基于LRMC模型的B2B定制化生产企业客户细分

客户细分是企业精益管控各类客户的重要手段。研究首先综合考虑B2B定制化企业客户忠诚度、流失趋势、价值贡献和潜在价值等特性构建LRMC(length recency monetary capital)客户细分模型,基于LRMC模型指标需求融合转换企业订单数据和网络爬虫所获取客户特征数据;然后,引入密度峰值思想优化K-means聚类机制,以LRMC参数为输入对客户进行聚类划分,并采用组合赋权法计算不同客户群体加权价值;最后,开展实验,验证所提出模型和方法能更高效地标识客户关键特征并细分客户。提出的客户细分方法可为B2B定制化生产企业精益化客户关系管理提供理论支撑。

基于GENI-SD的定制化印制电路板工序重要性评估

精准评估影响定制化印制电路板质量的关键工序,可更好地指导企业精益管理产品品质,但企业常用方法难以利用工序关联实体间的深层语义。为解决上述问题,构建工序关联实体知识图谱并提出GENI-SD模型评估工序重要性。首先,使用知识图谱表征工序关联实体间的关系,并采用图神经网络模型GENI对工序节点进行重要性评估;然后,引入基于改进谓词感知注意力机制的采样模块和考虑邻边方向的分数聚合,改进GENI容易聚合到噪声邻节点且未考虑邻边方向的不足,建立工序重要性评估新模型GENI-SD。最后,以PCB车间真实数据开展实验验证,结果显示GENI-SD优于其他对比模型,且得到的Spearman和NDCG@10指标值较GENI所得结果分别提高6.78%和0.71%。该研究为工序重要性评估提供了新的有效方法。