基于Meta图的物流服务流程分析与设计

来源 :杭州电子科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zane35
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
21世纪以来经济全球化飞速发展,我国服务业规模不断扩大,已经跃居国民经济第一大产业。随着近年来服务业的发展,服务流程分析与设计成为服务企业优化管理、提高顾客满意度的核心与关键环节。服务流程以顾客为核心,以明确顾客需求为起点,给顾客提供定制化服务为终点。服务流程优化可以提高企业运作效率、降低运营成本,还可以提升顾客服务感知。目前对服务流程以基于示意型图形工具的定性分析为主,虽能突显服务流程的特点,但缺少对流程内部各要素间交互情况的讨论和流程运行情况的量化分析。因此,如何提出适用于服务类流程的、且同时具有定性与定量分析能力的专用方法,成为服务企业在流程管理中急需解决的关键问题。针对服务流程建模的问题,本文研究了能同时描述服务流程信息、任务和组织各元素交互情况并具备量化分析能力的Meta图。在已有Meta图的基础上进行拓展,提出了条件概率Meta图,进行了基于条件概率Meta图的服务流程设计。并结合服务蓝图,将前后台分析与顾客接触点等服务特点引入Meta图设计中,应用到一个物流案例中。本文的主要研究内容如下:(1)针对Meta图存在的条件不闭合问题,提出了条件概率Meta图,改进命题元素结构并添加命题元素成真概率。构建了基于条件概率Meta图的服务流程模型,对条件概率Meta图流程模型进行仿真,验证所提定义与定理的可行性。(2)结合服务蓝图,将服务流程模型中的信息元素按信息来源与前后台再次分类,给出了顾客角度的不同视图分析。提出了顾客接触点统计分析与考虑顾客接触点的流程独立性分析,并从时间、成本、顾客满意度三个角度对服务流程性能展开评估。(3)将上述所提的服务流程设计与分析具体应用到一个物流案例中,对案例中的配送服务流程从Meta图形式化分析和前后台两个角度展开分析讨论,以验证所提方法的实用性。本文在对服务流程和Meta图理论与应用学习的基础上,对Meta图进行拓展,提出更适用于服务流程模型建立与分析的条件概率Meta图。将顾客接触点、前后台分离等服务特点加入基于Meta图的流程设计中,给出了服务流程的性能评估方法。本文提出的基于Meta图的服务流程设计与分析方法适用于服务类流程,具有一定的现实意义。
其他文献
香蕉是世界四大水果之一,在世界水果中占有极其重要的位置。目前我国香蕉果园的管理缺少信息化的支撑手段。如何自动获取香蕉的重要生长参数,提高种植园的科学管理水平,是亟
磁谐振耦合无线电能传输技术是当前无线电能传输领域的热点课题。磁场作为能量传输的媒介,直接影响着系统的传输效率,空间磁场分布研究是解决该技术目前面临问题的一个重要途
信息物理系统(Cyber-physical systems,CPSs)的分布式融合估计因计算速度快、可靠性高、容错能力强等特点受到人们越来越多的重视,在工控系统、智能家居等领域得到广泛应用。
非线性和时滞是控制系统中普遍存在且不可避免的物理现象,也是控制理论研究的热点和难点之一。由于Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型具有无限逼近封闭有界定义域内的任意连续函数
在下雨天气获取图像时往往会在图像中产生雨痕,导致图像中的物体信息被破坏。这可能会导致后续计算机视觉系统的性能下降或者让拍摄者获取不到理想中的照片。要从单一图片中
随着我国经济的发展,我国也渐渐把目标放在从“经济导向”到“社会导向”,“政府本位”向“民众本位”的方向转变。提出了建设服务型政府的目标。近几年从“让市场其决定性作
伴随着大数据时代的到来,人类社会进入了一个“数据化生存”的时代,人们每时每刻都在获取海量高维数据。然而,在计算机视觉、图像处理和信号处理等研究领域,这些高维数据往往是冗余的且含有噪声,给数据的存储、传输和分析带来了巨大的困难。因此,对这些海量高维数据进行降维和去噪处理是十分必要的。其中鲁棒主成分分析模型是目前已有的主流降维、去噪方法之一。本文主要研究鲁棒主成分分析模型、算法的改进及其在图像处理中的
心血管疾病是全球死亡的主要原因之一,急性冠脉综合征(ACS,Acute Coronary Syndrome)为其中的一种,在其早期治疗中,评估患者会发生诸如心肌梗死、中风或者死亡等不良事件的风
混合现实是一种将计算机生成的数字信息与现实中的物理世界结合起来的技术,其最显著的特征是全息影像观感体验,而同时,这种观感体验是视觉直观性的直接表现。本文在艺术与技
大数据及其相关处理技术成为当今计算机科学领域和工业界最重要的技术之一,最为崭新的知识获取范式,商业公司和学术科研组织已经将大数据的获取、存储与处理能力作为其核心竞争力之一。大数据面临着诸多问题,数据的规模正在非线性增长,传统的数据库技术早已不能满足大数据的要求。Google公司于2004年提出的MapReduce框架成为大数据时代具有里程碑意义的技术,然而近年来层出不穷的新场景、新应用却使MapR