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安徽财经大学管理科学与工程学院本科毕业设计论文设计撰写规范

一、论文概述

(1)论文概述

在当前经济全球化和信息技术飞速发展的背景下，管理科学与工程学院的本科毕业设计显得尤为重要。安徽财经大学管理科学与工程学院的毕业设计旨在培养学生的创新能力和实践能力，通过对实际管理问题的研究，提升学生解决复杂问题的能力。本文以某知名企业为例，分析了其在供应链管理中遇到的问题，并基于大数据和人工智能技术提出了优化方案。通过对该案例的研究，发现企业供应链管理的效率问题主要源于信息不对称、库存管理和物流配送等方面。据统计，我国企业在供应链管理方面的成本占到了总成本的60%以上，而通过优化供应链管理，企业可以降低成本20%左右。

(2)文献综述

在管理科学与工程学院的本科毕业设计领域，国内外学者对供应链管理、大数据、人工智能等方向进行了广泛的研究。近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，其在供应链管理中的应用越来越受到重视。国外学者如Huang等（2018）提出了一种基于大数据的供应链预测方法，有效提高了供应链的预测准确性。国内学者如张晓辉等（2019）基于人工智能技术，对供应链优化问题进行了深入研究，提出了一种基于遗传算法的供应链优化模型。本文在文献综述部分，对相关研究进行了梳理和总结，为后续研究提供了理论依据。

(3)研究方法与设计

本文采用实证研究方法，结合案例分析法，对某知名企业的供应链管理问题进行深入研究。首先，通过对企业内部数据的收集和分析，识别出供应链管理中的关键问题；其次，运用大数据和人工智能技术，对供应链优化方案进行设计；最后，通过实际应用和效果评估，验证优化方案的可行性和有效性。在研究设计过程中，本文采用了以下步骤：数据收集、数据预处理、模型建立、方案评估和结果分析。通过对实际案例的研究，本文期望为我国企业在供应链管理方面的优化提供有益的参考和借鉴。

二、文献综述

(1)在供应链管理领域，国内外学者对供应链优化、风险管理、信息共享等方面进行了深入的研究。供应链优化方面，许多学者从理论模型和实践应用两个层面进行了探讨。例如，Krafcik（1988）提出了供应链整合的概念，强调了供应链中各环节的协同效应。随后，Gassmann等（2002）通过构建供应链优化模型，探讨了供应链中的库存管理和运输问题。风险管理方面，Cachon和Ferrin（2002）研究了供应链中的需求不确定性和供应风险对供应链绩效的影响。此外，信息共享也是供应链管理中的关键问题之一，Mentzer等（2001）指出，信息共享可以降低供应链中的不确定性，提高供应链的整体效率。

(2)随着大数据和云计算技术的飞速发展，这些技术在供应链管理中的应用日益广泛。大数据分析能够帮助企业更准确地预测市场趋势、优化库存管理和提高供应链效率。例如，Bai等（2016）利用大数据技术，对供应链中的需求预测进行了研究，结果表明，基于大数据的需求预测模型比传统模型具有更高的准确性。此外，云计算技术为供应链管理提供了强大的数据处理和分析能力，使得企业能够更高效地处理大量的供应链数据。Zhang等（2017）基于云计算平台，提出了一种供应链协同优化方法，通过集成大数据分析和云计算技术，提高了供应链的整体性能。

(3)在人工智能领域，机器学习、深度学习等技术在供应链管理中的应用也取得了显著成果。机器学习算法能够从大量的供应链数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供支持。例如，Zeng等（2018）利用支持向量机（SVM）对供应链中的库存优化问题进行了研究，结果表明，SVM能够有效提高库存管理的准确性。深度学习技术则能够处理更复杂的供应链问题，如需求预测、风险评估等。Wang等（2019）提出了一种基于深度学习的供应链需求预测模型，通过引入卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），实现了对供应链需求的精准预测。这些研究成果为供应链管理提供了新的技术手段，有助于提高供应链的智能化水平。

三、研究方法与设计

(1)本研究采用实证研究方法，结合案例分析法对某知名企业的供应链管理问题进行深入研究。首先，通过收集企业内部数据，包括销售数据、库存数据、物流数据等，对供应链现状进行评估。其次，运用数据挖掘技术对收集到的数据进行分析，识别出供应链中的关键问题和瓶颈。在此基础上，构建供应链优化模型，模型包括需求预测、库存控制、运输优化等模块。通过模型仿真和优化，提出针对性的改进措施。

(2)在研究设计方面，本研究采用以下步骤：数据收集、数据预处理、模型建立、方案评估和结果分析。数据收集阶段，通过企业内部信息系统、行业报告、公开数据等渠道获取所需数据。数据预处理阶段，对收集到的数据进行清洗、整合和标准化处理，确保数据质量。模型建立阶段，根据供应链管理理论和实际需求，构建相