染雾管理科学与工程专业论文开题报告 篇一
标题：基于大数据的供应链管理优化研究
摘要：
随着信息技术的发展，大数据应用在供应链管理中的潜力逐渐被认识到。本文将基于大数据技术，探讨如何优化供应链管理。首先，通过分析现有的供应链管理方法和工具的局限性，提出了基于大数据的供应链管理优化的研究问题。其次，提出了研究方法和数据来源，包括数据采集、数据处理和数据分析。最后，预计研究结果将有助于优化供应链管理，提高企业的运营效率和竞争力。
关键词：供应链管理，大数据，优化，运营效率，竞争力
引言：
供应链管理是企业运营中至关重要的一环，对于企业的竞争力和盈利能力有着重要影响。然而，传统的供应链管理方法和工具存在一些局限性，如信息不准确、决策过程缺乏实时性等。随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始探索如何利用大数据来优化供应链管理。通过分析大量的供应链数据，企业可以更准确地预测需求，优化库存管理，提高供应链的灵活性和反应速度。因此，本文将基于大数据技术，研究如何优化供应链管理，提高企业的运营效率和竞争力。
研究问题：
本文研究的主要问题是如何利用大数据技术来优化供应链管理。具体来说，研究将关注以下几个方面：
1. 如何收集和处理供应链相关的大数据？
2. 如何利用大数据分析方法来发现供应链管理中存在的问题和潜在的优化机会？
3. 如何利用大数据预测方法来准确预测市场需求和产品销售情况？
4. 如何利用大数据优化算法来优化供应链中的库存管理和配送计划？
5. 如何利用大数据技术来提高供应链的灵活性和反应速度？
研究方法：
本文将采用实证研究方法，通过收集供应链相关的大数据，利用数据分析方法和优化算法来解决上述问题。具体的研究方法包括数据采集、数据处理和数据分析。数据采集将通过企业内部系统和外部数据源来获取供应链相关的大数据。数据处理将包括数据清洗、数据整合和数据转换等步骤。数据分析将基于大数据分析方法，包括关联规则挖掘、分类和预测等技术，来发现供应链管理中的问题和优化机会。
预期结果：
通过研究，预计可以得到以下几个方面的结果：
1. 开发一套供应链管理的大数据采集和处理方法；
2. 提出一种基于大数据分析的供应链管理优化模型；
3. 开发一套基于大数据的供应链管理优化算法；
4. 提出一套基于大数据的供应链管理决策支持系统。
这些结果将有助于优化供应链管理，提高企业的运营效率和竞争力。
结论：
本文将基于大数据技术，研究如何优化供应链管理。通过采集、处理和分析供应链相关的大数据，预计可以得到一套供应链管理的优化方法和工具。这些方法和工具将有助于企业提高运营效率和竞争力，实现可持续发展。
参考文献：
[1] Chen Z, Zhang H, Wang Z, et al. Big data analytics for supply chain management[J]. Computers & Industrial Engineering, 2019, 129: 552-563.
[2] Li X, Wang W, Li J, et al. Big data analytics in supply chain management: A state-of-the-art literature review[J]. Computers & Industrial Engineering, 2018, 115: 319-330.
管理科学与工程专业论文开题报告 篇二
标题：基于人工智能的项目管理决策支持系统研究
摘要：
项目管理决策是项目成功的关键因素之一。本文将基于人工智能技术，研究如何开发一个项目管理决策支持系统。首先，分析了现有的项目管理决策方法和工具的局限性，并提出了基于人工智能的项目管理决策支持系统的研究问题。其次，提出了研究方法和数据来源，包括数据采集、数据处理和数据分析。最后，预计研究结果将有助于提高项目管理的决策质量和效率。
关键词：项目管理，人工智能，决策支持系统，决策质量，效率
引言：
项目管理是管理科学与工程领域中的重要研究方向，对于提高项目的成功率和效率有着重要意义。然而，传统的项目管理决策方法和工具存在一些局限性，如决策过程缺乏科学性和实时性等。随着人工智能技术的发展，越来越多的研究开始探索如何利用人工智能来支持项目管理决策。通过分析大量的项目数据和经验知识，人工智能可以帮助项目经理做出更准确的决策，提高项目管理的决策质量和效率。因此，本文将基于人工智能技术，研究如何开发一个项目管理决策支持系统，提高项目管理的决策质量和效率。
研究问题：
本文研究的主要问题是如何利用人工智能技术来开发一个项目管理决策支持系统。具体来说，研究将关注以下几个方面：
1. 如何收集和处理项目管理相关的数据？
2. 如何利用人工智能技术来分析项目数据和经验知识，提供决策支持？
3. 如何利用人工智能技术来预测项目风险和进度，帮助项目经理做出决策？
4. 如何利用人工智能技术来优化项目资源分配和任务调度，提高项目管理的效率？
5. 如何开发一个用户友好的项目管理决策支持系统，方便项目经理使用和操作？
研究方法：
本文将采用实证研究方法，通过收集项目管理相关的数据，利用人工智能技术来解决上述问题。具体的研究方法包括数据采集、数据处理和数据分析。数据采集将通过企业内部系统和外部数据源来获取项目管理相关的数据。数据处理将包括数据清洗、数据整合和数据转换等步骤。数据分析将基于人工智能技术，包括机器学习、自然语言处理和知识图谱等技术，来分析项目数据和经验知识，提供决策支持。
预期结果：
通过研究，预计可以得到以下几个方面的结果：
1. 开发一个项目管理的数据采集和处理系统；
2. 开发一个基于人工智能的项目管理决策支持系统；
3. 提出一套基于人工智能的项目管理决策模型和算法；
4. 提供一套用户友好的项目管理决策支持系统。
这些结果将有助于提高项目管理的决策质量和效率，实现项目的成功实施。
结论：
本文将基于人工智能技术，研究如何开发一个项目管理决策支持系统。通过采集、处理和分析项目管理相关的数据，预计可以得到一套项目管理的决策支持方法和工具。这些方法和工具将有助于项目经理做出准确的决策，提高项目管理的决策质量和效率。
参考文献：
[1] Xie H, Bao J, Luo Y, et al. Artificial intelligence in project management: A state-of-the-art literature review[J]. International Journal of Project Management, 2020, 38(1): 98-112.
[2] Zou P X W, Sunindijo R Y. Artificial intelligence applications in construction project risk management[J]. Journal of Management in Engineering, 2011, 27(4): 194-204.
管理科学与工程专业论文开题报告 篇三
管理科学与工程专业论文开题报告
管理科学与工程专业论文是国煤炭物流精细化管理影响因素研究以宁煤集团为例。下文是yjbys小编搜集整理的关于管理科学与工程专业论文开题报告相关内容，希望对大家有所帮助!
一、论文题目
我国煤炭物流精细化管理影响因素研究以宁煤集团为例
二、研究方向
管理科学与工程
三、研究背景
煤炭在我国储量丰富，原煤消费占据一次能源结构的主导地位，我国已经成为世界上第一产煤大国。截至2011年，我国煤炭储量西部地区陕西、甘肃、宁夏、青海、内蒙古、新疆、云南、贵州、广西、重庆、四川、西藏占41%，中部地区山西、吉林、黑龙江、河南、安徽、江西、湖北、湖南占51%，东部地区北京、天津、上海、河北、山东、福建、江苏、浙江、广东、辽宁、海南占8%。经济发展水平和煤炭地理分布呈反向布局，这种布局很大程度上促进了煤炭物流的发展。
煤炭物流属于系统物流，在煤炭的开采准备、作业生产和销售业务的工作之中呈现，是煤炭产业运作的中间步骤，与煤炭生产和煤炭销售紧密相连，体现的是煤炭产品的动态转变过程。煤炭物流由煤炭的供应物流、生产物流、销售物流、回收物流和废弃物流构成。
我国煤炭在地理分布格局上呈现北富南贫现象，造成中西部煤炭生产供应企业与东部需求客户流通距离长，运输环节多。而铁路、港口等部门运力垄断、短缺，进一步恶化煤炭物流企业运作环境。
随着社会分工不断细化，专业化程度不断提高，产品的盈利范围不断被压缩，精细化管理成为现代企业竞争中必须面临的一种蜕变。精细化管理作为一种先进的管理理念和管理方式，主要通过精细管理和规范操作，使企业管理各单元模块达到精确、高效、协同和持续运行，实现了从传统粗放型经营管理向现代精细化管理的转变。许多细节可以累积成一个成功，谁能够发现细节，战胜细节，谁就能够率先获得成功。为了面对日益激烈的物流市场竞争，我国部分煤炭物流企业已经开始尝试推行精细化管理，努力通过精细化管理提高物流各环节效率和降低成本，有效解决煤炭物流企业面临的困境。
但仍存在许多问题：比如应用范围一般还停留在物流运输的局部环节或个别业务;物流数据采集不精确，共享性差;企业的执行力不强，员工认识不到位，企业经营理念和战略难以落实到企业日常工作的每一个环节等等。如何理清影响煤炭物流精细化管理水平因素，并给予恰当合理的措施是提高企业煤炭物流运作水平的关键。
宁夏2010年全区煤炭资源基础储量约为54.03亿吨，人均煤炭资源(857.6吨/人)居全国第三位，仅次于内蒙古(3112吨/人)和山西(2363吨/人)。本文选取神华宁夏煤业集团公司(以下简称宁煤集团)作为实证研究对象，而宁煤集团是宁夏最重要的煤炭企业，于2005年开始全面实施精细化管理，是典型的将精细化管理和煤炭物流相结合的企业，因此选取宁煤集团的煤炭物流精细化管理作为本文的研究对象有一定的现实意义。
2005年宁煤集团开始全面实施精细化管理，涉及煤炭生产、企业管理、人力资源、物资供应等多方面，对于物流方面的具体目标是降低物资库存，加强物流供应链管理，降低采购仓储物资、煤炭产品和化工产品库存，减少资金占用。通过精细化管理的实施，集团公司各方面的管理方式进一步规范，企业管理工作取得了显着成效。但还存在诸多问题，比如哪些因素影响宁煤煤炭物流精细化管理水平，如何实施有效策略并得以改善，这些问题仍有待解决。
但是宁煤集团所出现的物流管理问题并不仅仅只是个别现象，而是代表了我国许多大中型煤炭企业在日益激烈的市场竞争中，要提高物流管理水平和业务核心竞争力所共同面临的瓶颈，这需要我们对煤炭物流精细化管理影响因素进行深入研究。
四、研究意义
天下大事，必作于细。精细化管理思想重点在于“精细”，通过全面细节管理，界定模糊杂乱的'概念，落实管理责任，充分满足客户需求，量化管理过程，从而全面实现企业社会价值与经济价值的最大化。
我国煤炭物流市场竞争日益激烈，并且煤炭生产中心与煤炭消费中心远离，煤炭物流企业面临着运距长、运输环节多、运输成本高的重要挑战。精细化管理思想可以帮助企业通过量化管理，优化运输环节，更好分析物流相关运作环节，以强化企业竞争能力。
本论文的研究目的是聚焦于煤炭物流管理创新，以宁煤集团煤炭物流管理为例，运用ISM模型和MICMAC分析方法，通过深入研究影响“煤炭物流精细化管理”的众多因素，确定出关键因素。对关键因素采取有针对性地措施，为我国煤炭物流提升管理水平，强化企业核心竞争能力提供借鉴。
五、研究方法
本文基于精细化管理思想及企业管理的相关理论，对我国煤炭物流进行精细化管理影响因素进行研究，划分出影响煤炭物流精细化管理水平因素的层级，并提出相关策略和建议。本文所用的研究方法包括以下三种：
(1)文献研究
通过搜集整理国内外关于精细化管理理论方面的文献，了解国内外研究的最新现状，增加了本文的理论研究部分的广度和深度。
(2)定性分析与定量分析相结合
根据因果图确定的定性影响因素，通过问卷调查的数据收集进行定量分析，主要借助SPSS软件进行问卷的信度分析和效度分析，最终确定出影响煤炭物流精细化管理的因素。
(3)ISM模型和MICMAC方法
对最终影响煤炭物流精细化管理水平的因素进行ISM模型和MICMAC方法分析，并进行因素层级划分，为有针对性地提出策略和建议做好铺垫。
六、研究结论
由于我国目前对于煤炭物流的研究还处于初步阶段，对于煤炭物流精细化管理影响因素研究更是处在探索阶段，在理论和实际应用操作中还有很多需要研究的地方。本文根据煤炭物流精细化管理理论和煤炭物流运作特点，结合国内外研究现状，以宁煤集团煤炭物流精细化管理作为实证研究对象进行分析。利用定性分析和定量分析相结合的方法进行研究，用ISM模型和MICMAC方法对影响煤炭物流精细化管理相关因素进行分析，为我国提高煤炭物流精细化管理提供一定的借鉴意义，本文的主要成果包括：
确定了影响煤炭物流精细化管理的因素：本文通过对煤炭物流运作特点的研究，并结合因果图分析初步确定了影响煤炭物流精细化管理的包括产品信息、人员因素、财务水平、物流方法、物流环境和物流设施在内的6类23种具体因素。再通过对宁煤集团煤炭物流进行实证研究，综合运用问卷调查、SPSS软件的信度分析和效度分析，确定出影响煤炭物流精细化管理的20种因素。主要包括：煤炭价格透明、安全性能、保证煤炭质量、品种多样化、服务意识、领导重视、有效激励、企业财务水平、资金投入、物流工序安排等。
对影响因素作出相应的层级划分：通过ISM解释结构模型将煤炭物流精细化管理影响因素划分成五个层级。其中相关政策支持是影响物流精细化管理的最主要瓶颈，客户关系是影响煤炭物流精细化管理的最直接因素。再利用MICMAC交叉影响矩阵相乘法按照因素影响力值和依赖性值高低划分为四种因素并作出相应解释分析，其中品种多样化、服务意识、领导重视、有效激励、企业整体财务水平、资金投入、物流工序、运输路线、运输时效、客户申请程序、供应商合作关系和物流软件应用这12种因素是ISM模型中联系直接因素和间接因素的关键因素，也是MICMAC分析的联系因素，这些因素比较敏感，对这些因素提出相应的策略建议。
七、论文 
1 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究方法及研究路径
1.3.1 研究方法
1.3.2 章节安排
1.3.3 研究路径
2 煤炭物流精细化管理概述
2.1 煤炭物流的特点
2.1.1 物流的概念
2.1.2 煤炭物流的特点
2.2 精细化管理理论与方法
2.2.1 精细化管理的产生
2.2.2 精细化管理的内涵
2.3 煤炭物流精细化管理
2.3.1 煤炭物流精细化管理概念
2.3.2 煤炭物流精细化管理的分析方法
3 煤炭物流精细化管理影响因素分析
3.1 分析方法
3.1.1 因果图介绍
3.1.2 ISM模型介绍
3.1.3 MICMAC方法介绍
3.1.4 ISM和MICMAC方法的应用
3.2 确定影响因素
3.2.1 产品信息
3.2.2 人员因素
3.2.3 财务水平
3.2.4 物流方法
3.2.5 物流环境
3.2.6 物流设施
4 实证研究
4.1 宁煤集团概况
4.2 宁煤集团煤炭物流管理现状
4.2.1 煤炭物流的结构
4.2.2 物流运作介绍
4.2.3 物流管理存在的问题
4.3 煤炭物流精细化管理影响因素分析
4.3.1 问卷的发放和回收
4.3.2 样本描述性统计分析
4.3.3 信度分析和效度分析
4.3.4 ISM模型分析
4.3.5 MICMAC分析
4.4 策略建议
5 结论与展望
5.1 研究结论
5.2 工作展望
致谢
参考文献
