化需求之间取得平衡,本文针对智能优化的路径规划问题,建立了智能优化体系,构建了基于ISM方法和NK模型的智能优化决策模型,从系统结构、优化目标、决策效用三个角度对所构建的智能优化分析系统进行建模与仿真,求解出提升整体决策效用的最佳优化路径作为智能优化的路径方案,从而实现对制造企业供应链数字化转型智能优化的高效管理。本研究针对制造企业供应链数字化转型缺乏理论指导的问题提出了转型驱动机理;针对转型驱动要素管理的深入研究问题形成了转型驱动要素研究方法;针对转型管理内容零散不全问题构建了驱动要素的内容体系与架构;针对转型管理效率问题分别构建了转型驱动要素决策模型与管理方案。综上所述,本文从管理与决策的角度为制造企业供应链数字化转型建立了一套完整的基本思想和管理方案,有利于构建制造企业供应链数字化转型理论;有利于建立制造企业供应链数字化转型管理体系;并且有利于提升制造企业供应链数字化转型管理效率。
韩富强[4]（2021）在《基于全流程的铁路技术规章协同管理机制研究》文中提出铁路技术规章是行车组织、客运组织、货运组织和设备运用维护的制度基础。近年来,中国铁路已经建成世界上现代化的铁路网和最发达的高铁网,拥有世界上最庞大的铁路网和运输体系。为管好经营好世界一流的铁路网,中国国家铁路集团有限公司（以下简称国铁集团）必须加强对铁路技术规章的高质量管理。国铁集团作为一家超大规模网络型企业,运营场景和外部环境极为复杂,需要管理的技术规章数量多、规模大、体系结构复杂。同时,中国铁路实行国铁集团、铁路局集团公司和站段三级管理机制,不同层级的主体对技术规章的管理目标存在显着差异甚至冲突,而且铁路运营管理涉及机务、车务、工务、电务、供电、车辆等不同专业,各专业在规章管理过程中也有各自的特点和利益诉求,因此,如何科学系统地管理超大规模网络型、多层级、动态化、复杂系统特征明显的中国铁路技术规章,在世界上无现成的经验可以直接借鉴,在理论层面也属于研究的前沿和薄弱环节。本论文在深入分析铁路技术规章管理现状的基础上,从全流程的角度,将系统论、博弈论、系统动力学等系统理论引入铁路技术规章协同管理研究,研究铁路技术规章制定和监管机制,分析了铁路技术规章宣贯的优化,构建铁路技术规章管理综合评价体系,为推动铁路技术规章管理的改革,落实技术规章管理的规范性、高效性、有序性和协同性提供了理论指导和实践支撑。本论文的研究内容和主要结论是:（1）铁路技术规章管理系统优化。构建了铁路技术规章管理系统框架,分析了系统框架的管理主体、管理对象、管理流程等内容,结合调研,归纳总结出铁路技术规章协同管理中存在的主要问题,并指出铁路技术规章协同管理的关键环节,分别是制订、监管、宣贯和综合评价。（2）铁路技术规章制定过程优化。归纳总结了铁路技术规章制定流程及模式,阐述了铁路技术规章制定中的“囚徒困境”窘境,并通过构建博弈模型,对无专业部门牵头和有专业部门牵头两种不同条件下铁路技术规章制定的行动博弈进行了分析,提出了包括科学设置专业部门“不合作”策略的惩罚金额,及时向“合作”专业部门通告“不合作”专业部门信息;充分利用国铁集团、铁路局集团公司以及站段议事协调机构;鼓励专业部门树立长远和大局意识,摆脱短期利益思维等铁路技术规章制定的协同策略。（3）铁路技术规章监管模式改进。构建了纯策略和混合策略的铁路技术规章监管博弈模型,对国铁集团、铁路局集团公司、站段这三个主体在监管过程中的博弈进行分析,并构建了技术规章监管的系统动力学模型,通过系统仿真,探讨了各因素对监管的影响程度,结论是国铁集团在加大技术规章监管力度时,站段落实技术规章就趋于认真,但带来了监管成本的增加;当国铁集团和铁路局集团公司为降低监管成本而放松监管时,站段倾向于简单执行;当国铁集团和铁路局集团公司加大对站段的奖励力度时,站段也倾向于认真执行。并据此提出技术规章监管优化措施。（4）铁路技术规章宣贯优化。设计并实现了铁路技术规章宣贯平台以优化铁路技术规章宣贯流程,采用Petri网方法计算出宣贯平台对铁路技术规章宣贯流程优化的成效,即国铁集团技术规章宣贯流程提效66.7%,铁路局技术规章宣贯流程提效46.2%。（5）铁路技术规章管理综合评价优化。基于全生命周期管理理论,采用AHP方法构建了铁路技术规章管理综合评价指标体系,并对包括国铁集团、铁路局集团公司和铁路站段在内的不同评价对象分别进行了铁路技术规章管理的综合评价。评价结果分析表明:技术规章管理办法是提升技术规章管理规范性的重要途径;计划管理是否合规直接影响国铁集团层级技术规章制修订发布合规性;技术规章起草管理是否合规是影响铁路局集团公司及站段层级技术规章制修订发布合规性的重要因素;（4）技术规章宣贯常态化是保证技术规章宣贯有效落实的重要支撑;技术规章监管评价常态化是实现技术规章监管评价有效的重要手段;铁路应建立从上至下、相互补充的技术规章管理评价机制。本论文的创新点主要体现在以下3个方面:（1）基于动态博弈理论构建了铁路技术规章协同制定动态博弈模型,对无专业部门牵头情景下采用针锋相对战略或者冷酷战略的铁路技术规章制定重复博弈和有专业部门牵头情景下的完全信息和完全但不完美信息的铁路技术规章制定动态博弈进行求解,验证了铁路技术规章协同制定的可行性,并提出了铁路技术规章能够协同制定的前提条件。（2）构建了基于混合策略的国铁集团、铁路局集团公司与铁路站段间的三方监管博弈模型和系统动力学模型,通过系统仿真,分析得出铁路技术规章有效监管的条件和相关因素对技术规章监管的影响程度,有效地破解了国铁集团、铁路局集团公司与站段间的三方监管的博弈难题。（3）构建了基于全生命周期的铁路技术规章管理综合评价体系,通过对国铁集团、铁路局集团公司和铁路站段的差异化评价,为各级管理主体精准评估自身技术规章管理能力和科学考核下级单位技术规章管理水平提供了理论指导和实用工具。
宋容嘉[5]（2021）在《集成决策的情境感知业务流程一体化建模方法研究》文中认为随着泛在网络与普适计算的快速发展,企业数字化发展进入大数据时代,物联网+数据分析成为了企业在数字时代大幅提高生产效率、降低作业风险、增加客户满意度、提升智能化水平的重要信息技术架构,且逐步成熟应用。业务流程作为企业真正实现目标定位、价值创造的核心,需要与信息技术发展共同进化、相辅相成。而且,业务流程的情境可在物联网环境中得到有效捕捉和采集,可极大丰富其数据维度和体量,同时情境隐含着业务环境和流程行为的中介信息。情境感知能力随之成为业务流程建模的新范式和新原则,以面向动态场景实现快速灵活响应、针对多样的客户需求提供个性化服务、面对知识密集型任务保障正确执行。虽然,情境感知业务流程建模领域已获得学术界和业界的关注和探索,流程变体、流程情境化等部分零散化解决方案被提出,但仍大幅依赖专家知识,完整性和系统性存在不足。考虑到流程改造的庞大成本和时间周期,业务流程趋向于规范化和稳定性。但是,在多元动态市场对灵活性、机敏性的更高要求下,业务流程管理（Business Process Management,BPM）领域自2013年起呈现出将决策维度抽离业务流程的工作流单独建模的研究趋势。即通过将业务规则表达和数据分析能力封装在决策模型中,将流程智能化和动态性抽离至其决策模型维度,形成决策模型与业务流程模型分别构建又有机结合的一体化模型。其中,决策建模标记法（Decision Modelling Notation,DMN）的提出是里程碑式的研究成果,为业务流程的决策和工作流提供了可分离并可集成的建模方法和技术,开创了集成决策的业务流程一体化建模新范式（BPMN/CMMN+DMN）。然而,着眼于情境感知的业务流程建模研究,决策维度仍然以传统的建模方式隐含嵌入在业务流程的工作流中,硬编码大量数据、业务规则并引入大量网关,不利于其对动态场景的灵活响应与适应性调整。基于以上发展趋势、应用需求以及研究不足,本研究的科学问题可以归结为:“面向情境感知业务流程建模,如何识别并集成业务流程的情境以应对动态性?面向物联网+数据分析信息技术发展与应用,如何连接企业物联网基础设施与情境感知业务流程以实现共同进化?”。由此,本研究将集成决策的业务流程一体化建模范式引入情境感知业务流程建模领域,从理论和应用两方面显示化决策在业务流程获取情境感知进程中的重要角色;提出Deci-CaBPM（Decision-based Context-aware Business Process Modelling）情境感知业务流程建模框架方法,为系统性实现情境适应性节点识别,适应性调整流程片段设计,并进化构建具有情境感知可变性的业务流程模型提供方法论;搭建物联网环境下的情境感知业务流程多层应用架构,融合物联网的情境数据在层级间的流动和转化,将物联网基础设施、流程情境、动态数据分析、智能决策与情境感知的业务流程有机连接起来,为企业业务流程与物联网、机器学习等信息技术融合发展、共同进化提供解决方案。此外,应用Deci-CaBPM框架方法与物联网环境下的情境感知业务流程多层应用架构,实现了港口物流企业汽车提货流程与物联网基础设施改造的共同进化,构建了情境感知的汽车提货流程模型,并集成了汽车提货货物偷盗贝叶斯网络预测模型,实现物联网环境下的作业风险智能化管理。基于行业需求驱动、真实数据支持的案例研究,对本文提出的方法论和解决方案进行了可用性验证和有效性评估,同时为更多企业业务流程面向情境感知可变性建模、与物联网技术应用共同进化提供有效参考、借鉴。本文主要研究内容与成果如下:（1）提出业务流程的情境、情境感知的业务流程可应用的标准化定义,补充集成决策的业务流程结构的理论表达,并面向情境感知可变性进行推演,分析检验决策在业务流程与其情境之间的内生连接作用。（2）分析战略、战术/管理、运营决策对情境感知业务流程的驱动机制,构建决策在业务流程获取情境感知可变性中的关键角色分析模型。（3）将集成决策的业务流程一体化建模范式引入情境感知业务流程领域,提出Deci-CaBPM集成决策的情境感知业务流程一体化建模框架方法,包括显式化融合情境的CaDMN（Context-aware DMN）决策建模扩展标准及其应用步骤,支持系统性实现业务流程情境化和适应性调整建模全环节。（4）搭建物联网环境下的情境感知业务流程多层应用架构,支持Deci-CaBPM框架方法的行业应用,并以融合物联网的情境数据在层级间的流转连接多个层级,包括物联网基础设施、业务流程情境、动态数据分析、CaDMN决策模型和情境感知业务流程五个层级,为企业级的应用提供解决方案。（5）在港口物流行业中,通过应用Deci-CaBPM框架方法与物联网环境下的情境感知业务流程多层应用架构,帮助企业完成了汽车提货流程面向情境感知可变性的进化建模,同时集成了汽车提货货物偷盗贝叶斯预测模型实现物联网环境下的作业风险进阶管理,使得汽车提货流程与逐渐成熟应用的智能门闸、远程地磅等物联网基础设施实现了共同进化。同时,基于技术和业务两方面沟通的企业管理分析,对方法论进行了可用性验证和有效性评估,为更多企业应用提供有效参鉴。图51幅,表14个,参考文献183篇。
唐彬[6]（2021）在《跨界搜寻、大数据能力对平台企业商业模式创新的影响研究》文中认为平台企业是网络信息时代发展最快、最具活力的组织形式,创造了巨大的经济价值和社会价值,以亚马逊、阿里巴巴、腾讯等为代表的一批平台企业成为互联网经济时代新兴商业模式的典范。顺应时下多元化、个性化、重视体验的消费需求,平台企业带动供应链上下游融合发展,在政府与市场共同推动下,引领我国经济向数字化转型发展。纵观平台企业的成长过程,创新性的商业模式是其快速成长、迅速占据市场份额的重要驱动力。然而,随着数字技术的发展、竞争全球化以及消费需求升级,平台企业已从最初的蓝海进入红海,每一个行业市场几乎都被细分,平台同质化严重,用户流量日渐枯竭、增长困难。商业模式创新已成为平台企业应对环境变化、保持竞争优势的关键所在。资源基础观认为企业商业模式创新受资源禀赋影响。平台所体现的开放性、交互性、网络效应等特性促进了市场知识资源聚集,对其商业模式创新具有驱动作用。然而知识具有时效性,面对不确定的市场环境,只有高效创造新知识,并与环境变化相匹配,才能真正助力企业商业模式创新。近年来,跨界成为平台企业突破资源禀赋限制、培育市场适应性的重要手段,通过跨界搜寻外部异质性知识,可以扩展平台企业知识基,有效弥补平台知识缺口。大数据能力是数字经济背景下的企业新能力,可以加强平台企业对自身知识库的洞察和了解,拓展跨界搜寻的广度和深度,降低对外部知识吸收、消化、融合的风险和成本。跨界搜寻、大数据能力二者协同促进新知识创造,为平台企业商业模式创新提供知识资源。基于上述背景,本研究重点关注以下几个问题:第一,跨界搜寻、大数据能力及二者交互项如何影响平台企业商业模式创新;第二,知识创造在跨界搜寻、大数据能力及二者交互项与平台企业商业模式创新之间发挥了何种作用;第三,环境不确定性在知识创造与平台企业商业模式创新之间发挥何种作用。基于此,本文根据知识管理理论、组织搜寻理论、企业能力理论构建本文的理论模型,对跨界搜寻、大数据能力、知识创造、环境不确定性、商业模式创新之间的关系进行充分论证,提出相关研究假设。采用问卷调研的方式最终获取322份有效问卷,运用SPSS22.0、AMOS21.0等软件对调研数据进行了实证分析和检验,主要结论如下:（1）跨界搜寻、大数据能力及二者交互项均正向影响平台企业商业模式创新;（2）知识创造在跨界搜寻、大数据能力及二者交互项与平台企业商业模式创新关系之间发挥中介作用;（3）环境不确定性负向调节知识创造与平台企业商业模式创新之间的关系。本研究旨在探索数字经济背景下跨界搜寻、大数据能力对平台企业商业模式创新的影响机理,研究的创新点主要有以下三个方面:第一,本研究聚焦跨界搜寻、大数据能力及二者交互作用对平台企业商业模式创新的影响,丰富了平台企业商业模式创新的相关研究。跨界搜寻为平台企业资源配置提供“知识池”,是大数据能力发展的助推器。大数据能力可以帮助平台企业在对内部知识清晰认知的基础上准确判断和评估所需的外部知识,增强跨界搜寻的宽度和深度。以往研究大多讨论跨界搜寻、大数据能力单一因素的作用,忽视了二者在商业模式创新中相互促进、相互依赖的交互效应。本研究通过实证分析,证实了跨界搜寻、大数据能力及二者交互作用对平台企业商业模式创新具有积极影响,弥补了先前研究只关注资源或能力的不足,拓展了企业能力理论。第二,本研究打开跨界搜寻、大数据能力与平台商业模式创新之间作用关系的理论“黑箱”,引入知识创造这一中介变量,探讨了平台企业如何把外部知识应用到商业模式创新的具体实践过程。已有研究大多探讨的是企业如何利用外部新知识实现商业模式创新,忽视了知识创造的互补作用。只有将不同类型的外部知识要素耦合应用到新知识体系中,才能实现要素价值放大,从而形成针对在位企业的竞争优势。知识创造是连接跨界搜寻、大数据能力与平台企业商业模式创新的关键因素,本文将知识创造作为中介变量纳入研究模型,全面检验知识创造在跨界搜寻、大数据能力及二者交互项与商业模式创新之间的中介作用,不仅拓展了平台企业商业模式创新的影响因素研究,而且为知识创造相关研究提供崭新视角。第三,本研究揭示了环境不确定性在知识创造与平台企业商业模式创新之间的调节作用。现有研究大多从高管创造力、高管支持等组织内部的微观视角探讨影响平台商业模式创新的边界条件,忽视了外部环境这一权变因素,而主观判断可能对研究结果的普适性造成一定影响。实际上,数字经济时代下的平台企业,所处的外部环境愈加复杂多变,留给平台企业知识创造的时间缩短,平台企业及时整合新旧知识、重塑知识体系的难度加大,无法及时为平台企业商业模式创新提供有力支持。基于此,本研究探讨了环境不确定性在知识创造与平台企业商业模式创新之间的调节作用,研究结论完善了平台企业商业模式创新的边界条件,充实了该领域的研究成果。综上,本研究是对当前数字化背景下平台企业商业模式创新相关研究的有效补充,虽然提出一些有创新性的成果,但仍存在一些局限和不足,未来将在研究方法和研究内容上进一步完善。
段妍婷,胡斌,余良,陈治[7]（2021）在《物联网环境下环卫组织变革研究——以深圳智慧环卫建设为例》文中研究指明物联网等新兴信息技术的普及,为当今智慧城市建设中城市垃圾管理的智慧化带来了机遇。国内外对城市垃圾管理的研究主要聚焦在微观层面的管理信息系统设计或设备研发上,缺乏物联网等新兴信息技术对城市垃圾管理组织结构变革影响的研究。本文选取深圳市环境卫生管理组织进行探索式单案例研究,系统地探索了物联网影响下组织变革的演化机制。研究发现:（1）物联网技术从硬件、软件、信息集成3个方面对传统信息技术进行了补充和延伸,并拓展创新了数字孪生系统,深刻影响了智慧环卫组织的变革。（2）环卫组织的数字化和智慧化转型,其背后的实质是组织基于技术的深层次变革,即智慧环卫逐渐呈现组织主体多元化、组织关系松散耦合、组织架构分布式网络化的组织特征。（3）智慧环卫组织变革路径具有"职能转变—技术匹配—监管升级—制度巩固"的特点。在理论上,本文弥补了现有文献在物联网技术对组织变革影响研究上的不足,拓展了传统组织变革的研究范式,构建了环卫组织变革路径演化的机制,丰富了新公共管理理论体系,同时将监管实践上升为理论体系,延伸了政府智能治理的内涵。在实践上,本文为城市管理打造具备"智慧头脑"的组织结构提供了可行性方案,也为探索和建设智慧城市提供了理论依据。
孙肖坤[8]（2021）在《复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计》文中指出随着全球范围内经济形势的动态稳定发展,复杂大型建设项目在国内外均呈持续增长的态势,国际工程项目市场的竞争愈发激烈。复杂大型建设项目事关民生和经济效益,其开发建设会对国家和社会产生广泛而深远的影响。在工程建设领域,许多投资主体拥有雄厚的资金实力和丰富的开发建设经验,并开始涉足复杂大型建设项目的开发建设,项目投资规模越来越大,建设周期越来越长,参与建设的单位越来越多,不确定性带来的项目风险也愈发复杂。随着时代的发展,复杂大型建设项目逐渐成为项目管理领域的研究热点。然而,在项目建设过程中,投资效率低下、费用超支等现象屡见不鲜,项目执行情况在各层面上不尽如人意,传统的项目管理理论已经不能适应现阶段管理实践的需求。因此,从复杂性视角出发对项目管理领域进行研究就成为一种新的解决思路。如何对项目复杂性进行科学、系统以及深入的分析,如何在项目建设过程中动态、全面地掌握项目费用状态,如何判断工程费用实际状态与计划的偏差严重程度,如何对项目费用偏差做出科学的警报和预测,如何有依据地对工程项目的费用偏差进行有效纠偏控制,就成为摆在管理者面前的一个理论和实践问题。为了更加科学有效地针对复杂大型建设项目费用实施监控管理,本文运用系统动力学相关理论和方法,建立了基于复杂性视角的建设项目费用偏差影响因素的系统动力学模型,构建了项目费用偏差的警报及预测模型,梳理了项目全生命周期不同费用偏差程度下的纠偏流程,进而分析并设计了以理论模型为基础的复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统。具体研究内容包括以下四个部分:（1）基于系统动力学的费用偏差关键影响因素识别研究。首先,对复杂大型建设项目的费用监控模式进行概述;在此基础上,对系统动力学相关基础理论及其应用在建设项目费用偏差控制领域的可行性进行分析;然后,将复杂大型建设项目作为一个整体系统,对项目建设各阶段内费用偏差影响因素之间的关系进行分析识别,构建系统动力学反馈图模型,确定主要变量,内生变量、外生变量,建立各变量之间方程关系;最后,通过Vensim软件模拟仿真,建立动态控制模型并验证其可行性和有效性,识别出费用偏差关键影响因素及其影响程度,并对模拟结果进行分析。（2）复杂大型建设项目费用偏差警报及预测模型研究。首先对复杂大型建设项目不同阶段费用偏差计算的需求及特点进行分析,据此选取适用于复杂大型建设项目费用偏差警报的方法模型;然后对K-Means聚类算法进行缺陷分析,引入贴近度概念,并将边界均值算子作为主要方法对经典K-means聚类进行改进,有效克服了主观随意性和警情区间不连续的问题;最后通过算例分析证实了本模型的有效性。复杂大型建设项目费用偏差预测模型是偏差警报模型的后续研究。首先,全面论述了神经网络模型的相关原理,对其在复杂大型建设项目费用偏差预测研究中的可行性和适用性进行了分析;然后,利用仿生算法对传统BP神经网络进行改进,优化神经网络模型中的初始网络权值和阈值,并将历史数据输入模型中进行训练获得成熟模型;同时,将现阶段的费用偏差进行子目费用分析,将总偏差最终分摊至每一个子目费用的扰动因素,深度分析复杂大型建设项目中不同活动对费用偏差的影响,在当前费用偏差情况已知的情况下,研究其对未来费用偏差的影响程度并予以量化,判定即将发生的项目警情及其位置,有效辅助项目费用管理方采取措施进行处理,实现真正意义上的项目费用事前控制。（3）复杂大型建设项目费用偏差控制策略及效果评价研究。首先,针对复杂大型建设项目费用偏差控制策略,挖掘了流程再造和协同理论与之相适应的契合点,梳理了费用偏差控制中流程再造和协同的目标和原则;其次,针对复杂大型建设项目在前期决策阶段、中期实施阶段、后期运维阶段所面临的不同费用偏差警情,明确各阶段责任方,梳理并总结出具体的纠偏操作流程和控制策略;为了增强该纠偏流程的适用性,本节首次提出了纠偏效果评价,从控制能力、控制效果、经济和社会效果等角度构建指标体系,构建了基于支撑度理论的模糊群决策模型,对纠偏效果进行评价,给出反馈结果,推动纠偏策略的持续改进。（4）复杂大型建设项目费用偏差控制系统设计研究。把研究的理论和构建的模型拓展到实际的项目费用管理中,提出了复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统设计。首先,对复杂大型建设项目费用偏差控制系统进行了定义,对系统建设目标、系统用户和系统需求进行分析,确定了系统的非功能需求和功能需求;然后构建费用偏差控制系统的总体设计框架结构,从系统开发方法、系统开发平台、系统功能模块、系统数据库四个角度对系统进行详细深入的设计;在涉及到系统关键的实施技术方面,对开发技术选型进行了结构性论述,并对数据仓库的核心设计理念进行了详细介绍,设计了系统模型管理模块的结构和重点功能。该系统包括费用偏差警报、费用偏差预测、费用偏差控制、纠偏效果评价等功能。
于翔[9]（2021）在《基于数字水网的河北地下水超采治理效果的过程化评价及业务融合研究》文中研究表明华北平原是我国地下水超采最严重的地区,地下水位的持续下降,形成了冀枣衡、沧州及宁柏隆等七大地下水漏斗区,尤其是河北省,地下水超采量和超采面积占全国的1/3,由此引发了地面沉降、海水入侵等一系列问题。国家高度重视,自2014年起在河北省开展地下水超采综合治理试点工作,已取得了阶段性成效,地下水位持续下降趋势得到显着改善。通过对地下水超采治理效果进行客观评价,有助于推进地下水超采治理措施落实,高质量完成地下水超采治理各项工作。本文采用大数据、组件和综合集成等技术,建立了集空间数据水网、逻辑拓扑水网和业务流程水网为一体的数字水网,研发数字水网集成平台,基于平台提供地下水超采治理效果过程化评价及水位考核评估业务应用,为河北省地下水超采治理提供科学依据和技术支撑,具有重要研究意义。论文主要研究成果如下:（1）构建了河北省一体化数字水网。面向河流水系、地表水地下水等实体水网,将地理信息、遥感影像等数据数字化、可视化,构建空间数据水网;将管理单元的对象实体逻辑和用水对象进行拓扑化、可视化,构建逻辑拓扑水网;采用知识图将业务的相关关系、逻辑关联进行流程化、可视化,构建业务流程水网。研发数字水网综合集成平台,搭建可视化操作的业务集成环境,通过三种可视化水网的集成应用构建一体化的数字水网,为地下水超采治理效果评价和水位考核评估提供技术支撑。（2）提出了基于数字水网的业务融合模式。采用大数据技术对地下水数据资源进行处理与分析,实现多源数据融合;将地下水超采治理效果评价及水位考核评估的数据、方法和模型等进行组件开发提供组件化服务,实现模型方法的融合。采用知识可视化技术描述应用主题、业务流程、关联组件和信息,实现地下水超采治理业务过程融合;将数据、技术及业务进行融合,基于平台、主题、组件、知识图工具组织地下水超采治理业务应用,实现基于数字水网的地下水超采治理业务融合。（3）提供主题化地下水超采治理业务应用。基于数字水网集成平台,按照业务融合应用模式,采用大数据技术对多源数据进行融合,搭建地下水动态特征分析的业务化应用系统,提供信息和计算服务。针对地下水超采治理效果评价目标,采用组件及知识可视化技术将评价方法组件化、过程可视化,搭建过程化评价业务化应用系统,提供在线评价和决策服务。根据地下水采补水量平衡原理,研究河北省超采区的地下水位考核指标制定的方法,基于数字水网搭建水位考核评估业务化应用系统,提供考核和决策服务。
左岗岗[10]（2021）在《基于机器学习的径流预测方法及适应性预测机制研究》文中研究表明变化环境影响下,径流形成过程和演进机理复杂多变,流域稳态假设不再成立。基于历史资料和实际变化调查,评价一致性、可靠性、代表性的传统工作暴露了不少问题。在此背景下,开展响应变化的径流预测既难又关键。由问题驱动,走先进可行的技术路线既是探索也是突破。本论文立足于响应环境变化和支撑水资源管理决策的径流适应性预测,开展了径流预测方法及适应性预测机制研究。在构建径流适应性预测机制的基础上,首先基于对径流演变规律的大数据分析,挖掘径流形成的驱动要素,提取径流预测因子;然后借助机器学习技术,提出径流预测模型构建方法,建立径流预测模型;最后以综合集成平台为支撑,设计并开发融合机制、数据、模型、方法和业务的径流适应性预测系统,实现不同应用主题、不同驱动因子、不同时空尺度和不同模型组合的径流适应性预测。论文的主要研究内容及成果如下:（1）提出并建立了响应变化和支撑决策的径流适应性预测机制。针对变化环境下流域稳态假设不再成立的问题,分析了变化环境对径流预测的影响和径流预测对水资源管理的支撑作用,明确了径流适应性预测需要响应和支撑的对象及其变化因素。从径流预测活动的数据输入、模型和预测结果应用层面,设计了响应环境变化和支撑决策的径流适应性预测机制,为变化环境下的径流预测提供了新的模式和思路。基于大数据分析和机器学习,构建了实现径流适应性预测机制的技术方法;基于综合集成平台,建立了径流适应性预测机制的图谱化集成实现技术,为径流适应性预测奠定了技术基础。（2）建立了基于大数据分析的径流驱动因子挖掘方法。针对变化环境下径流统计规律和成因规律频繁改变的问题,采用传统方法与大数据分析相结合的方法,提出了径流关键驱动因子挖掘技术方法,去除了对径流变化影响不显着的特征要素,抽取了影响径流变化的隐含特征因子,辨识了水文、气象和植被等特征要素对径流变化的驱动关系,提取了径流变化的关键驱动因子,为基于机器学习的径流适应性预测奠定了数据基础。（3）提出了基于机器学习的径流预测模型构建方法。针对变化环境下径流驱动因子频繁改变,引起径流预测模型结构和参数不适用的问题,将机器学习技术引入径流预测,提出了径流预测机器学习模型构建方法,实现了径流预测模型自学习,有效地响应了变化,为径流适应性预测模型构建奠定了方法基础。针对径流预测机器学习模型的黑箱特征,建立了模型解释流程,实现了对径流预测机器学习模型的解释说明,为径流适应性预测奠定了应用基础。（4）构建了基于径流统计规律的径流预测机器学习模型。针对气象和下垫面要素缺测区域的径流适应性预测问题,提出了基于径流统计规律,构建径流预测机器学习模型的框架。将信号处理算法和机器学习算法相结合,使用历史径流,构建了不同时间尺度或空间尺度下径流预测机器学习模型,并开展了多模型对比评价,避免未来信息使用的同时有效降低了信号处理算法边界效应的影响,为开展径流适应性预测奠定了模型基础。（5）构建了基于径流成因规律的径流预测机器学习模型。针对气候变化和下垫面环境演变对径流形成过程的影响问题,提出了基于径流成因规律,构建径流预测机器学习模型的框架。基于机器学习算法,使用历史径流、气象要素和下垫面特征要素,构建了不同时间尺度或空间尺度下的径流预测机器学习模型,并开展了多模型对比评价,在有效利用径流变化成因信息的同时,基于历史同期径流变化情况,实现了对模型预测结果的修正,为径流适应性预测奠定了模型基础。（6）设计并开发了径流适应性预测系统,开展了集成应用研究。针对径流适应性预测需要过程化决策支撑的问题,采用“平台+内容+服务”的方式,设计了径流适应性预测系统。基于综合集成平台,构建了径流预测数据库、模型方法组件库和知识图库,实现了对预测数据、预测模型和预测业务的分离管理。通过组件集成数据、模型和方法,知识图集成组件的方式,实现了径流适应性预测系统的快速搭建。通过系统的持续集成应用,开展了“引汉济渭”工程黄金峡水库的预测调度业务模拟仿真,实现了径流适应性预测。
二、信息技术如何改变管理流程（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、信息技术如何改变管理流程（论文提纲范文）
（1）智能制造环境下混流生产的供应链物流信息协同机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 供应链物流协同研究现状 |
| 1.2.2 供应链信息协同研究现状 |
| 1.2.3 物流信息协同研究现状 |
| 1.2.4 研究现状总结 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 第2章 智能制造环境下混流生产特征及SCLI协同需求分析 |
| 2.1 智能制造环境下混流生产的特征分析 |
| 2.1.1 智能制造概述 |
| 2.1.2 混流生产的内涵 |
| 2.1.3 混流生产的特征 |
| 2.2 智能制造环境下混流生产的SCLI内涵 |
| 2.2.1 供应链物流运作模式 |
| 2.2.2 SCLI的内涵 |
| 2.2.3 SCLI特征 |
| 2.3 智能制造环境下混流生产的SCLI协同需求分析 |
| 2.3.1 信息协同的含义 |
| 2.3.2 SCLI协同内涵与动因 |
| 2.3.3 SCLI协同需求 |
| 2.4 智能制造环境下混流生产的SCLI协同机制框架构建 |
| 2.4.1 组织层的供应链合作伙伴间物流信息协同策略 |
| 2.4.2 网络层的SCLI协同网络优化 |
| 2.4.3 业务层的SCLI协同流程优化 |
| 2.4.4 应用层的SCLI协同质量评价方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于EGT的供应链合作伙伴物流信息协同策略 |
| 3.1 供应链合作伙伴间物流信息协同问题分析 |
| 3.2 EGT概述 |
| 3.3 供应链合作伙伴SCLI协同的演化博弈模型 |
| 3.3.1 模型假设 |
| 3.3.2 SCLI协同的演化博弈模型 |
| 3.3.3 协同策略分析 |
| 3.4 实例验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于GGRA和 DEMATEL的 SCLI协同网络优化 |
| 4.1 智能制造环境下混流生产的SCLI协同网络问题分析 |
| 4.2 GGRA和 DEMATEL方法 |
| 4.2.1 GGRA |
| 4.2.2 DEMATEL |
| 4.3 SCLI协同网络结构优化模型 |
| 4.3.1 SCLI决策假设 |
| 4.3.2 灰色系统理论与信息网络节点重要度 |
| 4.3.3 协同网络结构优化模型 |
| 4.4 实例验证 |
| 4.4.1 算例分析 |
| 4.4.2 对比实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 供应链物流信息协同流程优化 |
| 5.1 智能制造环境下混流生产的SCLI协同流程优化问题分析 |
| 5.2 SCLI流程的数据序列 |
| 5.3 SCLI协同流程优化方法 |
| 5.3.1 SCLI流程稳定性评价 |
| 5.3.2 SCLI协同流程优化模型 |
| 5.4 实例验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于SPC和信息熵的SCLI协同质量评价方法 |
| 6.1 智能制造环境下混流生产的SCLI协同质量评价问题分析 |
| 6.1.1 SCLI协同质量 |
| 6.1.2 SCLI协同质量的维度 |
| 6.2 SPC和信息熵方法 |
| 6.3 SCLIC协同质量评价方法 |
| 6.3.1 假设条件 |
| 6.3.2 协同质量评价模型 |
| 6.4 实例验证 |
| 6.4.1 物料需求数量和时间确定 |
| 6.4.2 协同质量评价 |
| 6.4.3 协同质量确定 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要研究工作及结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 缩略语词汇表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（2）跨国并购的行业政策风险控制分析——以汤臣倍健并购LSG为例（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 案例介绍 |
| 1.1 并购双方简介 |
| 1.2 并购动因 |
| 1.3 并购过程 |
| 1.4 并购后业绩变脸 |
| 2 政策风险控制分析 |
| 2.1 电商法的颁布对汤臣倍健跨国并购所带来的行业政策风险 |
| 2.2 汤臣倍健未能成功防范行业政策风险的原因 |
| 2.3 汤臣倍健采取的风险控制措施 |
| 3 在跨国并购过程中应如何应对行业政策风险 |
| 3.1 跨国并购前密切关注与标的企业相关行业政策 |
| 3.2 签订对赌协议 |
| 3.3 加强并购整合 |
| 4 结束语 |
（3）制造企业供应链数字化转型机理与决策模型（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 企业供应链数字化转型相关概念 |
| 1.2.2 企业供应链数字化转型的因素分析 |
| 1.2.3 企业供应链数字化转型思路 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 范围界定 |
| 1.4.1 研究层面界定 |
| 1.4.2 企业类型界定 |
| 1.4.3 供应链管理范围与成员地位界定 |
| 1.4.4 词汇用语简写 |
| 1.5 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 相关基础理论与方法 |
| 2.1 基础理论 |
| 2.1.1 供应链管理理论 |
| 2.1.2 信息管理学理论 |
| 2.1.3 系统工程理论 |
| 2.2 模型方法 |
| 2.2.1 统计分析方法 |
| 2.2.2 复杂系统分析方法 |
| 2.2.3 仿真分析法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 制造企业供应链数字化转型机理分析 |
| 3.1 制造企业供应链数字化转型问题分析 |
| 3.1.1 供应链的数字化转型业务需求 |
| 3.1.2 供应链数字化转型内涵与目标 |
| 3.1.3 供应链数字化转型基本原则 |
| 3.2 制造企业供应链数字化转型驱动要素及概念模型 |
| 3.2.1 供应链数字化转型难点 |
| 3.2.2 供应链数字化转型驱动要素提出 |
| 3.2.3 供应链数字化转型驱动机理概念模型 |
| 3.2.4 供应链数字化转型驱动要素运作管理 |
| 3.3 制造企业供应链数字化转型驱动机理实证检验 |
| 3.3.1 实证方法与数据的选择 |
| 3.3.2 供应链数字化转型的测量与分析 |
| 3.3.3 供应链数字化转型驱动作用验证与分析 |
| 3.4 供应链数字化转型驱动要素研究方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 制造企业供应链数字化转型数据管理决策 |
| 4.1 转型数据管理问题提出 |
| 4.1.1 数据管理业务需求与管理原则 |
| 4.1.2 数据管理的目标与问题描述 |
| 4.1.3 数据管理的研究思路 |
| 4.2 转型数据管理系统分析 |
| 4.2.1 数据管理的数字化属性 |
| 4.2.2 数据来源分类 |
| 4.2.3 数据内容与作用 |
| 4.2.4 数据管理与信息需求的关系 |
| 4.3 基于信息需求的转型数据管理决策建模 |
| 4.3.1 决策模型的选择与适用性 |
| 4.3.2 基于DEMATEL方法的信息需求重要度建模 |
| 4.3.3 基于HOQ方法的数据管理要素重要度建模 |
| 4.4 基于信息需求的数据管理方案制定 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 制造企业供应链数字化转型信息融合建模 |
| 5.1 转型信息融合问题提出 |
| 5.1.1 信息融合的业务需求与管理原则 |
| 5.1.2 信息融合的目标与问题描述 |
| 5.1.3 信息融合的研究思路 |
| 5.2 转型信息融合系统分析 |
| 5.2.1 信息融合的数字化属性 |
| 5.2.2 信息的内容与作用 |
| 5.2.3 信息融合的主要环节 |
| 5.2.4 信息融合与业务流程的关系 |
| 5.3 基于业务流程的转型信息融合仿真建模 |
| 5.3.1 仿真模型的选择与适用性 |
| 5.3.2 基于供应链业务流程的Petri网建模 |
| 5.3.3 网系统的关联信息要素识别 |
| 5.4 基于业务流程的信息融合方案制定 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 制造企业供应链数字化转型智能优化决策 |
| 6.1 转型智能优化问题提出 |
| 6.1.1 智能优化业务需求与管理原则 |
| 6.1.2 智能优化目标与问题描述 |
| 6.1.3 智能优化的研究思路 |
| 6.2 转型智能优化系统分析 |
| 6.2.1 智能优化的数字化属性 |
| 6.2.2 智能优化的内容与作用 |
| 6.2.3 智能优化系统架构 |
| 6.2.4 智能优化与决策效用的关系 |
| 6.3 基于决策效用的转型智能优化决策建模 |
| 6.3.1 决策模型的选择与适用性 |
| 6.3.2 基于ISM方法的智能优化结构建模 |
| 6.3.3 基于NK模型的智能优化路径建模 |
| 6.4 基于决策效用的智能优化方案制定 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 实例分析 |
| 7.1 实例介绍 |
| 7.2 数据管理决策分析 |
| 7.3 信息融合建模分析 |
| 7.4 智能优化路径分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于全流程的铁路技术规章协同管理机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景、问题提出和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究目的和研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容、研究方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 系统论 |
| 2.1.2 博弈论 |
| 2.1.3 系统动力学 |
| 2.1.4 系统评价 |
| 2.2 铁路技术规章研究现状 |
| 2.2.1 铁路技术规章体系优化研究 |
| 2.2.2 铁路技术规章特性和内容研究 |
| 2.3 铁路技术规章管理研究现状 |
| 2.3.1 铁路技术规章管理实践研究现状 |
| 2.3.2 铁路技术规章管理的博弈分析现状 |
| 2.3.3 铁路技术规章管理的系统动力学分析现状 |
| 2.3.4 铁路技术规章管理的评价研究现状 |
| 2.4 研究评述 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 铁路技术规章协同管理机制研究 |
| 3.1 铁路技术规章管理概述 |
| 3.1.1 铁路技术规章管理概念 |
| 3.1.2 铁路技术规章管理框架 |
| 3.2 铁路技术规章管理现状分析 |
| 3.2.1 铁路技术规章的管理主体 |
| 3.2.2 铁路技术规章的管理流程 |
| 3.2.3 铁路技术规章体系 |
| 3.3 铁路技术规章协同管理机制分析 |
| 3.3.1 铁路技术规章管理的特征 |
| 3.3.2 跨专业的铁路技术规章协调机制 |
| 3.3.3 跨层级的铁路技术规章监管机制 |
| 3.4 铁路技术规章协同管理问题分析 |
| 3.4.1 铁路技术规章制定不协同 |
| 3.4.2 铁路技术规章监管不到位 |
| 3.4.3 铁路技术规章宣贯不及时 |
| 3.4.4 铁路技术规章协同管理关键环节 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 铁路技术规章协同制定机制研究 |
| 4.1 铁路技术规章制定及其困境 |
| 4.1.1 铁路技术规章制定流程 |
| 4.1.2 铁路技术规章制定模式 |
| 4.1.3 铁路技术规章制定困境 |
| 4.2 铁路技术规章协同制定博弈分析 |
| 4.2.1 铁路技术规章协同制定机制构建 |
| 4.2.2 无专业部门牵头的铁路技术规章制定行动博弈分析 |
| 4.2.3 有专业部门牵头的铁路技术规章制定行动博弈分析 |
| 4.2.4 铁路技术规章协同制定策略 |
| 4.3 铁路技术规章协同制定案例分析 |
| 4.3.1 案例来源 |
| 4.3.2 案例博弈模型的构建与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 铁路技术规章协同监管机制研究 |
| 5.1 铁路技术规章监管关系分析 |
| 5.2 铁路技术规章监管博弈分析 |
| 5.2.1 纯策略监管博弈模型的构建与分析 |
| 5.2.2 混合策略监管博弈模型的构建与分析 |
| 5.3 铁路技术规章监管博弈的系统动力学分析 |
| 5.3.1 系统动力学模型的构建 |
| 5.3.2 系统仿真与结果分析 |
| 5.4 铁路技术规章监管博弈的应用 |
| 5.4.1 监管措施的改进 |
| 5.4.2 监管效果的提升 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 铁路技术规章宣贯优化研究 |
| 6.1 铁路技术规章宣贯现状分析 |
| 6.1.1 铁路技术规章宣贯现状分析 |
| 6.1.2 铁路技术规章宣贯流程分析 |
| 6.2 铁路技术规章宣贯平台的分析与实现 |
| 6.2.1 铁路技术规章宣贯平台需求分析 |
| 6.2.2 铁路技术规章宣贯平台设计 |
| 6.2.3 铁路技术规章宣贯平台应用效果及优化策略 |
| 6.3 基于宣贯平台的流程优化分析 |
| 6.3.1 铁路技术规章宣贯流程优化 |
| 6.3.2 基于Petri网的宣贯流程优化效果分析 |
| 6.4 小结 |
| 7 铁路技术规章管理综合评价研究 |
| 7.1 铁路技术规章管理综合评价指标体系构建 |
| 7.1.1 指标体系构建原则 |
| 7.1.2 指标体系构建 |
| 7.2 铁路技术规章管理综合评价方法和模型 |
| 7.2.1 数据转换与标准化处理 |
| 7.2.2 评价指标权重确定 |
| 7.2.3 综合评价分析 |
| 7.3 铁路技术规章管理综合评价实证分析 |
| 7.3.1 评价指标体系及权重 |
| 7.3.2 国铁集团技术规章管理综合评价分析 |
| 7.3.3 铁路局集团公司技术规章管理综合评价分析 |
| 7.3.4 铁路站段技术规章管理综合评价分析 |
| 7.3.5 铁路技术规章管理评价结果综合分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 主要研究结论和创新点 |
| 8.1.1 主要研究结论 |
| 8.1.2 论文主要创新点 |
| 8.2 需要进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A 铁路技术规章管理综合评价指标权重问卷 |
| 附录B 铁路技术规章管理综合评价指标权重问卷结果 |
| 附录C 国铁集团技术规章管理现状调查问卷 |
| 附录D 铁路局集团公司技术规章管理现状调查问卷 |
| 附录E 铁路站段技术规章管理现状调查问卷 |
| 附录F 铁路技术规章管理综合评价调查问卷结果 |
| 附录G AHP 及最终得分计算核心代码 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）集成决策的情境感知业务流程一体化建模方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 研究内容与创新点 |
| 1.2.1 主要研究内容 |
| 1.2.2 研究创新点 |
| 1.3 研究方法与论文框架 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 论文框架 |
| 2 基本概念理论与文献综述 |
| 2.1 基本概念界定与分析 |
| 2.1.1 物联网 |
| 2.1.2 情境 |
| 2.1.3 业务流程 |
| 2.1.4 业务流程的情境 |
| 2.1.5 情境感知的业务流程 |
| 2.2 基础理论概述 |
| 2.2.1 业务流程管理及其灵活可变性 |
| 2.2.2 业务流程建模的方法与技术 |
| 2.2.3 业务流程的DMN决策模型 |
| 2.2.4 情境管理及其语义层级 |
| 2.2.5 情境建模的方法与技术 |
| 2.3 业务流程建模的相关综述 |
| 2.3.1 传统的业务流程建模 |
| 2.3.2 物联网环境下的业务流程建模 |
| 2.3.3 情境感知的业务流程建模 |
| 2.3.4 集成决策的业务流程流程建模 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 情境感知业务流程的决策角色分析模型 |
| 3.1 情境感知业务流程的概念模型 |
| 3.1.1 情境概念的金字塔模型 |
| 3.1.2 业务流程情境的概念定义 |
| 3.1.3 情境感知业务流程的概念定义 |
| 3.2 决策驱动情境感知业务流程的建模与执行 |
| 3.2.1 决策的类别和层级 |
| 3.2.2 面向流程灵活性 |
| 3.2.3 面向个性化服务 |
| 3.2.4 面向知识密集型任务 |
| 3.3 决策连接业务流程及其情境的理论表达 |
| 3.3.1 集成决策的业务流程结构的规范表达 |
| 3.3.2 业务流程情境感知可变性的规范表达 |
| 3.4 决策的关键角色分析模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于决策的Deci-CaBPM情境感知业务流程建模框架方法 |
| 4.1 面向情境感知的CaDMN扩展决策建模方法 |
| 4.1.1 决策模型中情境区分的需要 |
| 4.1.2 数据输入组件的情境区分扩展 |
| 4.1.3 显示化情境的CaDMN扩展决策模型 |
| 4.2 基于CaDMN构建情境感知业务流程的系统步骤 |
| 4.2.1 阶段A:集成决策的业务流程一体化建模 |
| 4.2.2 阶段B:情境感知的流程变体建模 |
| 4.2.3 阶段C:业务流程情境建模 |
| 4.3 例证分析 |
| 4.3.1 阶段A:实例流程与其一体化建模 |
| 4.3.2 阶段B:情境感知的易变质商品运输流程建模 |
| 4.3.3 阶段C:易变质商品运输流程的情境建模 |
| 4.3.4 Deci-CaBPM应用的分析与评估 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 物联网环境下情境感知业务流程的应用架构 |
| 5.1 传统的业务流程生态系统 |
| 5.2 情境感知的业务流程生态系统 |
| 5.3 连接物联网环境与生态系统 |
| 5.3.1 架构路线 |
| 5.3.2 物联网基础设施 |
| 5.3.3 融合物联网的情境模型 |
| 5.3.4 情境驱动的动态数据分析模型 |
| 5.3.5 情境强化的决策模型 |
| 5.3.6 情境感知业务流程的模型与执行 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于港口物流行业的案例应用验证 |
| 6.1 研究案例背景 |
| 6.2 港口物流流程模型构建 |
| 6.2.1 基于日志挖掘的港口物流流程描述 |
| 6.2.2 基于BPMN的港口物流流程建模 |
| 6.3 集成决策的港口物流流程一体化模型构建 |
| 6.3.1 基于DMN的港口物流流程决策建模 |
| 6.3.2 基于BPMN+DMN的港口物流流程一体化建模 |
| 6.4 物联网应用驱动的港口物流流程重组需求分析 |
| 6.4.1 物联网基础设施的改造应用 |
| 6.4.2 汽车提货子流程面向情境感知可变性的进化需求 |
| 6.5 基于CaDMN的汽车提货流程决策维度优化建模 |
| 6.5.1 融合情境的汽车提货决策信息需求DRD构建 |
| 6.5.2 汽车提货决策模型的决策逻辑BKM具体化构建 |
| 6.6 支持汽车提货风险决策的数据分析模型构建 |
| 6.7 识别低层情境数据构建完整汽车提货CaDMN决策模型 |
| 6.8 情境感知的汽车提货流程模型构建 |
| 6.8.1 情境感知节点的识别 |
| 6.8.2 情境感知进化的适应性调整需求分析与流程片段设计 |
| 6.8.3 进化构建情境感知的汽车提货流程以获取灵活可变性 |
| 6.9 汽车提货流程的顶层情境模型构建 |
| 6.9.1 汽车提货顶层情境实体的识别 |
| 6.9.2 基于本体的汽车提货流程情境顶层建模 |
| 6.10 研究案例的管理分析 |
| 6.11 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究结论与工作总结 |
| 7.2 研究工作的展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 索引 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）跨界搜寻、大数据能力对平台企业商业模式创新的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 实践背景 |
| 1.1.2 理论背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究内容与结构安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 组织搜寻理论 |
| 2.1.2 企业能力理论 |
| 2.1.3 知识管理理论 |
| 2.1.4 创新理论 |
| 2.2 相关文献综述 |
| 2.2.1 商业模式创新相关研究 |
| 2.2.2 跨界搜寻相关研究 |
| 2.2.3 大数据能力相关研究 |
| 2.2.4 知识创造相关研究 |
| 2.2.5 环境不确定性相关研究 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 研究模型构建 |
| 3.1 相关概念界定 |
| 3.1.1 平台企业 |
| 3.1.2 跨界搜寻 |
| 3.1.3 大数据能力 |
| 3.1.4 知识创造 |
| 3.1.5 商业模式创新 |
| 3.1.6 环境不确定性 |
| 3.2 概念模型提出 |
| 3.2.1 变量间关系梳理 |
| 3.2.2 概念模型构建 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 研究假设提出 |
| 4.1 跨界搜寻、大数据能力与商业模式创新 |
| 4.1.1 跨界搜寻与商业模式创新 |
| 4.1.2 大数据能力与商业模式创新 |
| 4.1.3 跨界搜寻、大数据能力交互作用与商业模式创新 |
| 4.2 跨界搜寻、大数据能力与知识创造 |
| 4.2.1 跨界搜寻与知识创造 |
| 4.2.2 大数据能力与知识创造 |
| 4.2.3 跨界搜寻、大数据能力交互作用与知识创造 |
| 4.3 知识创造与商业模式创新 |
| 4.4 知识创造的中介作用 |
| 4.5 环境不确定性的调节作用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 研究设计 |
| 5.1 问卷设计 |
| 5.1.1 问卷设计的原则 |
| 5.1.2 问卷设计的过程 |
| 5.2 变量测量 |
| 5.2.1 跨界搜寻的测量 |
| 5.2.2 大数据能力的测量 |
| 5.2.3 知识创造的测量 |
| 5.2.4 商业模式创新的测量 |
| 5.2.5 环境不确定性的测量 |
| 5.2.6 控制变量的选择与测量 |
| 5.3 预调研及问卷修正 |
| 5.4 样本与数据收集 |
| 5.4.1 样本选取 |
| 5.4.2 数据收集 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 实证分析与结果讨论 |
| 6.1 描述性统计与相关性分析 |
| 6.2 共同方法偏差分析 |
| 6.3 信度与效度分析 |
| 6.3.1 信度分析 |
| 6.3.2 效度分析 |
| 6.4 假设检验 |
| 6.4.1 跨界搜寻、大数据能力与商业模式创新关系检验 |
| 6.4.2 跨界搜寻、大数据能力与知识创造关系检验 |
| 6.4.3 知识创造与商业模式创新关系检验 |
| 6.4.4 知识创造的中介作用检验 |
| 6.4.5 环境不确定性的调节作用检验 |
| 6.5 结果分析与讨论 |
| 6.5.1 跨界搜寻、大数据能力与商业模式创新关系讨论 |
| 6.5.2 跨界搜寻、大数据能力与知识创造的关系讨论 |
| 6.5.3 知识创造与商业模式创新的关系讨论 |
| 6.5.4 知识创造的中介作用讨论 |
| 6.5.5 环境不确定性的调节作用讨论 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 管理启示 |
| 7.4 研究局限与未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 关于跨界搜寻、大数据能力、知识创造、环境不确定性、商业模式创新的调研问卷 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（7）物联网环境下环卫组织变革研究——以深圳智慧环卫建设为例（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、概念及研究基础 |
| （一）智慧城市与智慧环卫的内涵 |
| 1. 智慧城市 |
| 2. 智慧环卫 |
| （二）技术对组织变革影响的相关研究 |
| 三、方法及研究框架 |
| （一）研究方法与案例选择 |
| （二）企业调研与数据收集 |
| 1. 企业调研 |
| 2. 数据收集及编码 |
| （三）数据分析与研究框架 |
| 四、智慧环卫技术特征及组织特征 |
| （一）智慧环卫的技术特征 |
| 1. 硬件系统：智能化识别 |
| 2. 软件系统：一体化运作 |
| 3. 信息集成系统：大数据决策 |
| 4. 数字孪生系统：虚拟映射 |
| （二）智慧环卫的组织特征 |
| 1. 组织主体：多元共生 |
| 2. 组织关系：松散耦合 |
| 3. 组织架构：N+1分布式 |
| 4. 组织网络：四纵四横 |
| 五、智慧环卫组织变革路径及演化机制 |
| （一）深圳环卫组织三阶段变革路径 |
| 1. 第一阶段2005～2014年，数字化城管系统——智慧环卫雏形时代 |
| 2. 第二阶段2015～2018年，精细化环卫管理系统——智慧环卫1.0时代 |
| 3. 第三阶段2019年至今，智慧环卫监管系统——智慧环卫2.0时代 |
| （二）环卫组织变革路径演化机制 |
| 1. 行动者到服务者的职能转型 |
| 2. 技术革新与市场化的双轮驱动 |
| 3. 从粗放式监管到数字化监管 |
| 六、研究贡献及展望 |
| （一）理论贡献 |
| （二）实践启示 |
| （三）研究局限与未来展望 |
（8）复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 复杂大型建设项目研究现状 |
| 1.2.2 项目费用控制研究现状 |
| 1.2.3 预警方法研究现状 |
| 1.2.4 纠偏策略研究现状 |
| 1.2.5 信息系统应用研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 复杂大型建设项目特点及费用控制分析 |
| 2.1.1 复杂大型建设项目特点分析 |
| 2.1.2 复杂大型建设项目费用偏差控制参与主体 |
| 2.1.3 复杂大型建设项目费用控制复杂性分析 |
| 2.2 费用偏差控制相关理论研究 |
| 2.2.1 费用偏差控制内涵 |
| 2.2.2 费用偏差影响因素分析 |
| 2.2.3 费用偏差控制基本原则 |
| 2.3 费用偏差控制模型及方法研究 |
| 2.3.1 偏差特征系统动力学理论 |
| 2.3.2 神经网络模型 |
| 2.3.3 费用偏差预警聚类方法 |
| 2.3.4 费用偏差控制策略及评价理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于系统动力学的费用偏差影响因素识别研究 |
| 3.1 复杂大型建设项目费用监控模式 |
| 3.1.1 费用监控模式特征分析 |
| 3.1.2 费用监控模式构建 |
| 3.1.3 费用监控模式运行流程 |
| 3.2 费用偏差影响因素的系统动力学模型构建 |
| 3.2.1 系统动力学的基本理论 |
| 3.2.2 基于系统动力学的费用偏差控制的可行性分析 |
| 3.2.3 系统动力学模型构建 |
| 3.3 费用偏差影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.3.1 系统动力学建模中涉及到的数学方法 |
| 3.3.2 影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.4 系统动力学模型仿真和分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于改进神经网络模型的费用偏差控制方法研究 |
| 4.1 工程建设项目费用偏差计算需求及特点分析 |
| 4.2 基于K-means算法的费用偏差警情计算模型研究 |
| 4.2.1 K-means聚类理论及缺陷分析 |
| 4.2.2 K-means聚类方法改进及适用性研究 |
| 4.2.3 基于改进K-means算法的费用偏差计算模型构建 |
| 4.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型研究 |
| 4.3.1 神经网络模型原理分析 |
| 4.3.2 神经网络模型的改进及适用性研究 |
| 4.3.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型构建 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于流程再造的费用偏差控制策略及效果评价 |
| 5.1 复杂大型建设项目费用偏差控制中的流程再造与协同 |
| 5.1.1 费用偏差控制中流程再造与协同的目标 |
| 5.1.2 费用偏差控制中流程再造与协同的原则 |
| 5.2 复杂大型建设项目各阶段费用偏差控制策略 |
| 5.2.1 前期决策阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.2 中期实施阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.3 后期运维阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.3 复杂大型建设项目费用偏差控制效果评价 |
| 5.3.1 费用偏差控制效果评价指标体系 |
| 5.3.2 基于支撑度理论的纠偏控制效果评价群决策模型 |
| 5.3.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 复杂大型项目费用偏差控制信息系统分析与设计 |
| 6.1 复杂大型建设项目CDMIS分析 |
| 6.1.1 复杂大型建设项目CDMIS的定义 |
| 6.1.2 复杂大型建设项目CDMIS的建设目标 |
| 6.1.3 复杂大型建设项目CDMIS的用户分析 |
| 6.1.4 复杂大型建设项目CDMIS的需求分析 |
| 6.2 复杂大型建设项目CDMIS设计 |
| 6.2.1 系统的总体设计原则及开发方法 |
| 6.2.2 系统的平台整体设计 |
| 6.2.3 复杂大型建设项目CDMIS的功能及模块设计 |
| 6.2.4 复杂大型建设项目CDMIS的数据库设计 |
| 6.3 复杂大型建设项目CDMIS关键技术 |
| 6.3.1 复杂大型建设项目CDMIS的开发技术选型 |
| 6.3.2 复杂大型建设项目CDMIS的数据仓库设计 |
| 6.3.3 复杂大型建设项目CDMIS的模型管理模块设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）基于数字水网的河北地下水超采治理效果的过程化评价及业务融合研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 地下水超采研究现状 |
| 1.3.2 地下水变化特征研究现状 |
| 1.3.3 治理效果评价研究现状 |
| 1.3.4 数字水网研究现状 |
| 1.3.5 相关文献计量分析 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.4.4 论文创新点 |
| 2 地下水超采形势与治理现状 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 水文地质 |
| 2.1.4 河流水系 |
| 2.1.5 社会经济 |
| 2.2 地下水开发利用现状 |
| 2.2.1 地下水资源量 |
| 2.2.2 地下水开采量 |
| 2.2.3 地下水供水量 |
| 2.3 地下水超采造成影响 |
| 2.3.1 地下水位降落漏斗形成 |
| 2.3.2 对水文地质条件的影响 |
| 2.3.3 地面沉降及地裂缝产生 |
| 2.3.4 海水入侵及其危害程度 |
| 2.4 地下水超采治理现状 |
| 2.4.1 地下水超采形势 |
| 2.4.2 治理任务及范围 |
| 2.4.3 治理的相关措施 |
| 2.4.4 治理措施实施情况 |
| 2.4.5 治理中存在的问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 数字水网的构建及关键技术 |
| 3.1 数字水网关键技术 |
| 3.1.1 大数据技术 |
| 3.1.2 5S集成技术 |
| 3.1.3 可视化技术 |
| 3.1.4 综合集成研讨厅技术 |
| 3.2 空间数据水网构建 |
| 3.2.1 空间数据处理 |
| 3.2.2 地形地物可视化 |
| 3.2.3 数字水网提取 |
| 3.2.4 空间水网可视化 |
| 3.3 逻辑拓扑水网构建 |
| 3.3.1 拓扑元素概化 |
| 3.3.2 拓扑关系描述 |
| 3.3.3 拓扑关系存储 |
| 3.3.4 拓扑水网可视化 |
| 3.4 业务流程水网构建 |
| 3.4.1 业务主题划分 |
| 3.4.2 业务流程概化 |
| 3.4.3 流程可视化描述 |
| 3.4.4 业务水网可视化 |
| 3.5 一体化数字水网构建 |
| 3.5.1 业务集成环境 |
| 3.5.2 三网集成合一 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于数字水网的业务融合及实现 |
| 4.1 数字水网与业务融合 |
| 4.1.1 多源数据融合 |
| 4.1.2 模型方法融合 |
| 4.1.3 业务过程融合 |
| 4.2 面向主题的业务应用 |
| 4.2.1 主题服务模式 |
| 4.2.2 主题服务特点 |
| 4.2.3 业务应用过程 |
| 4.3 基于数字水网的业务实现 |
| 4.3.1 基于大数据的信息服务 |
| 4.3.2 基于水网的过程化评价 |
| 4.3.3 基于水网的水位考核 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于大数据的地下水动态特征分析 |
| 5.1 业务应用实例及数据来源 |
| 5.1.1 业务应用系统 |
| 5.1.2 多源数据来源 |
| 5.1.3 应用分析方法 |
| 5.2 地下水位变化特征分析 |
| 5.2.1 地下水位时间变化 |
| 5.2.2 地下水位空间变化 |
| 5.3 地下水储量变化特征分析 |
| 5.3.1 地下水储量反演方法 |
| 5.3.2 地下水储量时间变化 |
| 5.3.3 地下水储量空间变化 |
| 5.4 地下水动态影响因素分析 |
| 5.4.1 自然因素变化 |
| 5.4.2 人为因素变化 |
| 5.4.3 影响因素分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 地下水超采治理效果的过程化评价 |
| 6.1 评价指标体系构建 |
| 6.1.1 主题化指标库 |
| 6.1.2 评价指标优选 |
| 6.1.3 评价等级划分 |
| 6.2 评价方法选取调用 |
| 6.2.1 评价方法选取 |
| 6.2.2 方法的组件化 |
| 6.2.3 方法组件调用 |
| 6.3 评价结果及应用实例 |
| 6.3.1 指标数据来源 |
| 6.3.2 评价结果分析 |
| 6.3.3 结果的反馈优化 |
| 6.3.4 过程化评价实例 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 地下水治理效果水位考核评估服务 |
| 7.1 水位考核指标制定方法 |
| 7.1.1 考核基本原理 |
| 7.1.2 指标计算方法 |
| 7.1.3 水位考核评分 |
| 7.2 水位考核评估计算示例 |
| 7.2.1 监测数据处理 |
| 7.2.2 水位指标确定 |
| 7.2.3 地下水位考核 |
| 7.3 水位考核业应用务系统 |
| 7.3.1 数据管理服务 |
| 7.3.2 基础信息服务 |
| 7.3.3 考核管理服务 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 数字水网开发程序代码 |
| 附录B 博士期间主要研究成果 |
（10）基于机器学习的径流预测方法及适应性预测机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 课题背景 |
| 1.1.3 研究目的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 径流预测 |
| 1.2.2 机器学习 |
| 1.3 存在的不足分析 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 研究技术路线 |
| 1.6 研究区域与数据 |
| 2 响应变化与支撑决策的径流适应性预测机制研究 |
| 2.1 响应与支撑对象分析 |
| 2.1.1 变化环境对径流预测的影响分析 |
| 2.1.2 径流预测对水资源管理的决策支撑作用分析 |
| 2.1.3 对象及因素归类 |
| 2.2 径流适应性预测机制构建 |
| 2.2.1 响应环境变化的适应性机制构建 |
| 2.2.2 支撑决策的适应性机制构建 |
| 2.3 适应性机制实现技术方法构建 |
| 2.3.1 响应环境变化的适应性机制技术实现 |
| 2.3.2 支撑决策的适应性机制技术实现 |
| 2.4 适应性机制图谱化集成实现方式 |
| 2.4.1 适应性机制实现的关键支撑平台及技术 |
| 2.4.2 基于知识图的径流预测图谱构建 |
| 2.4.3 基于预测图谱的适应性机制集成 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于大数据分析的径流驱动因子挖掘研究 |
| 3.1 径流预测特征因子预处理 |
| 3.1.1 特征因子提取 |
| 3.1.2 特征因子缺失值处理 |
| 3.1.3 复杂非线性特征因子分解 |
| 3.1.4 特征因子清洗 |
| 3.2 特征因子对径流变化的驱动关系构建 |
| 3.2.1 特征因子滞后时段选择 |
| 3.2.2 驱动关系构建方式 |
| 3.3 基于成因贡献分析的驱动因子提取 |
| 3.3.1 径流成因贡献分析 |
| 3.3.2 关键驱动因子提取 |
| 3.4 径流预测样本集构建 |
| 3.4.1 基于统计规律的径流预测样本 |
| 3.4.2 基于成因规律的径流预测样本 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于机器学习的径流预测模型构建方法 |
| 4.1 径流预测样本预处理 |
| 4.1.1 样本集划分 |
| 4.1.2 样本集归一化 |
| 4.2 径流预测机器学习模型构建 |
| 4.2.1 支持向量回归机 |
| 4.2.2 梯度增强决策回归树 |
| 4.2.3 长短期记忆神经网络 |
| 4.3 径流预测机器学习模型优化 |
| 4.3.1 模型性能评价 |
| 4.3.2 模型超参数优化 |
| 4.4 径流预测机器学习模型解释 |
| 4.4.1 解释对象确定 |
| 4.4.2 解释需求分析 |
| 4.4.3 解释方法梳理 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于统计规律的径流预测机器学习模型研究 |
| 5.1 基于统计规律的径流预测框架 |
| 5.2 径流预测实例验证与对比评价 |
| 5.2.1 TSDF模型中边界效应的减少 |
| 5.2.2 直接法与多分量法效果对比 |
| 5.2.3 TSDF模型的过拟合程度 |
| 5.2.4 不同预见期TSDF预测效果 |
| 5.2.5 不同分解算法及预测框架的效果 |
| 5.2.6 径流预测与径流回测的差距 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 基于成因规律的径流预测机器学习模型研究 |
| 6.1 基于成因规律的径流预测框架 |
| 6.2 径流预测实例验证与对比评价 |
| 6.2.1 不同驱动因子筛选阈值对比 |
| 6.2.2 气象与ERA5L要素的预测效果对比 |
| 6.2.3 降维与线性相关重构的预测效果对比 |
| 6.2.4 径流序列降噪对预测效果的提升 |
| 6.2.5 不同预见期多模型对比 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 径流适应性预测系统研究与集成实现 |
| 7.1 径流适应性预测系统设计 |
| 7.2 径流预测主题知识图构建 |
| 7.2.1 径流预测业务主题划分 |
| 7.2.2 径流预测主题知识图绘制 |
| 7.3 径流预测模型方法组件库构建 |
| 7.3.1 径流预测模型方法组件化 |
| 7.3.2 径流预测组件定制 |
| 7.4 径流适应性预测系统构建 |
| 7.4.1 预测图谱与组件耦合集成 |
| 7.4.2 径流预测图谱集成运行 |
| 7.5 径流适应性预测系统应用 |
| 7.5.1 径流预测数据集管理 |
| 7.5.2 径流驱动因子挖掘 |
| 7.5.3 径流预测模型构建 |
| 7.5.4 径流预测结果应用 |
| 7.6 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 主要研究成果 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 致谢 |
| 建模工具、程序及模型性能评价 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 |
四、信息技术如何改变管理流程（论文参考文献）
- [1]智能制造环境下混流生产的供应链物流信息协同机制研究[D]. 张志文. 河南科技大学, 2021(02)
- [2]跨国并购的行业政策风险控制分析——以汤臣倍健并购LSG为例[J]. 张强,葛佳鑫. 当代会计, 2021
- [3]制造企业供应链数字化转型机理与决策模型[D]. 韩璐. 北京交通大学, 2021(02)
- [4]基于全流程的铁路技术规章协同管理机制研究[D]. 韩富强. 北京交通大学, 2021(02)
- [5]集成决策的情境感知业务流程一体化建模方法研究[D]. 宋容嘉. 北京交通大学, 2021(02)
- [6]跨界搜寻、大数据能力对平台企业商业模式创新的影响研究[D]. 唐彬. 吉林大学, 2021(01)
- [7]物联网环境下环卫组织变革研究——以深圳智慧环卫建设为例[J]. 段妍婷,胡斌,余良,陈治. 管理世界, 2021(08)
- [8]复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计[D]. 孙肖坤. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [9]基于数字水网的河北地下水超采治理效果的过程化评价及业务融合研究[D]. 于翔. 西安理工大学, 2021(01)
- [10]基于机器学习的径流预测方法及适应性预测机制研究[D]. 左岗岗. 西安理工大学, 2021