C2M模式下J电商敏捷供应链订单分配决策问题研究
这是一篇关于C2M,敏捷供应链,订单分配,动态联盟的论文, 主要内容为近年来全球疫情不断蔓延,国内产品内销不畅,外销受阻导致产能过剩库存积压,制造业供给侧矛盾加深。许多线下企业资金周转中断被迫纷纷倒闭。而对比线上多家电商平台比如网易严选、必要商城、小米严选和京东京造发展C2M模式销量反增不减,焕发了巨大的生命力,该模式以销定产,既可以满足消费者定制化产品的需求,又能扩大内需促进双循环。然而,该模式下定制产品趋向多样化,个性化,对供应链提出了更高的需求,所以快速构建新供应链响应市场需求是个亟待解决的问题。根据产品定制化需求形成动态短期联盟的敏捷供应链可以解决上述问题,随着订单形成而组成短期联盟,一旦订单完成,联盟即解散。将订单分配给哪些联盟成员来组成敏捷供应链将是本文的研究重点,考虑J电商在实际订单分配过程中存在的问题,提出具体解决方案,保证其在交货期内提供符合客户要求的产品。本文以J电商旗下自有品牌为背景,研究C2M模式下敏捷供应链形成过程中如何将订单分配给适合的合作伙伴满足客户定制化需求。基于此,本文提供一套订单分配思路与方案,将制造商、订单和客户的数据特征整合到敏捷供应链的形成和规划中。首先,利用topsis评价方法与数学模糊推理系统相结合的方法得到制造商可靠性指数和订单优先级指数。然后,将其考虑进一个多目标整数规划模型中,基于最大可靠性、成本最小化、所有订单总时间最短建立多目标函数,致力于将更高优先级的订单分配给更可靠的制造商生产,首要保证优先级订单的完成,分析不同目标函数下的订单分配方案,从而选择最合适的合作伙伴组成敏捷供应链。最后对J电商旗下的自有品牌进行案例分析,检验模型的合理性,考虑10个订单、15个制造商的情况,来确定不同目标函数下的订单分配方案策略,为电商平台提供决策支持。全文含图15幅,表8个,参考文献60篇。
基于电商公司价值链的X公司C2M营销策略
这是一篇关于电子商务,大规模定制,C2M,价值链,营销策略的论文, 主要内容为随着电商企业和制造业企业联手,不断在产业链上的渗透和扩张,以高质低价产品的冲击新的市场领域,C2M模式的快速发展给电商企业提供了一个新机遇,也为企业指出了一个非常好的创新方向。X公司作为国内超百场大型赛事官方合作媒体和赛事报名平台,借助国内大型赛事和旗下自媒体的推广,前期积累了的大量垂直用户,不仅提供多种配套服务满足大型赛事的采购需要,还帮助赛事公司的宣传推广。公司运用供应链管理和市场营销等能力,以C2M模式为方向,结合大规模定制的理念,将重构企业的价值链,打造新型供应链平台,为用户提供精准服务。拥有大量C端流量的互联网媒体与制造业终将实现一起转型,给用户带来更优质更多元化的服务和产品。X公司作为互联网媒体中的一员,将为用户提供优质的产品和服务为己任,积极推进C2M模式走向专业化和科学化的发展道路。通过对价值链中价值创造的研究,认清价值链与价值链之间、价值系统内部之间的协同效应,进而达到发现价值和创造新价值的目的,C2M模式作为新型模式,为价值链理论的发展以及电商公司价值链的应用和实践提供借鉴和思路。
面向C2M的宠物食品个性化定制系统研究与设计
这是一篇关于C2M,宠物食品,协同过滤算法,个性化推荐,柔性化自动生产线的论文, 主要内容为在工业4.0时代,C2M(Customer-to-Manufacturing)模式被业界认为是对未来工厂生产模式的颠覆,企业纷纷探求C2M模式的解决方案。当下人们生活方式使得宠物行业快速扩张,宠物食品作为行业消费核心,逐渐往高端和细分化发展,个性化定制的需求亟待解决。在此背景下,本文研究面向C2M的宠物食品个性化定制系统,从个性化推荐系统和柔性化自动生产线两个方面入手,主要进行了以下研究工作:(1)目前C2M模式研究更多是理论上的概念,缺少具有参考意义的框架。本文从C2M模式的基础概念和演变过程出发,分析C2M模式的系统组成、方法技术和系统应用,总结出C2M模式的特点和优势,以此建立了C2M模式总体框架并改进了智能工厂系统架构,为总体设计方案提供了依据和研究方向。(2)协同过滤算法作为现今最有效个性化推荐技术,得到电商、社交等网络平台的广泛应用,然而该传统算法仅考虑用户兴趣,忽略项目的时间信息的影响。针对此问题,本文构建一种用户满意度模型来预测项目的时间信息对用户的影响,并改进了传统协同过滤算法以适应C2M模式。实验结果表明,改进协同过滤算法具有可行性,提高了个性化推荐的有效性。最后,基于用户满意度的协同过滤算法设计了宠物食品个性化定制系统。(3)本文针对宠物食品个性化定制订单完成了宠物食品柔性化自动生产线的设计。系统设计了一种新的柔性工艺模型来完成不同订单的生产要求,每条生产线都能够同时生产不同配方的宠物食品订单。按照工艺流程完成了基于S7-1200PLC的生产线控制系统设计、基于MCGS触摸屏的现场监控设计和基于Wincc组态软件的中控监控系统设计。另外,还通过设计树莓派智能网关完成PLC控制系统与Onenet工业云平台的通讯,实现远程监控和定制产品的功能。
面向C2M的宠物食品个性化定制系统研究与设计
这是一篇关于C2M,宠物食品,协同过滤算法,个性化推荐,柔性化自动生产线的论文, 主要内容为在工业4.0时代,C2M(Customer-to-Manufacturing)模式被业界认为是对未来工厂生产模式的颠覆,企业纷纷探求C2M模式的解决方案。当下人们生活方式使得宠物行业快速扩张,宠物食品作为行业消费核心,逐渐往高端和细分化发展,个性化定制的需求亟待解决。在此背景下,本文研究面向C2M的宠物食品个性化定制系统,从个性化推荐系统和柔性化自动生产线两个方面入手,主要进行了以下研究工作:(1)目前C2M模式研究更多是理论上的概念,缺少具有参考意义的框架。本文从C2M模式的基础概念和演变过程出发,分析C2M模式的系统组成、方法技术和系统应用,总结出C2M模式的特点和优势,以此建立了C2M模式总体框架并改进了智能工厂系统架构,为总体设计方案提供了依据和研究方向。(2)协同过滤算法作为现今最有效个性化推荐技术,得到电商、社交等网络平台的广泛应用,然而该传统算法仅考虑用户兴趣,忽略项目的时间信息的影响。针对此问题,本文构建一种用户满意度模型来预测项目的时间信息对用户的影响,并改进了传统协同过滤算法以适应C2M模式。实验结果表明,改进协同过滤算法具有可行性,提高了个性化推荐的有效性。最后,基于用户满意度的协同过滤算法设计了宠物食品个性化定制系统。(3)本文针对宠物食品个性化定制订单完成了宠物食品柔性化自动生产线的设计。系统设计了一种新的柔性工艺模型来完成不同订单的生产要求,每条生产线都能够同时生产不同配方的宠物食品订单。按照工艺流程完成了基于S7-1200PLC的生产线控制系统设计、基于MCGS触摸屏的现场监控设计和基于Wincc组态软件的中控监控系统设计。另外,还通过设计树莓派智能网关完成PLC控制系统与Onenet工业云平台的通讯,实现远程监控和定制产品的功能。
基于C2M数据的目标用户特征分析及购买预测研究
这是一篇关于购买预测,用户特征分析,精准营销,C2M的论文, 主要内容为当今社会,人类已经步入了信息时代,数据即价值,尤其是在电子商务领域,高质量数据的分析运用能够给企业营销强有力的支持。C2M是一种新兴的电子商务模式,它是Customer-to-Manufacturer(用户直连制造)的缩写,能够缩短供应链,使生产端直接触达消费者。在某电商平台的C2M模式下,可以实现新品由消费者到厂商的反向定制。在新品完成研发后有一环节,通过试验方式在同一时间推送新品的购物页面,获取用户的购买意愿,可以得到高质量的调研数据,本文将这一环节简称为C2M新品调研。本文以C2M新品调研数据作为基础,根据用户在新品购物页面的行为,将其分为购买用户(目标用户)及未购买用户,结合用户的基本属性、平台属性、消费行为数据,对不同特征用户的购买意愿作出预测,使用差异化的营销策略,让制造者能够更精准的对话消费者;分析新品的目标用户特征,进一步锁定目标用户群体,更清晰的了解产品在真正上市后的用户市场,在新型供应链下实现生产端与消费者的联通,为平台与制造商创造更多的营收。本文工作概扩如下:(1)介绍C2M新品调研是如何设计试验,以得到用户的真实反馈,并对比其他用户反馈数据的获取方式,分析其数据优势;(2)基于C2M某新品调研数据,对不同特征的用户是否会购买此新品作出预测。因为数据为不平衡数据集,本文将八种不同采样方法分别与Logistic Regression模型、XGBoost模型、CatBoost模型进行组合,实证分析表明,基于F1值和ROC曲线,最优模型分别为NCR+CB模型、RENN+XGB模型;(3)对新品的目标用户进行特征分析,根据购买预测模型输出的重要特征进行K-modes聚类,将目标用户细分为四类群体,结论可用于精准营销;(4)针对C2M新品调研数据的特点,总结整体分析流程。通过本文研究,探索出了一套完整的分析流程,希望可以给其他C2M新品的精准营销提供借鉴意义。
C2M模式下面向产品质量改进的三边匹配决策研究
这是一篇关于C2M,概率语言术语集,三边匹配,产品质量改进的论文, 主要内容为近年来,随着人民收入水平的提高,消费者对生活品质的要求也不断攀升,消费需求越来越高;市场细分越来越明显,消费升级的趋势促使个性化和多样化成为消费增长的重要因素。C2M模式是一种通过电商平台的连接,实现产品由消费者到厂商的反向定制的新型电商模式。C2M模式虽然可实现消费者与生产者的直接信息交流,但现阶段三方之间合作关系较松散,信息交流效率较低,因此无法稳定地将消费者需求作为质量改进的起始点,将其对产品的售后反馈意见持续输送到质量改进过程中,进而提高顾客的忠诚度。随着决策模式不断变得越来越复杂,主体的认知和经验存在一定程度上的复杂性和有限性,因此,他们提供的偏好信息往往不能准确地反映实际情况,大多情况下提供模糊的、描述性的信息。在复杂决策环境下,为提高C2M模式中三边主体稳定的信息交流速度,快速响应顾客需求,本文以概率语言术语集作为偏好数据的表征形式,三边匹配决策模型为问题的解决方式。首先,采用文献分析法并根据三方的经济效益、社会效益等方面选取影响因素指标;为简化三边匹配的决策复杂度,获取三方的关键指标因素,提出了基于概率语言距离测度的DEMATEL因素分析方法,依此并获得相应指标的权重,形成最终的评价指标体系;其次,根据决策者获得信息的完备程度,提出两个基于概率语言的三边匹配决策模型,解决C2M模式下由于信息交流环境不稳定而阻碍产品持续进行质量改进的问题。在三边匹配主体偏好信息完备的情况下,构建基于云模型概率语言三边匹配决策模型,解决C2M模式下面向产品质量改进的三边双向循环匹配问题;在三边主体偏好信息不完备的情况下,构建基于PA算子的概率语言三边匹配模型,解决C2M模式下的三边单向非循环问题。最后,选取C2M模式下的家电行业为研究对象进行实例分析,以验证模型的科学有效性。本论文的研究结论与成果不仅拓展了以客观数据驱动的管理决策模型研究范式,丰富了 C2M模式下面向产品质量改进的相关理论研究;另一方面,也对复杂决策环境下,搭建以消费者需求为核心的产品质量改进的实施环境和提升消费者对制造企业忠诚度的管理策略方面,具有一定的指导价值与实践意义。
商品企划运营平台的设计与实现
这是一篇关于商品企划运营,C2M,供应链管理,云服务,数据驱动,下沉市场的论文, 主要内容为伴随着移动互联网的发展,以及社会变化、疫情影响,国内外电商平台发展百花齐放,但并未进入饱和期、稳定期,各大企业仍在追求探索新零售模式、线上线下相结合场景,平台自身各领域也在精细化运作以此来提高运作效率。在此过程中,C2M(Customer-to-Manufacture)模式应运而生。商品企划运营平台作为C2M链路的源头端,掌控着商品的定义、商家能力的定义、商品的运营效率等,是C2M模式链路非常重要的一环。本文基于以上目的,依托X集团长久发展积累的海量数据,分析了商品企划运营平台的业务需求,设计了平台的架构、各功能模块,以及数据库表结构。平台划分为四大模块:商品企划基础、商品企划招商、商品圈选、商品运营。1)商品企划基础模块包括:创建企划、编辑企划的基本信息、查询企划列表、查询智能企划推荐、自动企划等功能。2)商品企划招商模块包括:创建发布招商、查询招商、编辑招商、自动关闭招商等功能。3)商品圈选模块包括:商品圈选列表、新增/编辑圈选商品池、查询商品圈选任务等功能。4)商品运营模块包括:商品成长、商品诊断、商品汰换等功能。论文应用了多种技术,如:EDAS、MaxCompute、RDS MySQL、SLS、SchedulerX、Sentinel等,设计并实现了平台架构、分布式应用服务架构、云数据仓库架构、业务数据处理流程架构、数据存储架构以及平台的核心功能,并对各模块进行了测试。论文对商品运营模块中商品诊断功能的主图调优相关算法进行了研究。通过该平台,X集团能够很好地完成C2M模式链路源头端的商品定义、商家能力的定义,并且商品运营侧也能够显著地提升运营效率。
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