OKP企业的供应商评估中DEA与ANN的集成及实现的开题报告一、选题背景随着市场竞争的加剧和消费者对质量和成本的高要求，制造企业越来越重视供应商评估。而供应商评估的核心在于精确评估供应商的绩效，以确保供应商能够满足企业需求，提高生产效率和产品质量，降低成本，从而取得竞争优势。当前主流的供应商评估方法包括数据包络分析（DEA）和人工神经网络（ANN）两种。DEA是一种多元效率评估方法，可针对多个维度评估供应商的效率。而ANN则是一种通过模拟人脑学习和推理方式进行分类和预测的方法，可以处理非线性和复杂的数据关系。这两种方法各有优劣，但在实际应用中也存在一些限制，例如DEA方法对数据的需求较高，且对于数据不连续或存在多重杂音等问题可能存在逼近偏差；而ANN方法则需要大量的训练数据和较高的计算能力，且结果的可解释性较差。因此，将DEA和ANN方法相结合，综合发挥各自的优势，可提高供应商评估的精度和可靠性，降低评估的成本和复杂度。本文旨在研究并实现DEA和ANN方法的集成，探索其在供应商评估中的应用。二、研究内容1.分析DEA和ANN方法的基本原理和特点，比较两者的优缺点和适用范围；2.探讨DEA和ANN方法相结合的方式和实现方法，比较不同的集成方式对评估结果的影响；3.利用多个不同行业的供应商数据，基于DEA和ANN方法开展供应商评估实验，并对实验结果进行分析和评价；4.基于实验结果，分析DEA和ANN方法集成在供应商评估中的优势和不足，并提出进一步研究的方向和建议。三、研究意义1.提高供应商评估的精度和可靠性，降低评估的成本和复杂度，为企业提供更好的供应商管理决策支持；2.探索DEA和ANN方法集成的应用，为评估方法的持续优化和更新提供新思路和新方法；3.拓展DEA和ANN方法的应用领域，为其在其他领域的应用提供参考和借鉴。四、研究方法本研究将采用桌面研究和实验研究相结合的方法。桌面研究将以文献综述和案例分析为主，分析DEA和ANN方法的特点、优缺点及其应用情况；实验研究将以多个不同行业的供应商数据为基础，开展DEA和ANN方法集成的供应商评估实验，并借助统计分析工具对不同评估方法和集成方式的结果进行对比和评估。五、预期成果1.建立DEA和ANN方法的集成模型，并指导企业如何利用该模型进行供应商评估；2.开展实验研究，提高DEA和ANN方法在供应商评估中的应用价值，为企业供应商管理决策提供更好的支持和建议；3.分析DEA和ANN方法集成在供应商评估中的优势和不足，提出进一步研究的方向和建议。