钢铁企业绿色供应链管理绩效灰色关联评价

基于灰色系统理论和绿色供应链管理理论,从资源、环境、经济和社会评价等4个方面构建钢铁企业绿色供应链管理绩效评价模型,通过计算与理想样本的灰色关联度,对5个钢铁企业绿色供应链管理绩效进行实例分析。结果表明,评价方法得出的结论具有良好的区分度,符合客观实际,为钢铁企业更好地制定绿色供应链管理措施提供了科学的依据。     

基于模糊理论的绿色供应链绩效评价研究

在对供应链绩效及其供应链绿色度分析的基础上,按照科学、可比、实用等原则,建立了顾客导向评价、供应链密切度评价、供应链经济效益评价指标、供应链绿色化评价4个方面多层次绿色供应链绩效评价体系。通过模糊评判法对绿色供应链进行了绩效评价,采用基于差距分析的标杆法进行了评价结果的分析,找出了被测评企业的绿色供应链与目标供应链之间的绩效差距,为企业绿色供应链的优化提供了科学依据。     

基于模糊综合评价法的绿色供应链中环境管理绩效研究

供应链管理对一家企业有着举足轻重的作用,绿色供应链是在完整的供应链中将环境因素加以考虑,使生产经营活动对环境的负面影响最小,同时更加合理有效地使用资源.对供应链中环境管理绩效的考评可以促进其健康有序地发展,使之更加完善.本文利用模糊综合评价法对绿色供应链中环境管理绩效进行研究,并且给出较为详细的计算方法,且以跨国公司宜家为例,利用本文提出的模糊综合评价法对其绿色供应链中环境管理绩效进行实例运算.结果表明:计算得出对绿色供应链进行环境管理绩效为81.12分,可以明显改善企业的整体综合绩效.     

绿色供应链中环境管理绩效模糊综合评价

绿色供应链是工业发展的一种趋势，而绩效评价是供应链实施的关键。在国内外文献的基础上，根据绿色供应链的内涵和环境管理标准(ISO14000系列)设计了环境管理绩效——供应链绿色度的评价指标体系，即将供应链流程的环境影响度、供应链的能源消耗度、资源的回收再利用性、环境声誉等4个方面作为供应链绿色度的主要衡量指标，并将各个指标具体化，形成一个二级指标评价体系，同时讨论了引入绿色度评价后对其他传统绩效指标的影响。根据指标评价体系的特点，进行了多层次模糊综合评价，最后给出一个算例进行说明，为绿色供应链系统的管理决策提供了理论依据。     

基于霍普菲尔德神经网络的生猪绿色供应链评价

生猪产业是我国农业的核心产业,有效的生猪绿色供应链绩效评价,有助于保护农业环境、保障猪肉食品安全、提高农产品质量和供应链整体运作。基于绩效评价原则,从生猪绿色供应链业务流程执行水平、运作绩效水平、节点企业绩效水平、绿色水平4个方面为生猪加工配送企业建立了一个三级评价指标体系,并利用离散霍普菲尔神经网络模型对某企业2007—2011年绿色供应链实施评价,研究表明:基于离散霍普菲尔神经网络的生猪绿色供应链评价是合理而有效的。     

铁路机车业供应链绩效研究

本文首先分析了铁路机车业供应链的特征、供应链绩效关键成功因素,然后利用平衡计分卡法建立了铁路机车业供应链绩效评价指标体系,最后运用模糊综合评价法对铁路机车业供应链绩效进行了评判和分析。     

基于灰色评估理论的鞍钢绿色营销绩效评价

针对企业实施绿色营销的绩效评价研究并不成熟的问题,以鞍钢为研究对象,建立了企业绿色营销绩效评价指标体系,利用专家评价法计算出了各指标的影响权重,利用灰色系统理论中的三角白化权函数对鞍钢绿色营销的绩效做了评价。结果表明,鞍钢绿色营销总体绩效评价属于良灰类,企业绩效属于中灰类,生态环境绩效属于优灰类,消费者绩效属于优灰类,社会绩效属于差灰类。     

基于灰色评估理论的鞍钢绿色营销绩效评价

针对企业实施绿色营销的绩效评价研究并不成熟的问题,以鞍钢为研究对象,建立了企业绿色营销绩效评价指标体系,利用专家评价法计算出了各指标的影响权重,利用灰色系统理论中的三角白化权函数对鞍钢绿色营销的绩效做了评价。结果表明,鞍钢绿色营销总体绩效评价属于"良"灰类,企业绩效属于中灰类,生态环境绩效属于优灰类,消费者绩效属于优灰类,社会绩效属于差灰类。     

物流企业供应链绩效评价体系的构建与应用——基于AHP法和模糊综合评价相结合的方法

借助SCOR模型的思想,从供应链的角度分析物流企业集团的业务,构建了与物流企业业务相适应并适合其发展的供应链绩效评价指标体系,并运用AHP法和模糊综合评价法对大型物流企业集团进行供应链绩效的综合评价,以便从供应链的总体角度全面、客观地评价物流企业的绩效。     

企业绩效及供应链绩效评价研究现状

对企业绩效评价和供应链绩效评价的研究现状进行全面的回顾和评述,并得出结论：相对于研究比较完整 和企业的企业绩效评价,对供应链绩效评价的研究还略显不足,包括没有一个明确的、统一的供应链绩效定义,评价中没有考虑组建时供应链成员对供应链整体绩效的影响;指出建立起系统的供应链绩效评价指标体系、综合评价供应链整体绩效和各子系统的绩效、研究零售型供应链绩效的评价是今后的研究方向。     

绿色供应链整体绩效评价模型的构建

环境恶化和资源日益匮乏使制造业承担的环保压力越来越大,如何降低在产品生命周期中自己应承担的责任成为企业关注的问题.实施绿色供应链策略是有效的解决途径,文章在提出绿色供应链概念的基础上,建立了绿色供应链整体绩效的评价体系及模型.     

动态需求下易腐品供应链系统中的博弈分析

针对时效性易腐品的特点和市场需求动态特性,研究了灰色不确定需求下二级链式时效性易腐品供应链系统中动态合作机制问题.在供应商和制造商之间的灰博弈模型的基础上,分析了在灰色不确定需求环境下,影响二者博弈结果的主要因素,并设计出使供应链系统中双方达到纳什均衡、供应链绩效最大化的最优策略和措施.最后通过实例对该模型的合理性与有效性进行了验证.     

灰色聚类法在绿色施工评价中的应用

随着我国绿色建筑的逐渐兴起，以及社会各界对绿色建筑的日益关注，研究制定出科学合理的绿色施工评价体系将有利于推进我国绿色施工过程的标准化和规范化。笔者分析绿色施工过程中的各类因素以及绿色施工规范中的具体要求，在灰色聚类分析法的基础上，建立了绿色施工评价体系，并进行实证分析评价。分析结果表明，灰色聚类分析法能够科学客观地对绿色施工等级进行评价。     

跨境农产品供应链联盟绩效评价研究——基于广西—东盟的实证分析

现阶段跨境农产品供应链联盟绩效评价对推进中国—东盟农产品流通产业转型升级具有重要的促进作用.参考既有文献成果并重点考虑广西—东盟跨境农产品供应链(联盟)的运作特点,构建跨境农产品供应链联盟绩效评价体系,指标体系由财务绩效、运营绩效和绿色绩效3个一级指标及其对应的12个二级指标组成;选取结构方程模型作为评价方法;以200个广西一东盟跨境农产品供应链联盟作为案例展开分析,结论支持该联盟绩效评价模型和所选取的评价方法的有效性.     

基于模糊灰色理论的绿色施工能力评价

本文把生态环保纳入到工程项目施工过程的影响因素中,指出在施工过程中影响绿色施工的因素主要有六个,并且构建了工程项目绿色施工能力的模糊灰色理论综合评价模型,针对在施工过程中更要注重工程的绿色施工能力,当工程在施工阶段难以估量绿色施工度时,应用模糊灰色评价方法分析进行综合评价不失为一种有效的方法。     

集成化供应链整体绩效评价指标的量化分析

在对集成化供应链绩效的概念及其评价指标体系进行综合研究的基础上，运用财务分析、数量统计等方法对各评价指标进行量化分析，不仅推进了集成化供应链绩效的持续改进，降低了评价体系的应用成本，而且为供应链成员实施联合计划、预测和补货策略提供了决策依据。     

AHP-Error模型在绿色供应链管理中的应用

根据绿色供应链管理绿色度的概念,建立了企业实施绿色供应链管理的绿色度评价指标体系。鉴于指标的多层次、多因素,采用了层次分析法和错误函数综合分析了企业实施绿色供应链管理,并用案例验证了该AHP-Error模型的可行性和实用性。     

我国汽车行业绿色供应链管理现状分析

工业部和信息化部于2019年1月7日正式发布《汽车行业绿色供应链管理企业评价指标体系》,推动汽车行业建立科学的绿色供应链评价体系。该文基于该评价指标,通过对部分企业进行摸底,分析我国汽车行业绿色供应链管理现状及存在问题,提出改进建议。     

基于SPSS因子分析法的数据挖掘的供应链绩效评价

本文利用平衡记分法建立供应链绩效评价指标体系,利用因子分析法对供应链绩效指标进行评价和排序,通过运用SPSS软件,对供应链绩效评价的各指标进行分析．有利于决策者把握好供应链各指标。对供应链进行良好管理．     

考虑绿色偏好与产品替代率的新能源汽车供应链效益分析

目的 针对日益严重的环境污染问题,创新地提出将消费者绿色偏好、产品替代率等作为研究新能源汽车供应链效益的主要影响因素。方法 将两个不同汽车制造商和一个分销商组成的两级供应链作为研究主体,在主要考虑消费者绿色偏好、产品替代率等影响因素下,通过供求关系构建供应链各主体的利润函数模型,利用逆向归纳法对模型进行求解,进而利用maple软件对整体供应链各部分利润进行数值分析。结果 研究结果表明：新能源汽车制造商、分销商和供应链整体利润与消费者绿色偏好和产品替代率呈正相关,而对传统燃油车制造商而言,其利润与消费者绿色偏好呈负相关,与产品替代率呈正相关。结论 数值分析发现：当消费者绿色偏好和产品替代率较小时,产品替代率是影响新能源汽车制造商、分销商利润的主要因素,消费者绿色偏好是影响传统燃油车制造商和整体供应链利润的主要因素;当消费者绿色偏好和产品替代率逐渐增大时,消费者绿色偏好逐步成为影响新能源汽车制造商、分销商利润的主要因素,产品替代率逐步成为影响传统燃油车制造商、整体供应链利润的主要因素。