基于耗散结构的供应链网分形整合的熵评价模型研究

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1、第1l页西南交通大学博士研究生学位论文先，对组织结构进行分形整合，组织结构的分形整合是将分形方法与模块化方法、跨组织业务流程再造和网络化方法等相结合，基于核心能力，对供应链网的业务流程进行整合的方法。通过计算组织结构的分维，建立组织结构分形整合的熵模型，以熵来评价其整合效果；并以GE电器供应链网为案例进行案例研究表明，分形供应链网的组织结构具有更加精益化的结构和显著的降熵效应。3．对供应链网的知识进行分形整合。首先，分析供应链网的知识所具有的分形性，提出知识分形整合的概念。通过建立独立于组织结构之外的“模块化分形知识整合网络"，实现知识的分形整合。在知识的分形整合过程中，将知识的整合分为知

2、识的获取、转化、应用、创新和转移五个阶段，建立知识熵模型对各阶段进行量化并评价其整合效果；进一步建立知识的增长模型，对其分析并得出结论。通过案例研究GE电器供应链网的知识的转移(流动)效率，证明知识的分形整合能够显著降熵，并使知识转移具有更高的结构有序度。4．运用突变理论，建立供应链网分形整合能力的突变模型，研究供应链网在整合过程中可能产生的各种突变状态，其中，以知识熵的蝴蝶突变最为复杂。最后，以供应链网分形整合中的熵为控制变量，建立模糊突变级数评价模型，评价其所需的整合能力，通过对GE电器供应链网的案例和仿真研究，比较不同时期的供应链网的整合能力，以及变量参数与分形整合能力的关系，得出一

3、些有意义的结论。能够发现供应链网整合过程中的不足之处，及时控制整合过程中的熵产生，对改善供应链网的发展现状具有一定的现实指导意义。关键词：供应链网；耗散结构；分形整合；熵；突变西南交通大学博士研究生学位论文第1lI页-—_●l———————-___-__—__—————’—●_-_-_——_——-_____--—-一●●一lAbstractTraditionalsupplychainnetworksystemalwayspresentsdisorderedstatewhicheffectiveenergyisdecayingandineffectiveenergyisincreasingc

4、ontinuouslyinitsoperationprocess，SO，thesupplychainnetworkmustrecombineresourcesofnode—enterprisesofthesupplychainnetworkreasonably,createfavorableperformanceandenhancecompetitionadvantagebyintegrating，toimpelsupplychainnetworktotrendtoorderormoreadvancedorder．state．Moreover,supplychainnetworkinteg

5、rationisthecomplexsystemengineeringdemandingcross‘organizationalbusinessprocessamongnode．enterprisestobereengineeredinintegratingprocess．Moreover,supplychainnetworkshouldbeintegratedfromgeneraloptimum，andbeintegratedthewholesupplychainnetworkaccordingtotherelationshipamongtheessentialfactors．Andit

6、iscriticalistokeeptheinternalrelationstightlyofnode．enterprises，whichcanmakethesupplychainnetworktoachieveahigherlevelinternalunificationbutnotthefunctionsofnode-companiesonsimpleportfolioandsimpleorganizationintegration·So，weresearchthesupplychainnetworkbyputtingitintotheframeworkofdissipativestr

7、ucturetheory,andpointOUtthatexistmechanismofnegativeentropyproducingandexchangingindissipativestructureofsupplychainnetwork．Andthedissipativestructuretheoryemphasizestheopennessofsystem,thenonlinearinteractionsam