【摘 要】
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如何综合不同绩效指标对制造系统的绩效做出全面的评价成为研究者和企业界所关注的问题。传统的DEA模型不能有效测度不确定条件下制造系统的绩效。文章首先构建了制造系统评
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71371088;71171101);教育部人文社科基金资助项目(10YJC630199);中国博士后科学基金面上资助项目(2013M540449)
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如何综合不同绩效指标对制造系统的绩效做出全面的评价成为研究者和企业界所关注的问题。传统的DEA模型不能有效测度不确定条件下制造系统的绩效。文章首先构建了制造系统评价指标体系,进而,构建了模糊超效率slack-based measure（SBM）模型,并结合某15个制造中心的实际运行数据进行案例分析。分析发现,模糊超效率SBM模型不仅能有效地处理不确定条件下制造系统绩效评价问题,而且与传统的模糊DEA模型相比具有较强的排序能力。
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