导读:本文包含了制造服务选择论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:中国制造,服务化,大变局,持续创新能力,麦肯,沿海地区,产业分工,不确定性,高速增长阶段,服务型制造
制造服务选择论文文献综述
张凡[1]（2019）在《服务化：中国制造在大变局中的必然选择》一文中研究指出日前，中国服务外包研究中心发布的《中国制造业服务外包发展报告2019》中提到了华为、中国中车等几个在服务外包方面做出成绩的典型企业。无独有偶，近日发布的2019年世界500强榜单中，上榜的中国制造业企业也包括了这几家。出现这样的交集并非偶然，而是对业界关(本文来源于《中国贸易报》期刊2019-07-30）
吴冲[2]（2019）在《再制造服务多层级建模与选择研究》一文中研究指出随着经济的快速发展,传统的再制造模式无法满足人们日益增长和变化的需求,这将极大限制再制造的发展。此外,随着工业社会的发展,制造和服务不断融合,再制造服务应运而生。本文从废旧机械装备再制造服务出发,对再制造服务多层级建模与选择研究进行研究。首先,为了更好的描述再制造服务各层次结构之间的关系问题,参考常用的BOM(Bill of Material)技术,提出了一种基于多色集合理论的再制造BOSRS(Bill of Standard Remanufacturing Service)结构树模型构建方法,该方法可以通过建立围道矩阵来表示再制造服务各层集合之间的映射关系,以此更好地描述再制造服务复杂的层次结构。其次,利用关联规则对再制造服务平台上封装的众多集成再制造服务进行关联计算,挖掘出原子再制造服务之间的相关性,提出了一种基于关联规则的再制造服务标准化方法,解决了当前因再制造服务描述混乱、制造服务信息不完整而造成的再制造服务管理困难和再制造服务与项目任务匹配不准确等问题。最后,在现有制造服务通用评价指标的基础上,结合再制造服务的特点,提出了包括时间、价格、可靠度、柔性度、诚信度五个QoS(Quality of Service)参数的再制造服务评价指标体系。针对再制造服务过程中个别用户对服务提供商的评价不诚信问题,基于协同过滤思想提出了信息校正方法;针对数据噪声和评价数据存在主观性等现实问题,利用变精度粗糙集理论(Rough Set,RS)在大量历史数据中分析计算再制造QoS评价模型中各个指标的权重,并与用户根据自身需求设定的权重相结合,计算出理想服务与现实服务的相似度,对再制造服务综合性能进行量化排序。最后以某机床进给箱再制造服务为例,验证了该模型能够为用户推选出满足客户要求的最佳服务,并有效降低了虚假评论对选择结果的影响。(本文来源于《武汉科技大学》期刊2019-05-01）
解季非[3]（2018）在《制造企业服务化路径选择研究》一文中研究指出服务化已经成为制造企业获取和保持竞争优势的重要途径,其本质是企业价值链的延伸,既包括投入服务化,又包括产出服务化。在实施服务化战略时,制造企业可以选择将投入、产出服务功能内部化或外部化,即自营或外包。从产品层面构建理论模型,比较研究制造企业的四种服务化路径:(1)外包投入服务和产出服务;(2)外包投入服务,自营产出服务;(3)自营投入服务,外包产出服务;(4)自营投入服务和产出服务。首先,通过分析需求质量弹性和质量成本系数、制造企业产品及服务的质量和价格、生产性服务企业服务的质量和价格以及制造企业与生产性服务企业的市场基础等模型变量,得到制造企业在每种服务化路径下的最大化利润。其次,通过比较每种路径下的最大化利润,得到路径选择的临界条件。最后,通过数值实验和算例分析,验证了模型的有效性和实用性。研究结果表明,何种路径成为更优的选择取决于制造企业的自身条件和所面临的市场环境。总体而言,在质量成本系数足够大于需求质量弹性的前提下,生产性服务企业所提供投入服务或产出服务的市场基础越大,将该种服务外部化的预期利润越高。研究结果将为制造企业的服务化路径选择提供理论依据和解决方案。(本文来源于《中国管理科学》期刊2018年12期）
吴冲,潘莉,苏梅月,陈乐,王丹妮[4]（2018）在《基于QoS感知的再制造服务选择模型》一文中研究指出为解决再制造服务的选择问题,在现有制造服务通用评价指标的基础上,结合再制造服务的特点,提出了包括时间、价格、可靠度、柔性度、诚信度等5个QoS(Quality of service)参数的再制造服务选择模型。针对再制造服务过程中个别用户对服务提供商的评价不诚信问题,基于协同过滤思想提出了信息校正方法,利用变精度粗糙集理论(Rough set,RS)计算各指标权重,并与用户根据自身需求设定的权重相结合,对再制造服务综合性能进行量化排序。最后以某机床床身导轨再制造服务为例,验证了该模型能够为用户推选出满足客户要求的最佳服务,并有效降低了虚假评论对选择结果的影响。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2018年12期）
冯剑龙[5]（2018）在《基于改进粒子群算法的制造云服务选择方法研究》一文中研究指出随着信息科技的迅猛发展,云制造这种新型的制造模式悄然产生。它是在综合国内制造产业的发展水平和工业生产、工业技术飞速发展以及在中国制造业信息化等发展背景的前提下提出的。由云计算发展而来的云制造是指利用网络云端平台以及利用先进的计算机技术和智能制造技术的新理念。顾名思义,云制造能根据用户的请求,在云端为用户提供优质的制造资源。将制造产业云端化是云制造的工作重心,所以,云制造是一种特殊的云计算。但是与云计算相比,云制造更具有针对性,在云制造的工作过程中,它包含了整个制造流程中出现的制造资源信息,在调用服务时云制造又对制造生命周期内的所有和制造相关的软件、硬件的信息协调管理,这对分析故障等具有重大意义。云制造通过记录的信息构建了一个网络共享化和制造资源集成化的共享平台。因为共享平台的存在,能够使制造企业或用户访问和使用制造资源。在制造云管理制造资源的系统中最为重要的一点就是根据用户需求和约束条件,通过调整制造云服务的制造资源和制造能力,找到最能满足要求的复合服务,这是制造云中十分重要的环节。本文将这一环节称为制造云服务选择的目标规划问题。为了满足解决问题的要求,本文基于传统的粒子群算法和制造云服务选择中的服务质量等相关较为重要的影响因素,在传统的粒子群算法基础上加以改善,综合的提出了一种改进基于粒子群算法的制造云服务选择方法。针对在制造云环境下服务选择问题作出以下贡献,首先是针对制造云环境下单目标的制造资源服务选择问题,本文提出了一种改进环形拓扑的方式对传统粒子群改进;其次是在制造云环境下多目标的服务选择问题上,综合考虑约束函数和服务选择中的影响因素,将传统粒子群算法中的惩罚函数进行改进,提出了一种新型的惩罚函数;其次是在粒子群算法全局最优解的保存方式上,如何更为准确的搜索到符合目标函数要求的服务集,本文提出了向量容器的方法对粒子群算法改进。实验结果证明本文改进的算法在执行制造云服务选择时是可行的。(本文来源于《齐鲁工业大学》期刊2018-05-23）
黄松[6]（2018）在《云制造环境下机床装备资源服务组合优化选择方法研究》一文中研究指出云制造是新一代制造模式的重要发展方向。机床装备资源云服务作为开展云制造的重要应用领域,其单一的服务选择已无法满足用户复杂的实际需求,如何对复杂任务下的机床装备资源服务组合进行优选,为服务需求方提供优质廉价的机床装备资源加工服务,成为云制造模式应用需要解决的重要问题之一。因此,论文在借鉴国内外研究成果的基础上,围绕云制造环境下机床装备资源服务组合优化选择等相关问题进行一定的探索和研究。首先,分析机床装备资源云制造服务组合模式及其优化选择需求,在此基础上,建立一种包括云制造环境下机床装备资源统一建模与服务化封装、云制造任务分解和服务组合优选等技术内容的机床装备资源服务组合优选框架。然后,在以上优选框架的基础上,对所涉及的部分关键技术进行了探索和研究,包括:研究一种基于OWL-S的机床装备资源建模与服务化封装方法,实现机床装备资源物理资源向虚拟资源的逻辑映射;研究一种机床装备资源云制造任务分解方法,将抽象、复杂的加工任务细化为独立、具体的子任务,为服务组合优选提供支撑;研究一种基于粗糙集的机床装备资源服务组合优选方法,实现对最优机床装备服务组合的选取。最后,结合课题组前期研究与开发成果——机床装备资源优化配置云服务平台,对以上研究内容进行初步试验验证。(本文来源于《重庆大学》期刊2018-05-01）
周聪,邱昕[7]（2018）在《为企业发展撑起一片“蓝天”》一文中研究指出2016年8月，宁波正式成为全国首个“中国制造2025”试点示范城市。喜报传来万家欢，宁波企业迎来了新一轮的发展机遇。宁波检验检疫局发挥职能优势，第一时间对《中国制造“2025”宁波行动纲要》作出响应，出台《支持宁波“中国制造2025”试点示范(本文来源于《中国国门时报》期刊2018-02-08）
温润权[8]（2017）在《模具制造企业物流外包服务商选择研究》一文中研究指出本研究采用理论研究与实证研究相结合的方法对模具制造企业物流外包的驱动因素与服务商选择进行研究。对模具制造企业物流服务外包的驱动因素进行分析,从近几年制造业智能化、服务化转型的角度对物流服务外包的驱动因素进行研究。核心内容是对模具制造企业物流服务外包商的选择进行研究,主要从价值链、资源、成本、外包风险等维度进行研究。结合专家评价法、流程法等其它方法确定模具制造企业物流服务外包商选择指标和模型。本研究采用层次分析方法和案例分析方法对模具制造企业物流服务外包商的选择进行深入研究,构建第叁方物流公司的服务能力评价模型,为模具制造企业物流服务外包商的选择提供决策信息,具有一定的实践意义。对提升模具制造企业物流服务管理效率、选择恰当的物流服务商、整体提升公司运营效率、促进模具制造企业服务转型等具有重要意义。研究采用定性分析与定量分析相结合的方法设计了模具制造企业物流服务外包评价指标体系,包含六个一级指标:服务商基本素质、物流运作成本、物流运作效率、物流技术水平、企业发展能力、外包条件,并延伸为21个二级指标,采用层次分析方法构建了模具制造企业物流服务外包商选择和决策模型,并选取品冠集团为个案进行实证研究,验证指标体系和模型的实践性和有效性,对提升模具制造企业物流服务外包决策能力奠定基础。(本文来源于《南华大学》期刊2017-05-01）
赵金辉,王学慧,关文革,尹立杰[9]（2018）在《考虑主体心理的云制造服务双层规划选择》一文中研究指出为了使云制造服务匹配达到供需双方都满意,在考虑双方利益的情况下,结合主体心理构建了一个云制造服务选择双层规划模型。针对决策主体对服务质量收益和损失的不同心理,以需求方对组合服务心理满意度作为上层规划的优化目标,把服务供给方对需求方心理满意度作为下层规划的优化目标。最后,采用改进的反弹自适应粒子群算法求解该模型,挑选出供需双方都满意的组合服务。实验仿真结果也证明了该模型的合理性和有效性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2018年02期）
俞瑛[10]（2017）在《基于时间序列的制造云服务选择研究》一文中研究指出随着“工业4.0”时代的到来,信息技术与工业制造技术高度融合、深度交织产生了新的制造模式——云制造。该模式利用云制造服务平台,按用户的实际需求组织平台中的制造资源,给用户提供各类制造服务,为解决当前我国制造领域存在的不合理利用制造资源而引起资源浪费的问题提供了新的解决思路。因此,如何从云制造平台大量的共享制造资源中选择合适的制造服务成了研究热点。本文以汽车制造厂零部件生产为例,研究了相应的制造商选择问题,通过制造云服务选择方法为汽车制造厂选择最合适的零部件生产制造云服务商,从而使得汽车制造厂最大限度满足自身的制造需求。本文的研究亦可为其他制造企业在制造云服务选择问题上提供参考。首先,本文通过查阅大量相关文献资料,结合制造资源和网络性能两方面,构建了一套具有制造云服务特色的QoS(Quality of Service)评价指标体系。然后,针对制造云服务随时间变化的特性,引入“时间序列”的概念,将制造云服务QoS动态变化情况用时间序列形式表达。考虑到实际应用中由于设备故障等原因情况,会出现QoS观测数据在某些时间序列节点缺失的问题。本文利用基于云服务QoS序列特性的缺失值估计方法预测和填补相应的缺失值,较好地解决了这一问题。其次,本文提出了一种基于主客观综合权重的云服务时间序列选择方法。从基于用户QoS偏好层次的主观权重和基于QoS指标相关性的客观权重两个角度进行考虑,通过结合时间序列QoS模型进行云服务选择,为制造企业提供帮助。最后,通过仿真实验分析表明,该方法在有效解决用户QoS偏好的同时又充分考虑云服务集的QoS指标的数据分布特性,选择结果具有较高的准确性与科学性。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2017-03-01）
制造服务选择论文开题报告
（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：
随着经济的快速发展,传统的再制造模式无法满足人们日益增长和变化的需求,这将极大限制再制造的发展。此外,随着工业社会的发展,制造和服务不断融合,再制造服务应运而生。本文从废旧机械装备再制造服务出发,对再制造服务多层级建模与选择研究进行研究。首先,为了更好的描述再制造服务各层次结构之间的关系问题,参考常用的BOM(Bill of Material)技术,提出了一种基于多色集合理论的再制造BOSRS(Bill of Standard Remanufacturing Service)结构树模型构建方法,该方法可以通过建立围道矩阵来表示再制造服务各层集合之间的映射关系,以此更好地描述再制造服务复杂的层次结构。其次,利用关联规则对再制造服务平台上封装的众多集成再制造服务进行关联计算,挖掘出原子再制造服务之间的相关性,提出了一种基于关联规则的再制造服务标准化方法,解决了当前因再制造服务描述混乱、制造服务信息不完整而造成的再制造服务管理困难和再制造服务与项目任务匹配不准确等问题。最后,在现有制造服务通用评价指标的基础上,结合再制造服务的特点,提出了包括时间、价格、可靠度、柔性度、诚信度五个QoS(Quality of Service)参数的再制造服务评价指标体系。针对再制造服务过程中个别用户对服务提供商的评价不诚信问题,基于协同过滤思想提出了信息校正方法;针对数据噪声和评价数据存在主观性等现实问题,利用变精度粗糙集理论(Rough Set,RS)在大量历史数据中分析计算再制造QoS评价模型中各个指标的权重,并与用户根据自身需求设定的权重相结合,计算出理想服务与现实服务的相似度,对再制造服务综合性能进行量化排序。最后以某机床进给箱再制造服务为例,验证了该模型能够为用户推选出满足客户要求的最佳服务,并有效降低了虚假评论对选择结果的影响。
（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。
制造服务选择论文参考文献
[1].张凡.服务化：中国制造在大变局中的必然选择[N].中国贸易报.2019
[2].吴冲.再制造服务多层级建模与选择研究[D].武汉科技大学.2019
[3].解季非.制造企业服务化路径选择研究[J].中国管理科学.2018
[4].吴冲,潘莉,苏梅月,陈乐,王丹妮.基于QoS感知的再制造服务选择模型[J].组合机床与自动化加工技术.2018
[5].冯剑龙.基于改进粒子群算法的制造云服务选择方法研究[D].齐鲁工业大学.2018
[6].黄松.云制造环境下机床装备资源服务组合优化选择方法研究[D].重庆大学.2018
[7].周聪,邱昕.为企业发展撑起一片“蓝天”[N].中国国门时报.2018
[8].温润权.模具制造企业物流外包服务商选择研究[D].南华大学.2017
[9].赵金辉,王学慧,关文革,尹立杰.考虑主体心理的云制造服务双层规划选择[J].计算机应用研究.2018
[10].俞瑛.基于时间序列的制造云服务选择研究[D].南京航空航天大学.2017
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