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系统动力学模型在供应链管理中的应用和分析供应链管理是指领导和协调一系列活动，以实现从原材料采购到最终产品交付的整个过程。
在复杂的全球化市场环境中，供应链管理变得越来越复杂，需要项目经理和管理团队不断优化和改进供应链中的各个环节，以提高效率、降低成本并提供更好的客户服务。
系统动力学（system dynamics）是一种用于模拟和理解系统行为的方法。
通过建立动态模型，系统动力学可以帮助我们了解和预测供应链中各个环节之间的相互作用、反馈机制以及如何应对变化。
一、系统动力学模型的构建1. 定义系统的边界和目标：在应用系统动力学模型前，需要明确供应链的边界和目标。
供应链可以被视为一个系统，包括供应商、制造商、分销商和客户等各环节。
边界的明确有助于确定建模的范围和目标。
2. 建立库存-订单循环模型：库存是供应链中重要的变量之一，它直接影响到供应链的效率和成本。
系统动力学模型可以帮助我们分析和优化库存管理策略，以减少库存水平并降低库存成本。
3. 考虑供需关系和反馈机制：供应链中的供需关系和反馈机制经常会导致波动和不稳定性。
建立系统动力学模型时，需要考虑这些相互作用和反馈，以更好地理解系统行为并采取相应的改进措施。
二、系统动力学模型在供应链管理中的应用1. 预测和规划：系统动力学模型能够帮助预测供应链中不同环节的需求，进而帮助企业制定更准确的生产和采购计划。
通过模拟不同的情景和变化，系统动力学模型可以帮助企业制定更灵活的供应链策略，以适应市场需求和变化。
2. 库存管理：库存是供应链中的重要因素，它直接关系到成本和客户服务水平。
通过建立系统动力学模型，企业可以更好地理解库存的变化和波动，从而制定更合理的库存管理策略。
模型可以帮助企业预测库存需求、库存水平和回应时间，并优化相应管理措施。
3. 供应链协同和协作：供应链中的各个环节之间存在相互依赖和协作关系。
系统动力学模型可以帮助企业建立一个集成的供应链网络，并分析供应链中不同环节之间的相互作用和反馈机制。
基于系统动力学的供应链管理研究基于系统动力学的供应链管理研究供应链管理是一个复杂而关键的业务领域，涉及到多个组织之间的协调与合作，旨在实现产品或服务的高效交付。
然而，现实中的供应链往往受到多种因素的影响，例如市场需求波动、供应不确定性、运输延误、资源瓶颈等，这些都可能导致供应链的不稳定和低效。
在此背景下，系统动力学作为一种研究复杂系统行为的方法，逐渐被引入到供应链管理领域。
系统动力学强调整个系统的动态特征和相互关联性，可以帮助识别问题的根本原因，提供长期的系统优化策略。
传统的供应链管理方法通常基于线性关系和稳定的假设，而系统动力学则更加关注系统内部各要素之间非线性的相互作用和动态演化。
通过建立供应链中各个环节的动力学模型，并考虑各种因素之间的复杂关联，可以更准确地预测系统未来的状态，并制定相应的管理策略。
在供应链中，市场需求是一个重要的驱动因素。
通过系统动力学建模，可以考虑市场需求的季节性变化、市场竞争对策等因素，从而更好地调整生产计划和库存管理策略。
此外，供应链中的延迟效应也是一个需要考虑的问题。
系统动力学可以帮助揭示供应链中信息流、物流和资金流延迟的原因和影响，进而优化供应链的运作效率。
除了市场需求和延迟效应外，供应链管理还需要考虑供应商选择、供应商绩效评估、运输成本等因素。
系统动力学可以帮助分析供应商绩效和供应商选择决策对整个供应链系统的影响，为供应链管理者提供科学的决策依据。
此外，系统动力学还可以应用于供应链的风险管理。
供应链中存在各种风险，如自然灾害、政治不稳定等，这些风险可能对供应链的稳定性和可靠性造成重大影响。
通过建立风险模型，供应链管理者可以预测和评估不同风险事件对供应链的影响，并制定相应的风险管理策略。
综上所述，系统动力学为供应链管理提供了一种全新的视角和方法。
通过建立动力学模型，揭示供应链中各要素之间的相互作用和影响，可以更加准确地预测系统未来的状态，并为管理者提供科学的决策依据。
供应链管理中的网络优化模型一、前言供应链管理是一个系统工程，涉及到多个环节和多个参与方，其中网络优化模型是其中一个重要的环节。
网络优化模型可以通过对供应链中的各个环节进行调整和优化，从而达到减少成本、提高效率、优化货物流转等目的。
本文主要介绍了供应链管理中的网络优化模型，并结合实际案例进行分析，以期得到一些有用的启示。
二、供应链管理中的网络优化模型供应链管理中的网络优化模型主要是指对供应链中的各个环节进行优化，从而达到降低成本、提高效率、提高服务质量等目的。
常见的网络优化模型包括：仓储优化、运输优化、库存优化等。
1. 仓储优化仓储优化是指对供应链中的仓储环节进行优化，从而达到降低成本、提高效率、提高服务质量等目的。
仓储优化的主要目的是对货物的存储、拣货、配送等过程进行规划和优化，从而达到最优的运转效果。
2. 运输优化运输优化是指对供应链中的运输环节进行优化，从而达到降低成本、提高效率、提高服务质量等目的。
运输优化的主要目的是对运输的路线、运输方式、车辆选择等进行规划和优化，从而达到最优的运转效果。
3. 库存优化库存优化是指对供应链中的库存环节进行优化，从而达到降低成本、提高效率、提高服务质量等目的。
库存优化的主要目的是对库存的规划、管理、控制等进行优化，从而达到最优的库存水平。
三、实例分析以电商行业的订单配送为例，我们可以看出网络优化模型在供应链管理中的应用。
1. 仓储优化在电商行业的订单配送中，仓储环节是非常重要的环节。
为了更好地管理仓储环节，很多电商公司采取集中化仓储的方式，这样可以更好地管理出入库流程，提高配货效率。
同时，也可以通过技术手段改善仓储管理，比如通过智能化仓储管理软件、智能化仓储设备等方式来提高管理效率。
2. 运输优化在电商行业的订单配送中，运输环节也是非常重要的环节。
为了降低成本、提高效率，很多电商公司采用多种运输方式，比如快递、物流、配送等多种形式。
同时，也可以通过优化路线、选择合适的运输方式等方式来提高效率，降低成本。
BP神经网络算法在物资供应链绩效评价中的应用随着全球商业环境的不断变化和发展，物资供应链绩效评价变得越来越重要。
作为一种强大的机器学习算法，BP神经网络在物资供应链绩效评价中具有很大的应用潜力。
本文将探讨BP神经网络算法在物资供应链绩效评价中的应用，以及其带来的好处和挑战。
首先，让我们了解一下BP神经网络算法。
BP神经网络是一种监督学习算法，它模拟了人脑神经元之间的连接和信息传递过程。
通过不断地调整神经网络中的连接权值和阈值，使得神经网络能够学习并适应复杂的非线性关系。
在物资供应链绩效评价中，BP神经网络可以通过学习历史数据和特征之间的复杂关系，来预测未来的供应链绩效情况。
1.预测需求量：BP神经网络可以通过学习供应链中的销售数据、市场趋势和季节性变化等信息，来预测未来的需求量。
这可以帮助企业准确地制定物资采购计划，避免库存积压或者供不应求的情况。
2.优化库存管理：BP神经网络可以分析供应链中的库存水平、供应商的交货能力和订单的履行情况等信息，来优化库存管理策略。
通过及时调整库存水平和订单量，可以减少库存成本和避免缺货情况。
3.提高供货准时率：BP神经网络可以通过学习供应链中的物流信息、运输时间和物资状态等信息，来预测供货准时率。
这可以帮助企业及时调整物流路线和运输方式，确保及时配送物资，提高客户满意度。
4.优化供应链网络结构：BP神经网络可以通过学习供应链中各个节点之间的关系和影响因素，来优化供应链网络结构。
通过调整供应商和合作伙伴的选择，可以减少供应链中的风险和成本，提高绩效水平。
使用BP神经网络算法进行物资供应链绩效评价，可以带来以下几个好处：1.提高预测准确率：BP神经网络能够学习和识别供应链中的复杂模式和非线性关系，从而提高绩效评价的准确性和精度。
2.加快决策速度：BP神经网络可以快速处理大量数据并进行实时分析，帮助企业快速做出决策，减少反应时间和提高企业的灵活性。
3.降低人力成本：BP神经网络可以自动化地进行数据处理和模型训练，减少人力资源的投入和数据分析的时间成本。
《供应链绩效评价理论、方法及应用研究》篇一一、引言随着全球化和信息技术的快速发展，供应链管理已成为企业竞争的重要手段。
供应链绩效评价作为衡量供应链管理效果的重要工具，其理论、方法和应用研究显得尤为重要。
本文旨在探讨供应链绩效评价的理论基础、常用方法及其在实际应用中的研究。
二、供应链绩效评价理论供应链绩效评价是指通过一系列指标和方法，对供应链的运营过程和结果进行定量和定性的评估，以反映供应链的运营效率、效果和竞争力。
其理论基础主要包括：1. 供应链管理理论：强调企业间的协同合作，以实现整个供应链的优化。
2. 绩效评价理论：包括目标管理、关键绩效指标（KPI）等理论，为供应链绩效评价提供方法论指导。
3. 可持续发展理论：强调企业在追求经济效益的同时，关注环境和社会责任，实现可持续发展。
三、供应链绩效评价方法供应链绩效评价方法主要包括以下几种：1. 关键绩效指标法（KPI）：通过设定关键绩效指标，对供应链的运营过程和结果进行定量评估。
2. 平衡计分卡法：从财务、客户、内部业务过程、学习和成长四个角度，对供应链绩效进行全面评价。
3. 数据包络分析（DEA）法：通过分析供应链的投入和产出数据，评价其相对效率。
4. 神经网络评价法：利用神经网络技术，对供应链的复杂数据进行处理和评价。
四、供应链绩效评价应用研究供应链绩效评价在实际应用中，主要表现在以下几个方面：1. 企业内部供应链管理：通过对企业内部供应链的绩效进行评价，帮助企业发现存在的问题，优化供应链管理，提高运营效率。
2. 跨企业供应链协同：通过建立跨企业绩效评价体系，促进企业间的协同合作，实现整个供应链的优化。
3. 供应链风险评估：通过绩效评价，及时发现供应链中的风险点，采取相应的风险控制措施，确保供应链的稳定运行。
4. 可持续发展实践：将可持续发展理念融入供应链绩效评价，关注环境和社会责任，推动企业的可持续发展。
五、结论供应链绩效评价是衡量供应链管理效果的重要工具，其理论、方法和应用研究对于提高企业竞争力具有重要意义。
系统动力学模型在供应链管理中的应用研究供应链管理是如今全球企业必不可少的经营策略之一。
随着全球贸易的蓬勃发展，企业之间的合作和竞争关系越来越紧密，供应链管理的复杂性也日益增加。
在这种趋势下，如何有效地管理供应链，提升效率和降低成本，成为企业迫切需要解决的问题。
这时候，系统动力学模型就成为了供应链管理的重要工具。
本文将重点探讨系统动力学模型在供应链管理中的应用研究。
一、系统动力学模型的概念和特点系统动力学模型是指一种分析系统行为的方法，将系统看成是由多个相互作用的部分组成的整体。
系统动力学主要通过建立各种数量和关系之间的方程式来表达系统的特性，并发展出各种数值或循环模拟方法来模拟系统的动态行为。
系统动力学模型有着以下几个重要特点：（1）系统动力学模型是一个动态模型，它能够模拟系统的长期行为。
（2）系统动力学模型是基于系统结构的，它将系统分成若干部分，通过分析这些部分之间的相互作用来理解整个系统行为。
（3）系统动力学模型包括多项式关系和非线性关系，能够更好地反映实际问题。
（4）系统动力学模型能够模拟模糊的或者不确定的因素，并进行动态优化。
二、系统动力学模型在供应链管理中的应用供应链管理是一个包含多个组织、公司和环节的复杂系统，在这个系统中，每个环节的变化都会引起整个供应链系统的变化，因此，供应链链管理问题是一个典型的系统动力学问题。
在供应链管理中，系统动力学模型的应用可以帮助管理者分析供应链的整体性能，识别瓶颈、研究影响因素、优化策略等。
其中，系统动力学模型广泛应用于以下几个方面：（1）供应链协调在供应链协调问题中，系统动力学模型能够表达各方参与者的决策行为和其变化对整个系统的影响，并分析系统各种政策对供应链绩效的影响，帮助建立有效的协调机制。
（2）库存管理在库存管理问题中，系统动力学模型能够表达系统中许多因素的复杂关系，如生产时间、生产任务、库存安全水平、订单接单率等，以及这些因素对库存水平和服务水平的影响，以此来优化库存管理策略。
供应链绩效评价理论、方法及应用研究共3篇供应链绩效评价理论、方法及应用研究1随着全球化和市场经济的发展，供应链已成为许多企业竞争的关键。
高效的供应链管理是企业实现成功的关键。
因此，供应链绩效评价成为了越来越重要的话题。
本文将介绍供应链绩效评价的理论、方法及应用研究。
一、供应链绩效评价的理论供应链绩效评价是通过评估企业供应链各环节的贡献和影响，获得的供应链绩效的评价和分析。
评估的指标可以包括成本、时间、质量、灵活性等多个方面。
供应链绩效评价的理论研究主要集中在指标体系构建、指标权重分配以及绩效评价模型的建立等方面。
指标体系是构建供应链绩效评价的关键。
指标具有客观性、可比性、可测性、代表性和完整性等特征。
同时，指标的选择应当结合企业的战略目标和特点，能够反映供应链管理与控制的方面。
指标体系可以按照单一指标体系和综合指标体系进行分类。
指标权重分配是评价的关键。
不同的指标具有不同的重要性，因此需要确定指标的相对权值，以便更准确地反映供应链的绩效。
相关的方法有层次分析法、模糊评价法等。
绩效评价模型是对评价信息进行加工和处理的工具。
评价模型主要分为单指标评价模型、多指标评价模型和综合评价模型等。
二、供应链绩效评价的方法供应链绩效评价的方法类似于整体评价方法。
评价方法主要包括单指标评价法、综合评价法、网络分析法等。
单指标评价法主要是针对单指标进行评价。
这种方法操作简单，但往往不能全面反映供应链管理的情况。
综合评价法是将多个指标综合起来进行评价。
其优点在于能够充分考虑评价指标之间的相互影响，反映供应链绩效的整体状况。
常用的综合评价方法有加权综合评价、TOPSIS评价法，模糊数学评价法等。
网络分析法主要是对供应链各环节的关系进行分析，找到其瓶颈点和关键环节。
即通过对供应链网络进行分析，为问题解决提供有用的指导。
三、供应链绩效评价的应用供应链绩效评价广泛应用于产品开发、物流管理、质量管理等领域。
下面列举几种典型的应用案例。
基于系统动力学模型的供应链效率分析的开题报告一、研究背景和意义供应链是一个复杂的系统，由有限的资源、多样的利益相关方以及一些不确定性因素共同构成。
优化供应链的效率，不仅可以帮助企业提高生产效率和降低成本，还能提高服务质量和客户满意度，增强企业市场竞争力。
在供应链管理领域，已经存在相当多的研究，包括供应链角色博弈，库存管理、协调机制、质量控制等方面。
然而供应链效率方面的研究相对较少，尤其是基于系统动力学模型的研究更为罕见。
基于系统动力学模型的供应链效率分析可以更全面地考虑供应链各个环节之间的影响和相互作用，探究影响供应链效率的因素，为企业优化供应链管理提供科学的依据。
二、研究内容和方法(一) 研究内容本研究旨在通过构建基于系统动力学模型的供应链效率分析模型，探究供应链效率的关键因素以及优化策略，具体包括以下方面：1.构建供应链效率分析的系统动力学模型。
2.分析供应链效率的关键因素及其相互作用。
3.建立供应链效率的指标体系。
4.探究优化供应链效率的有效策略。
5.对模型进行仿真分析，评估优化效果。
(二) 研究方法本研究将采用一系列研究方法来实现研究目的，主要包括以下几个步骤：1.通过文献综述，了解相关理论和研究现状，明确研究方向和目标。
2.基于系统动力学理论和方法，构建供应链效率分析的数学模型。
3.使用软件工具（如Vensim、Simulink等）对模型进行建模和仿真，并对结果进行分析。
4.采用实例验证模型的正确性和可行性，并以此验证模型的实用性。
5.通过模型的仿真结果，提出优化供应链效率的策略。
三、研究进度和计划(一) 研究进度本研究目前处于开题阶段，预计完成时间为6个月。
(二) 研究计划1. 第1-2个月：开题报告撰写和论文相关的资料收集。
2. 第3-4个月：基于系统动力学理论和方法，构建供应链效率分析模型。
3. 第5-6个月：模型的仿真分析、实例研究及优化策略的提出。
四、预期成果和应用前景(一) 预期成果本研究预期完成基于系统动力学模型的供应链效率分析模型的构建，该模型可以定量评估供应链效率，并深入探究影响效率的关键因素，提出有效优化策略。
基于系统动力学的供应链优化模型研究随着全球化的不断发展，供应链管理变得日益复杂而且关乎企业的生存和发展。
为了提高供应链的效率和灵活性，降低成本和风险，研究人员开始探索基于系统动力学的供应链优化模型。
本文将以系统动力学为基础，探讨供应链优化模型的研究，并分析其实际应用的潜力。
1. 供应链管理的挑战供应链管理是一个涉及到多个环节和参与方的复杂系统，其中包括原材料供应商、生产商、分销商和最终用户。
这一系统中的任何环节出现问题都可能影响整个供应链的稳定性和正常运作。
然而，由于信息不对称和不确定性的存在，供应链管理面临着许多挑战，如需求波动、库存管理、生产计划等。
这些挑战需要一种可靠的方法来解决，这正是基于系统动力学的优化模型的价值所在。
2. 系统动力学的应用系统动力学是一种以系统作为研究对象的科学方法，通过建立动态模型来分析和预测系统的变化规律。
在供应链优化中，系统动力学可以帮助我们理解不同环节之间的关系，找出供应链中的瓶颈和风险，进而通过调整系统参数来改善整个供应链的性能。
3. 基于系统动力学的供应链优化模型基于系统动力学的供应链优化模型是一种通过建立数学模型来模拟和优化供应链系统的方法。
该模型不仅考虑了供应链中各个环节的相互作用，还考虑了外部环境的影响。
通过对不同变量和参数的分析，我们可以预测和优化供应链系统的运行效率和稳定性。
4. 实际应用的潜力基于系统动力学的供应链优化模型在实际应用中具有广阔的潜力。
首先，通过建立模型，我们可以识别供应链中的瓶颈和风险点，从而制定针对性的改进策略。
其次，该模型可以帮助企业做出更准确的预测，降低库存和成本。
最重要的是，系统动力学模型可以帮助企业应对不确定性和变化，提高供应链的灵活性和适应性。
5. 模型改进的方向虽然基于系统动力学的供应链优化模型已经取得了一定的成果，但仍然面临一些挑战和改进的方向。
首先，模型的建立需要大量的数据和参数估计，这对于一些小型企业可能会有困难。
基于系统动力学的供应链管理模型构建在当今全球化的时代，供应链管理对于企业的竞争力至关重要。
然而，由于各种内外部的不确定因素，如市场需求波动、生产能力变化、物流运输问题等，供应链管理常常面临着复杂而困难的挑战。
为了更好地应对这些挑战，许多研究者和企业开始尝试基于系统动力学的方法来构建供应链管理模型，以提高供应链的效率和灵活性。
系统动力学是一种研究和模拟复杂系统行为的方法，它通过分析和理解系统内部的各种动态变化和相互作用，帮助我们预测和优化系统的运行状况。
在供应链管理中，这种方法可以帮助我们更好地理解供应链中各个环节之间的关系，从而制定出更为有效的策略和决策。
首先，基于系统动力学的供应链管理模型可以帮助企业对市场需求进行准确预测。
通过分析历史销售数据和市场趋势，我们可以建立数学模型，模拟市场需求的变化规律。
这样，企业在生产计划和库存管理方面就能更加精准地把握市场需求的波动，减少因预测不准而导致的产能浪费或库存积压。
其次，基于系统动力学的供应链管理模型可以帮助企业优化生产过程。
在供应链中，生产环节通常是一个关键节点，影响着整个供应链的效率和成本。
通过建立生产过程的动态模型，我们可以模拟和优化生产规模、生产速度和生产成本等因素对供应链的影响。
通过精细调整各个环节的参数，企业可以最大限度地提高生产效率，降低生产成本，从而增强竞争力。
除此之外，基于系统动力学的供应链管理模型还可以帮助企业有效管理物流运输。
物流问题往往是供应链中一个非常复杂和关键的环节，涉及到仓储、运输和配送等多个方面。
通过建立物流运输网络的动态模型，我们可以模拟不同运输方式的成本与效益，并优化运输路径和配送计划等因素。
这样可以减少物流环节的时间和成本，提高供应链的快速响应能力，满足市场需求。
总之，基于系统动力学的供应链管理模型构建可以帮助企业深入理解和解决供应链管理中的各种复杂问题。
通过对市场需求的准确预测、生产过程的优化和物流运输的有效管理，企业可以实现供应链的高效运作，提高竞争力。
用系统动力学、神经网络和特征值来分析供应链绩效-以实例论证L. RABELO*y, M. HELALy, C. LERTPATTARAPONGz, R. MORAGAx and A. SARMIENTOy 佛罗里达中央大学工程与管理系统部美国奥兰多佛罗里达中央大道4000号摘要由于内生变量和外生变量都影响改变供应链的行为，本文提出一种的新的方法来预测生产供应链。
在用此方法进行预测识别时，由于方法允许的原因，可能导致负面的行为，为此建立供应链的动态模型，利用系统动力学进行仿真。
用该模型对神经网络进行训练，使在早期，企业有能力作出反应并对相关行为进行预测。
根据模型稳定性和可控性原则，特征值分析用于调查任何不可预见的行为，并消除或减少这些行为带来的影响。
最后以一个电子制造公司案例来演示如何应用此方法给企业带来利益。
关键字：供应链模型系统动力学神经网络特征值分析引言供应链管理（SCM）目标是多方面的，包括成本最小化、提高服务质量、加强合作伙伴之间的沟通，并增加供货方面的灵活性和快速响应。
而一个优秀的供应链管理则依赖于销售、需求和库存水平的数据，这需要假定供给是可预见的，这个市场过去是由供应商主导的而非消费者。
目前在争夺全球市场时企业之间竞争十分激烈，因此做法上推行以顾客为中心的战略、以及拉式理念在制造业的运用和注重质量认证的策略越来越被企业看中，而这些革命性的变化迫使企业提高供应链管理，以达到预期的竞争优势。
与SCM相关的一个问题就是SC行为的变化，由于受内部和外部因素的影响，SC行为是动态的和非线性的相互作用。
在客户需求层面一些小的变化都可以引起SC大幅波动（牛鞭效应）和振荡反应。
例如在服务行业，当货款利率突然下降会导致对货款需求的突然增加，银行可能无法满足，因此制造业和服务业必须准备应付任何不良后果。
在本文中，我们引入三个SC行分析方法：一是抓住SC 的动态；二是分析识别和分类不同情况下的系统参数；三是为SC设置自我修复能力，避免不良行为和后果。
为此我们利用系统动力学（SD）模拟该模型的性能及对SC的影响，用神经网络（NN）验证SD模型，以检测和识别各种SC参数(如库存水平)变化所带来的后果，然后我们使用特征值分析以减少不确定性。
在物流和运输、市场营销、组织行为学、系统工程、战略管理方法的最佳实践中，仿真已经成为研究上述领域最有效的工具。
特别是SD广泛应用于SC建模和分析。
Forrester第一次运用SD 研究SC行为问题（1965年），与许多人一样Towill、Bruniaux都强调使用SD 模拟SC可以更好理解复杂的动态行为。
研究人员还考虑在供应链管理领域运用人工神经网络。
如刘（2002年）描述建立神经网络的模糊逻辑性原则与环境的协同效应，以期待在多个SC合作伙伴生产的产品，从而最大限度的提升顾客满意度。
梁（1995年）指出利用系统动力学、神经网络和特征值分析供应链形为已经应用到SC各个方面，但很少应用于整个SC系统。
如上所述，我们没有在SD模拟结果方面找到类似的工作和方法，不只分析SD输出调整系统来实现时间稳定，这得益于NN积累和广泛使用。
除此之外，特征值分析可以更好地理解系统如何随着时间演变，其是复平面上特征值的位置取决于预期的行为。
例如特征值的实部决定了模式的稳定性，负实部而反应所寻求的目标模式，而一个正实特征值则导致指数增长，而纯虚特征值将导致永不会产生阻尼振荡，进而支持系统的检测和分析。
2.结构分析方法本文所讨论结构示意图如图1所示。
供应链环境代表外部和内在因素，实际上是一种行为模式设置，这是对NNS模式识别能力的使用基础；利用该系统预测供应链行为，如如果预测的结果表明为理想模式则不需要采取行动因为这就是实际经营的供应链，但是如果预测不准确，则需要进一步调查并采用特征值和弹性分析。
一旦不受欢迎的行为被检测到，然后用敏感性和弹性分析来寻找最佳配置，进而将其运用于实践，以期在应用动作中发现所需的行为模式。
图1：通过神经网络和特征值分析来控制供应链行为2.1利用系统动力学建立SD仿真模型。
在模拟SC动态环境时，对NN过程的输入，其输出是各个状态变量的行为。
系统动力学的核心理念是通过互动考虑一个系统中所有对象的因果变化关系。
一个完整系统动态模型创建要求，代表一种管理政策，以控制和调节系统状态率、存量和流量模式。
2.2使用神经网络来检测SC行为的变化。
它们能够在未来映射神经网络的有效机制。
它的使用非常实用，可以通过软件代理，也可以通过ERP记录与商业情报的调查结果进行沟通。
NN分析进行的SD模拟选定系统状态变量为输出结果，而输入有关SC行为的数据需要进行正确的分类和比例处理。
一个训练有素网络在实际运行条件有两个：一是数据库，因为使用这种方法时有关SC储存的行为模式不断变化；二是计算机系统，通过这种方法与ERP系统集成来发现任何变化，去在纠正错误调整行为的基础上进行预测。
2.3特征值分析。
如果检测到NN在SC设置的变动而产生不良行为，我们要进一步调查这些当前设置和确定的参数、变量。
目前部分描述特征值、敏感性、协方差和弹性分析，图2说明特征值在复平面上的位置而定的线性系统的行为。
其实部决定模式的稳定性，负实部是变动的目标模式。
图2：特征值在复平面和动态系统中表现行式2.4灵敏度分析线性规划后需要进行灵敏度分析，以确定模型的稳定性。
我们通过改变控制参数的值来进行评估，如果我们能够避免或减少因未知因素而导致的SC的灵敏度分析，并控制一些参数进行检验。
例如，当生产周期变长时及时调整库存政策，更改调整库存水平的政策，通过培训或一系列会议来协调不同的设施和生产人员；另一方面，通过引进新设备来改变生产周期，或实话六西格玛管理也可以大大缩短生产周期。
3.案例研究在本节中我们将探讨上述方法在SC行为分析中的应用。
以一家电子制造公司LSMC为例。
用LSMC的名字来避免保密问题，LSMC正面临着产品成品库存和所需能力持续振荡问题。
由于其产品大部分是技术用小工具和个人电脑的配套产品，其销量直接关系着公司在PC市场上份额在过去十年中非常强劲。
如果LSMC 一直保持其市场份额，它经历了越来越大的竞争压力和需求波动，这已经影响其SC的性能。
该公司用500多个供应商，他们认为供应商提供优良质量、时间和有竞争力的价格对公司的目标的实现意义重大。
为LSMC提供产品的原始设备制造商如戴尔、Gateway和OEM。
自1998年以来，以戴尔为首许多原始设备制造商已经改变他们的积极存货策略而采用BTO和JIT策略。
因此LSMC及其利益相关者在协调整合和共享信息供应水平、制造能力和库存都面临着更大的压力。
此外，由于PC市场快速的动态变化，个人电脑和其他配套产品生命周期短，而这容易造成库存过剩。
而PC需求波动和PC市场是不可预测的，LSMC有时也无法跟上需求。
别一个有LSMC的问题就是激烈的竞争。
竞争对手推出高性能的新产品可以潜在的吞噬着LSMC的市场份额，这就迫使LSMC推出更多的品种和改善产品，以保持其现在和潜在的市场份额，而这就大大加剧了SC的问题。
与此同时生产能力也是一个制约因素，其增加了SC的复杂性，因为其需要长期拖延和巨大的投资。
3.1 建模。
在建模期间LSMC不同部门参与了采访，包括信息技术部高级经理、制造战略规划经理、SC部门工程师和规划师。
此外还对数据进行了分析，从而确定所有相关的参数和模式。
这些模型中主要的概念定义如下：1.是产品生命周期；LSMC不断推出新一代产品，使产品生命周期不断下降。
2.实际容量相对于生产能力而言，这个比例有波动且振幅呈现上长升趋势，这表明，SC稳定性不高。
3.客户订单的变化。
LSMC以客户订单生产，合同期从60天缩短不到一周。
4.原材料库存。
由地客户订单和变化和产品生命周期加快，LSMC增加原材料库存。
5.平均利润率。
原始设备制造商推出面向中低端用户的代价优质产品，LSMC变推出低端新产品以保持市场份额，平均利润率随着时间的推移不断下降。
6.零配件库存。
LSMC设法保持最低限度这个清单，根据BTO，在产品配置和结构的复杂性，预计该库存在不久的将来开始增加。
7.在LSMC稳步上升时，其原始设备制造商已经减少。
8.随着LSMC持续增长，OEM库存大幅减少。
9.如果需求小于预期，LSMC将不得不持有更多的产成品库存。
如果减少库存而一旦需求增加，那边它就会失去潜在的收入。
因变量变化导致出现下面两个重要问题：一是产品库存的波动，需求能力振荡幅度较大；二是实际能力相对于预期能力而言，幅度偏差越来越大。
用SD模型来探究LSMC的SC如图3所示，包括以下七个循环：1.LSMC市场份额取决于其生产能力，随着订单数量的增加也使市场份额上升，如果LSMC不能满足顾客需求，他们就会流向其竞争者。
2.市场份额的增加带来LSMC的扩张，这是因为当市场份额增加时，更多的收益得以实现，因此就会在满足持续增长的生产能力方面投入大量资金。
3.竞争带来利润的增加和利润的减少。
当收入增加时，利润就增加。
这就导致其竞争者进入该市场，从而减少LSMC市场份额、营业收入和利润的下降；当利润水平很低且市场已经饱和时，将会有很少的竞争者进入该市场。
4.LSMC的扩张。
伴随着生产能力的提升，公司将生产更多的产品。
这将会有更多的资金投入科学研究以生产更好的产品。
正因为如此，LSMC将有能力生产低于竞争者的低价产品，而这将有利于公司的长远发展。
5.LSMC产品生命周期。
LSMC试图推出新产品进入市场来击败其竞争对手；以较大的折扣卖掉其过时的产品，尽管这会导致潜在收益的损失。
伴随产品生命周期的缩短，因反应较慢导致的订单会大大减少。
6.影响LSMC市场份额的竞争因素。
由于OEM市场竞争增加和PC市场业绩增长的原因，在OEM行业消减成本已经成为趋势。
原始设备制造商的工和就是尽可能减少他们的库存。
此外由于PC市场的增长，计算机芯片市场也一直稳健增长，这也导致不现的LSMC竞争对手进入该市场。
7.LSMC市场细分。
由于产品生命周期的缩短，LSMC有高端市场和低端市场两个市场。
要减少库存造成的损失公司必须要进行较大的折扣，这一政策有助于增加产品生命周期。
图3：LSMC动态模型循环示意图3.2神经网络的应用神经网络模式在进行SD模拟结果分析时，最重要的生成所需要的数据，我们确定17个为仿真模型的输入变量，它们如下：1.产品生产周期。
2.订单处理最短时间。
3.完成组装时间。
4.积压调整时滞。
5.目前需求时间测定。
6.延迟能力收购。
7.安全库存覆盖范围。
8.预测范围。
9.积压转换。
10.线范围。
11.每笔组件产量。
12.调整库存时间。
13.预装配库存调整时间。
14.调整成品库存时间。
15.更新订单时间。
16.竞争对手的吸引力。
