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| 編輯推薦： |
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本书定义了制造业多价值链协同数据空间，探索了制造业多价值链协同数据空间构架需求，构建了制造业多价值链协同数据空间体系框架。
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| 內容簡介： |
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本书研究制造及协作企业多价值链协同数据空间中的多源异构数据资源中，探索产业链的价值增值活动规律，研究全过程活动之间的耦合关系和演化规律，研究全过程多源异构数据空间机器学习支持下的快速索引、关联表示、全链搜索、集成演化和价值优化方法。建立采供供应、生产调度、成本控制、质量追溯、绩效评价、营销服务等多价值链协同高维时空全过程数据智能优化决策模型并求解，提高智能管理水平，实现价值提升。
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| 關於作者： |
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华北电力大学博士生导师。密歇根大学（安娜堡）访问学者。中国能源经济管理研究中心副主任。华北电力大学物流领域学科负责人，华北电力大学智慧能源研究所所长。长期从事能源经济智能管理、大数据分析和复杂系统建模等领域教学和科研工作。
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| 目錄：
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‖目录
前言第1章价值理论和实践的发展1
11供应链理论的提出与实践发展1
111供应链的概念1
112供应链管理理论和实践发展4
113制造业供应链的实践发展7
12产业链理论的提出与实践发展9
121产业链的相关内容9
122产业链理论的基本内涵13
123产业链理论的实践发展14
13价值链理论的提出与实践发展17
131价值链的概念17
132价值链理论的发展20
133制造业价值链的实践发展22
14本章小结24第2章协同理论的发展和实践26
21协同理论提出的背景与主要观点26
211协同理论提出的背景26
212协同理论的主要观点32
22协同理论在供应链、产业链、价值链的应用35
221供应链协同36
222产业链协同38
223价值链协同41
23协同理论的应用与实践43
231协同理论在社会经济中的应用43
232协同理论在企业管理中的应用47
24本章小结52第3章制造业多价值链的构成及影响因素54
31制造业多价值链构成及影响因素选取54
311多价值链的发展及定义54
312制造业多价值链的组成及特征56
313制造业多价值链影响因素分析原则、方法及流程57
32制造业供应价值链的影响因素61
321制造业供应价值链的定义及构成61
322制造业供应价值链的特征64
323制造业供应价值链的影响因素分析66
33制造业生产价值链的影响因素69
331制造业生产价值链的定义及构成69
332制造业生产价值链的特征71
333制造业生产价值链的影响因素分析72
34制造业营销价值链的影响因素74
341制造业营销价值链的定义及构成74
342制造业营销价值链的特征76
343制造业营销价值链的影响因素分析77
35制造业服务价值链的影响因素79
351制造业服务价值链的定义及构成79
352制造业服务价值链的特征81
353制造业服务价值链的影响因素分析82
36本章小结86第4章制造业多价值链协同数据空间的基本概念87
41制造业多价值链协同数据空间的概念87
411制造业多价值链87
412数据空间88
413制造业多价值链协同数据空间88
42制造业多价值链协同数据空间的基本特征89
421制造业数据特征89
422内部制造价值链与外部供应、营销、服务价值链的
数据协同特征89
423制造业多价值链协同数据空间的复杂多层特征90
424数据管理的全生命周期特征90
425数据服务的制造业针对性特征90
43制造业多价值链协同数据空间体系需求分析90
431全过程多价值链协同数据采集需求91
432多价值链协同数据下的智能优化决策需求91
433多价值链协同知识服务需求91
434多价值链协同数据空间管理需求92
44制造业多价值链协同数据空间体系架构规划92
441制造业多价值链协同数据空间体系架构规划
原则92
442制造业多价值链协同数据空间体系架构规划
内容92
45本章小结95第5章制造业供应价值链协同数据空间智能管理与优化建模96
51制造业物资需求的影响因素及预测建模96
511物资需求影响因素分析97
512物资数据空间构建98
513数据预处理103
514基于数据空间的物资需求预测建模105
52制造业多级库存协同优化121
521多级库存管理概述121
522制造业的多级库存协同优化与控制123
523制造业多级库存优化控制模型125
53大数据下的制造业招标采购优化127
531制造业采购方式介绍及问题剖析127
532大数据下的制造企业采购价格分析130
533大数据下的制造企业采购策略优化143
54大数据背景下制造业备品备件需求管理154
541大数据与备品备件管理154
542备品备件管理的基本介绍154
543备品备件需求管理方法158
55本章小结162第6章制造业生产营销价值链协同数据空间智能管理与优化建模164
61不确定环境下制造业生产离散调度优化166
611制造业生产不确定环境概述166
612制造企业生产调度问题分析167
613离散型生产调度问题的特点169
614生产离散调度对制造业的影响170
615生产环境不确定性条件下生产调度优化的
求解方法171
62不确定环境下的制造企业协同配送优化172
621协同配送的背景和意义172
622协同配送模式分析173
623协同配送成本效益分析及其分配原则175
624协同配送常见的决策建模177
625协同配送总结展望180
63动态供应链竞争下制造业核心企业演化博弈报价181
631制造业报价现状方法及存在的问题181
632制造商和供应商由生产关系转为协同研制关系182
633主制造商-供应商成本分担激励研究183
64制造业核心企业的动态供应联盟设计与利益分配189
641制造业核心企业的动态供应联盟设计189
642制造业核心企业的供应联盟利益分配192
65本章小结197第7章制造业服务价值链协同数据空间智能管理与优化建模199
71多维度多层次关系驱动的自学习特征识别199
711多源异构数据199
712多源异构数据的处理方法200
713自学习特征识别方法204
72基于SMOTE-XGBoost的变压器故障预测预警207
721研究背景207
722研究现状208
723相关研究方法209
724研究流程210
725实证研究212
726结论218
73大数据背景下电力设备质量追溯模型218
731研究背景和意义218
732质量追溯发展现状221
733大数据背景下电力设备质量追溯模型构建224
74本章小结228参考文献229后记成果及预期应用242
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| 內容試閱：
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‖前言
智能制造已经成为制造业发展的全新驱动力，制造企业及协作企业群形成的产业价值链协同是智能制造的拓展和延伸，它的价值日益凸显。基于此，我国发布了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，将“互联网+”协同制造作为重点行动之一，旨在推动互联网与制造业融合，进一步明确“智能制造+网络协同”是未来制造业的核心。
2023年10月，国家数据局正式揭牌，以统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。数字化是我国智能制造发展的基础。制造业数字化建设的提升将赋能智能制造，助力我国制造产业升级，有效提高我国的综合竞争力。
近年来，我国制造企业不断提高科技创新能力，大力提升智能化管理水平，但仍存在强而不精的问题。因此，在数字化改革的背景下，如何构建面向制造企业的多价值链协同数据空间，推动企业全过程多价值链活动的数据共享和决策优化，打造企业精益化管理，是当前亟待解决的关键问题。
本书将数据驱动与专家知识相结合，建立制造企业外部供应链以及企业内部价值活动的搜索、关联和演化动态系统模型；突破数据孤岛，研究供应、生产、营销和服务价值变化规律，建立增值模型；研究制造及协作企业多价值链协同数据空间中的智能决策优化方法，解决基于协同大数据的供应、生产、营销和服务价值活动的协同智能优化决策问题。本书基于人工智能对历史数据和多价值链、供应链各环节的数据的挖掘，整合专家知识库的先验知识，建立价值链各环节的智能优化决策模型，实现制造企业及其协作企业价值链智能优化决策和多价值链的协同优化管理，以期为促进社会进步、提高经济和生态效益提供理论借鉴和应用成果。
本书由华北电力大学刘达教授、陈德刚教授及许晓敏副教授著。写作中得到了华北电力大学经济与管理学院牛东晓教授，控制与计算机工程学院焦润海教授，博士研究生王晟嫣、纪正森、成润坤、余敏、杨迪、李金孟、牛皓玮，以及硕士研究生王文博、甘玮、郭建宇、张惠萍、刘雨萌、李跃、杨瑞莹、何万强、李睿祥、贺仁杰、王浩、赵旭东、李梓铭、赵世贺、许瑞麟、牟晓霞、李佳玮、侯赛、梁晨、姜云潇、姜珊、吴泸杭、黄圣博、徐畅达、郑雅娟、魏宗庆、张嘉慧、李成扬等人的帮助，在此表示感谢。
本书受到“国家重点研发计划项目”资助（项目编号：2020YFB1707800；项目名称：制造业多价值链协同数据空间设计理论与方法）。在此，衷心感谢该项目对本书出版的大力支持和帮助。
作者
2023年3月
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