生产型企业物流系统风险评估研究

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1、上海海事大学硕士学位论文生产型企业物流系统风险评估研究姓名:黄建柱申请学位级别:硕士专业:交通运输规划与管理指导教师:林国龙20060601摘要Y1008101随着环境的日趋复杂化以及竞争的日趋激烈化,我国生产型企业所面临的风险也在不断加大。然而目前,对我国生产型企业风险进行研究的文献资料尚不多见,并且仅有的文献中对生产型企业的风险研究也仅仅限于局部物流功能,还没有形成系统化的研究体系。同时,对于生产型企业所面临的整体风险状况缺乏全面的认识,而且多以定性分析为主,实际可操作性和风险预防效果不尽如人意。随着行业竞争的加剧,我国企业开始意识到加强企业物流系统

2、风险研究的重要性和迫切性。因此,对我国生产型企业风险评估问题进行研究,具有十分重要的理论和现实意义。供应链管理环境下,企业物流系统的不确定性因素有很多,导致物流风险的原因主要有需求、供给、环境、流程、管理和偶然事件,本文将其归纳为环境风险、运营风险和系统风险,在此基础上建立了企业物流风险体系。本文采用风险值(Valueofrisk)VOR模型对企业物流系统的风险进行了研究,将一系列的风险衡量指标通过粗糙集理论量化其权重,然后引入随机过程变量,将企业损失加以动态计量,经过综合模型VOR值的衡量,从而使企业对自身各个阶段的动态风险程度有个清醒的认识,并以生产

3、型企业为例,追溯找出风险源,有针对性的采取相应措施,降低企业运营的风险,使企业能够稳定发展。论文分以下几个部分:第二章是企业物流系统的风险概述。明确了生产型企业物流的含义之后,对生产型企业物流系统风险的内容、分类和成因进行了分析,最后总结出了风险的三种表现形式。第三章是企业物流系统风险的识别。按照流程图分析的方法,对企业的内外部流程进行分析,得出了物流系统风险的影响因素,随即建立了风险指标体系,并用租糙集理论方法确定了指标体系的权重。第四章是风险评估,也是全文的重点。随着企业实际问题的深入,本文创造性的提出了企业风险损失评估的综合模型。本文引入了随机过程

4、变量,提出了风险损失的方差最小之线性估计算法,将企业风险损失加以动态计量。第五章和第六章是实例分析和对生产型企业物流系统风险控制策略的建议。按照综合模型确定的方法,本文对上海市某生产企业物流系统的风险损失进行了测算,上海海事大学硕士论文生产型企业物流系统风险评估研究并根据测算结果,给出了提高生产柔性以应对不确定性等风险控制模式的建议。关键词:流程图分析法风险评估粗糙集理论VOR模型上海海事大学硕士论文生产型企业物流系统风险评估研究Withtheintensificationofcompetitionandcomplicationofenvironment

5、,manufacturecorporationsareconfrontedwithincreasingrisks.Butstudiesontheriskofsuchcorporationsarefew’andtheyjustconcentrateonpartlogisticsfunctionsratherthanintegratedresearchsystem.Still。thesestudiesarelackofcomprehensiveunderetandingofwholedskofmanufacturecorporations,thequalit

6、ativeanalysisresultsarenotsosatisfying.It'sveryimportantandurgentthatweshouldworkovertheevaluationofcorporationrisk.forthecompetitioninmanufactureindustrialisprickinguD.InSCMenvironment.corporationsareupagainstmuchuncertainty,thosecanleadtologisticsdsksmainlyconcludedemand,supply

7、environment,operationflow,wayofmanagementandhaphazard.Thispaperclassifiesthemasenvironmentdsk,operationriskandsystemrisk,andalsoestablishesthecorporationlogisticsrisksystembasedonthisclassification.ThispaperresearchedtheriskofcorporationlogisticssystemusingtheVOR(Valueofdsk)mode,

8、establishedaquantitativeindexsystemwithr

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