| 供应中断风险下OEM供应链弹性运作与提升策略 |
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| 作者姓名： | 孔繁辉 李健 |
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| 作者单位： | 1. 天津理工大学循环经济与企业可持续发展研究中心, 天津 300384;
2. 天津大学管理与经济学部, 天津 300072 |
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| 基金项目： | 教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目（15JZD021）;天津市高等学校创新团队培养计划资助项目（TD12-5013） |
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| 摘 要： | 供应中断是OEM供应链中企业面临的主要风险。本文基于供应链弹性分析的角度,将OEM供应链弹性运作问题描述为多变量耦合控制模型,构建了可变结构的弹性控制系统,研究了在供应中断风险冲击下OEM供应链弹性交互影响机制。在此基础上,提出了一种有针对性的提升供应链弹性的深度学习机制,此算法比传统的BP神经网络更加能够提高供应链绩效,并结合案例进行验证。研究结果表明：当供应中断发生时,深度学习算法可有效提升OEM供应链弹性,最大程度减轻企业损失。
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| 关 键 词： | OEM供应链 供应中断 多变量耦合 深度学习机制 弹性提升策略 |
| 收稿时间： | 2016-08-23 |
| 修稿时间： | 2017-03-01 |
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