基于固定和产出DEA的上市物流运输企业运营绩效评估研究

随着国民经济和电子商务的高速发展,物流运输业已经成为了商业贸易的重要方式和必需手段,评估物流企业的运营绩效对于提升企业的运营管理水平具有积极的作用.以2022年“中国500强”企业中的16家上市物流运输企业作为研究对象,将市场份额看作固定和产出,运用数据包络分析方法中的一般均衡有效前沿面模型(GEEFDEA)计算并分析了这16家企业2022年的运营效率得分与排名.研究结果显示:我国物流业整体表现良好,平均运营绩效达到0.9949.此外,物流运输企业的运营绩效与成本管理水平、盈利能力、企业规模和市场竞争力这四个因素呈显著正相关性.最后,对表现落后的企业提出相应的改进意见.

基于Super-SBM方法的省级交通运输行业碳排放效率评估研究

随着全球气候变化日益加剧,交通运输行业的碳排放效率评估与提升备受关注。本文利用Super-SBM模型,结合非期望产出,对2012-2019年我国30个省级行政区的交通运输行业碳排放效率进行了全面评估。在此基础上,运用Malmquist生产率指数(MPI)及其分解方法,揭示了不同区域间交通运输业碳排放效率的变化趋势。研究结果为加强省级交通运输业的环保措施、促进碳减排提供了科学依据,为政策制定者提供了重要参考。

基于证据推理方法的高校学生网上评教研究

在评教系统数据不完备的情况下,提出一种基于证据推理方法的高校学生网上评教方法。该方法在建立网上评教指标体系的基础上,考虑指标权重为区间数情形,构建非线性的成对优化模型,计算出教师教学水平的效用得分区间,并依据最小最大后悔值法得出排序结果。以安徽省芜湖市某高校的公共选修课为例进行实证评估,案例验证了模型的可行性和有效性。

芜湖市制造业与物流业联动发展协调性研究

通过构建制造业与物流业评价指标体系,设计制造业与物流业联动发展的协调性评价模型,对芜湖市制造业与物流业联动发展进行实证研究。研究结果表明:芜湖市制造业与物流业的协调性不断增强,两者关系从临界协调发展逐渐转变为高度协调发展;按照现有的发展趋势,物流业发展将滞后于制造业发展。

不完全信息下制造企业低碳生产行为表现评价方法

针对制造企业低碳生产行为表现评价中面临信息不完全、不精确等情况,提出一种不完全信息下基于证据理论与向量相似度的低碳生产行为表现排序方法.在构建制造企业低碳生产行为表现评价指标体系基础上,以评价等级为识别框架,运用证据理论分析算法对评价信息进行融合,并将分析结果转化为区间数,通过构造向量相似度方法对区间数进行排序,得到评价结果.最后通过算例说明了该方法的可行性,以及不完全信息处理的有效性.

比较教学法在物流管理决策课程中的应用研究——以SMAA-ER方法为例

SMAA-ER方法是证据推理方法(ER)的一种拓展方法,能够高效处理不确定环境的决策问题,在经济管理等领域具有较好的适用性。然而与传统的证据推理方法相比,SMAA-ER方法的模型和程序更为复杂,学生往往很难快速和准确地掌握其原理。为此,文中从优点和缺点、模型、伪代码以及案例四个方面对两种方法进行比较分析,促进学生对SMAA-ER方法原理的理解和运用。

中国特色食品的概念、类型与功能

首次将阴阳学说应用于食物营养领域 ,首创中国特色食品新概念 ,并指出其特色在于 :食品的颜色为相对较深的自然颜色 ,食品的香气来自自然食物资源固有的芬芳 ,提倡自然食物固有的甘酸或苦味或添加功能性甜味剂 ,以具有阴性的素食为主 ,富含膳食纤维、植物性蛋白质、黄酮素等 ,含低脂肪、低蔗糖、低热量 ,除选用蒸、煮、煲等传统“阴性”加工技术外 ,提倡采用低温冻干、真空煎炸、挤压膨化、微波技术。

制造业污染排放强度影响因素分解及减排策略——基于我国制造业行业数据的实证分析

为了实现节能减排的目标,降低制造业污染排放强度是亟待解决的问题。文章对我国29个制造行业污染程度进行分层聚类,根据聚类结果,将我国制造业划分为重度污染行业、中度污染行业和低度污染行业三大类;然后运用污染排放强度影响因素分解模型对我国2005-2014年三类制造业的污染排放强度进行分解,揭示技术效率与结构效率对污染排放强度的影响,并从产业结构优化视角给出不同污染类型制造业减排策略。研究表明:技术效率均能引起不同污染类型的制造业污染排放强度的降低,而产业结构对不同污染类型的制造业影响表现各异且相对于技术效应影响较小。

新丰佛手瓜的营养功能与开发前景

佛手瓜是新丰县高产、优质、大面积生产的蔬菜。介绍了新丰佛手瓜的营养成分,归纳了新丰佛手瓜高钾低钠、富含硒元素、富含膳食纤维的营养特点及其功能,并指出新丰佛手瓜具有适于加工成系列保健食品的开发前景。

基于广义费雪指数的我国钢铁工业碳排放量变化及影响因素分解

在对2001~2011年我国钢铁工业CO2排放量进行测算与变化分析的基础上,建立基于广义费雪指数的钢铁工业CO2排放影响因素分解模型,对我国钢铁工业CO2排放因素进行分解,并给出我国钢铁工业减排建议.研究结果表明：经济发展效应是影响我国钢铁工业CO2排放的主要因素,且对钢铁工业CO2排放增长起拉动作用;能源结构效应对我国钢铁工业CO2排放增长整体起微弱拉动作用;能源强度效应对我国钢铁工业CO2排放增长起着抑制作用.

汽车生产过程中能源消耗的碳排放计算与分析

在对汽车生产过程四大工艺进行描述的基础上,对汽车生产过程能源消耗碳排放源进行分析;然后分别建立汽车生产过程的四大工艺和物料移动能源消耗的碳排放计算模型;最后以某汽车生产企业为例,对其生产过程碳排放量进行计算,并对碳排放计算结果进行分析。

钢铁企业废弃物循环利用的区域绩效差异研究——基于我国57家钢铁企业数据分析

对钢铁企业废弃物进行有效循环再利用能够有效地降低钢铁企业碳排放量,提高其能源利用效率.在对研究模型和投入产出指标选取进行描述的基础上,运用DEA-Tobit模型对我国57家钢铁企业废弃物循环利用绩效进行测度,并分析区域绩效差异的主要影响因素,提出改善方法.结果表明:总体上,我国钢铁企业废弃物循环利用绩效较低;区域内钢铁企业绩效分布不均,不同区域之间废弃物循环利用绩效差异较大.对钢铁企业废弃物循环利用绩效影响因素回归分析显示,资金投入和排污费对部分区域钢铁企业废弃物循环利用绩效具有较强促进作用,但水资源和环保人员投入对其具有反向作用.

改进直觉模糊熵和证据推理的多属性群决策方法

针对属性权重和专家权重完全未知或部分已知的直觉模糊多属性群决策问题,提出一种基于改进直觉模糊熵和证据推理的多属性群决策方法。针对现有直觉模糊熵存在的不足,进一步完善直觉模糊熵公理化定义,并构造出一类改进的直觉模糊熵公式。然后,运用改进的直觉模糊熵对直觉模糊集的不确定性进行度量,以便获取属性和专家的权重,并结合证据推理算法进行决策信息的集结,进而依据相对贴近度实现对方案的排序。最后,通过算例进行比较分析,验证提出方法的可行性和有效性。

“精益生产”课程的案例教学研究

“精益生产”课程是工业工程专业的核心课,主要学习如何在精益管理思想的指导下,通过对生产系统的改善,生产过程的精简,从而快速高效率地满足顾客的多种需求。“精益生产”课程既关注精益管理的思想和理论知识,又关注利用精益管理的方法和工具解决实际生产问题的能力,呈现鲜明的理论联系实践的特点。在“精益生产”课程的教学方法中,案例教学法既关注理论分析框架,又关注实际问题,非常契合“精益生产”课程的特点,因此在“精益生产”课程教学中应用广泛。通过总结“精益生产”课程教学经验,结合学生调研与访谈,发现目前“精益生产”课程的案例教学存在如下问题:案例库陈旧且无法动态更新;案例教学模式形式单一,难以激发学生学习兴趣;案例考核方式效率低下,无法有效反映学生的实际能力。鉴于此,从案例库素材建设、教学模式改革以及评价体系创新三个维度对“精益生产”课程的案例教学进行了探索,以强化学生对精益生产思想理论的理解,增强学生解决实际精益生产问题的能力,培养学生的协作精神和创新思维。

大麦核质互作型雄性不育系花粉败育过程的细胞学研究(简报)

雄性不育系在作物的杂种优势利用中具有重要的价值。研究其花粉败育过程有利于了解败育机理。

建模与仿真课程的实验教学探索

建模与仿真课程是工业工程专业高年级学生的一门专业必修课,该课程主要通过计算机仿真软件对复杂动态随机系统进行建模和分析,以评价系统的运行状态,寻找系统的短板,优化系统的性能。建模与仿真课程具有理论与实践融合、以实践为主的特点。在建模与仿真的课时分配中,理论与实验课时的比例大概为1∶2,实验部分教学在建模与仿真课程教学中尤为重要。通过总结建模与仿真课程多年的教学经验,结合和多届工业工程学生的访谈情况,发现目前建模与仿真课程的实验教学存在如下问题:课程实验平台存在短板,实验内容存在结构性问题;实验教学模式呆板单一,难以激发学生学习兴趣;实验考核方式效率低下,无法有效反映学生的实际能力。针对上述3方面的问题,提出了跳出实验平台安排实验课程、构建“以学生为中心,以问题为动力”的实验教学模式、构建建模与仿真实验的“全面考核方式”等实验教学改革思路。旨在通过改革实验课程的教学方法和思路来强化学生对理论知识的掌握,同时增强学生解决实际问题的能力,培养学生的创新思维和团队协作意识。

中部六省创新效率测度及影响因素研究

研究将区域创新系统解构为3个并列的子系统,采用并联DEA方法测度了中部六省的区域整体和三大创新主体效率,并运用Tobit模型实证分析了外界环境因素对区域整体和三大创新主体绩效的影响。研究发现,在考察期内中部六省的区域整体效率无一有效;山西省科研机构的创新效率,安徽省和湖南省的企业创新效率以及河南省的高校创新效率平稳有效;外界环境因素对区域整体和三大主体的创新效率产生显著异质影响。

基于分布式偏好信息的不确定性多属性决策方法

针对权重存在不确定性问题,基于分布式偏好信息提出一种不确定性多属性决策方法。该方法首先将每个属性下的分布式偏好信息转化为效用值区间,运用区间数距离函数构造相对优势矩阵,然后利用SMAA-2方法计算得到不同决策方案处于不同位置的概率,并利用排序权重得到排序结果。最后,通过算例分析,验证该方法的有效性和可行性。

基于RFID技术的双渠道供应链投资收益与协调

为解决双渠道供应链企业在特定情形下投资RFID技术的决策与协调问题,以单制造商和单零售商的双渠道供应链为对象,研究了采用RFID技术对双渠道供应链投资收益的影响与协调。针对双方都不投资、零售商或制造商一方投资和双方联合投资RFID技术4种情形,研究了RFID技术对双渠道供应链投资收益的影响,以及双方联合投资情形下的双渠道供应链协调问题。研究表明:双方产品错放率的提高使得对方产品的销量增加而自身的销量降低;当单个RIFD标签成本在一定阈值内时,零售商单独投资RFID技术使得制造商收益也增加,然而制造商单独投资RFID技术却将带来零售商收益的降低;当供应链双方联合投资RFID技术时,协调机制下双方的收益都优于各自单独投资RFID技术时的收益。

属性权重未知的正态随机多属性决策方法

针对属性值为正态随机变量且属性权重未知的多属性决策问题,文章提出一种基于证据推理-前景理论的正态随机多属性决策方法。将属性值离散化,运用Mass函数处理自然状态下离散区间内的概率信息:将其他备选方案作为动态参考点,为保证随机变量计算时信息不丢失,将属性值离散化,计算备选方案属性前景值;运用熵权法计算决策属性权重,并运用证据推理对备选方案属性前景值和属性权重进行融合、排序。通过算例验证该方法的可行性与稳定性。