针对网络协同制造平台的运行能力与绩效评价方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及网络协同制造平台技术领域，特别是指一种针对网络协同制造平台的运行能力与绩效评价方法。所述方法包括：采集网络协同制造平台的多级评价指标及其对应的原始评价分数；建立网络层级结构；根据网络层级结构中的准则和准则下的元素相关分数，得到网络层级模型的初始超矩阵；根据所述网络层级模型的初始超矩阵和预设评语集，得到模糊判断矩阵和指标权重；根据模糊判断矩阵和所述指标权重，得到模糊综合评价矩阵；根据所述模糊综合评价矩阵，得到所述网络协同制造平台的最终评价结果。本发明专利技术利用网络协同制造平台的多级评价指标及其对应的原始评价分数，计算得到网络协同制造平台的最终评价结果，有利于促进网络协同制造平台的可持续发展。制造平台的可持续发展。制造平台的可持续发展。

【技术实现步骤摘要】
针对网络协同制造平台的运行能力与绩效评价方法及装置


[0001]本专利技术涉及网络协同制造平台
，特别是指一种针对网络协同制造平台的运行能力与绩效评价方法及装置。

技术介绍

[0002]网络协同制造平台是一种基于互联网技术的制造业平台，旨在实现企业间的协同合作，共享资源和信息，提高生产效率和降低成本。它通过提供各种功能和工具，使企业能够在供应链中实现实时沟通、协同设计、生产计划、物流管理和质量控制等方面的合作。对网络协同制造平台运行能力绩效进行评价，能够促进平台的改进和持续健康的运行下去。目前，尚未有针对网络协同制造平台的评价模型，这不利于网络协同制造平台的完善和健康发展。

技术实现思路

[0003]本专利技术要解决的技术问题是提供一种针对网络协同制造平台的运行能力与绩效评价方法及装置，以解决尚未有针对网络协同制造平台的评价模型的问题。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：
[0005]一种针对网络协同制造平台的运行能力与绩效评价方法，包括：
[0006]采集网络协同制造平台的多级评价指标、及所述多级评价指标对应的原始评价分数，所述原始评价分数的偏差率小于预设偏差值；
[0007]根据评价目标和所述多级评价指标，建立包含控制层级模型和网络层级模型的网络层级结构，所述控制层级模型包含多个准则，所述网络层级模型包含多个元素组，所述元素组中包含多个元素；
[0008]根据所述准则和所述准则下的元素相关分数，得到网络层级模型的初始超矩阵；r/>[0009]根据所述网络层级模型的初始超矩阵和预设评语集，得到模糊判断矩阵和指标权重；
[0010]根据所述模糊判断矩阵和所述指标权重，得到模糊综合评价矩阵；
[0011]根据所述模糊综合评价矩阵，得到所述网络协同制造平台的最终评价结果。
[0012]进一步地，采集网络协同制造平台的多级评价指标，包括：
[0013]采集网络协同制造平台的多个评价指标；
[0014]根据多个所述评价指标，得到多个一级指标，所述一级指标包含多个所述二级指标，所述二级指标包含多个所述三级指标；
[0015]根据所述一级指标、所述二级指标和所述三级指标，得到多级评价指标。
[0016]进一步地，根据评价目标和所述多级评价指标，建立包含控制层级模型和网络层级模型的网络层级结构，包括：
[0017]将网络协同制造平台运行能力绩效评估作为评价目标、所述一级指标作为准则，得到控制层级模型；
[0018]将所述二级指标作为元素组、所述三级指标作为所述元素组中的元素，得到网络层级模型；
[0019]根据所述控制层级模型和所述网络层级模型，得到网络层级结构。
[0020]进一步地，根据所述准则和所述准则下的元素相关分数，得到网络层级模型的初始超矩阵，包括：
[0021]对所述原始评价分数进行筛选，得到有效分数集；
[0022]根据所述有效分数集中的元素相关性，得到元素相关分数；
[0023]根据所述元素相关分数，得到网络层级模型的初始超矩阵。
[0024]进一步地，根据所述网络层级模型的初始超矩阵和预设评语集，得到模糊判断矩阵和指标权重，包括：
[0025]对所述网络层级模型的初始超矩阵进行规范化处理，得到规范化矩阵；
[0026]对所述规范化矩阵进行加权处理，得到控制层级模型的加权超矩阵；
[0027]根据所述加权超矩阵，得到指标权重；
[0028]根据多个所述元素和所述指标权重，得到评价指标因素集；
[0029]根据所述评价指标因素集中元素对预设评语集中元素的隶属度，得到模糊判断矩阵。
[0030]进一步地，根据所述模糊判断矩阵和指标权重，得到模糊综合评价矩阵，包括：
[0031]根据所述模糊判断矩阵和指标权重，得到多个模糊综合评价向量；
[0032]根据多个所述模糊综合评价向量，得到模糊综合评价矩阵。
[0033]进一步地，根据所述模糊综合评价矩阵，得到所述网络协同制造平台的最终评价结果，包括：
[0034]将所述模糊综合评价向量中各评价指标及其对应的评分及评语，作为所述网络协同制造平台的最终评价结果；
[0035]将所述最终评价结果输出。
[0036]根据本专利技术的另一个方面，提供了一种针对网络协同制造平台的运行能力与绩效评价装置，包括：
[0037]采集模块，用于采集网络协同制造平台的多级评价指标、及所述多级评价指标对应的原始评价分数，所述原始评价分数的偏差率小于预设偏差值；
[0038]建立模块，用于根据评价目标和所述多级评价指标，建立包含控制层级模型和网络层级模型的网络层级结构，所述控制层级模型包含多个准则，所述网络层级模型包含多个元素组，所述元素组中包含多个元素；
[0039]第一计算模块，用于根据所述准则和所述准则下的元素相关分数，得到网络层级模型的初始超矩阵；
[0040]第二计算模块，用于根据所述网络层级模型的初始超矩阵和预设评语集，得到模糊判断矩阵和指标权重；
[0041]第三计算模块，用于根据所述模糊判断矩阵和所述指标权重，得到模糊综合评价矩阵；
[0042]评价模块，用于根据所述模糊综合评价矩阵，得到所述网络协同制造平台的最终评价结果。
[0043]本专利技术的上述方案至少包括以下有益效果：
[0044]本专利技术的上述方案，利用网络协同制造平台的多级评价指标及其对应的原始评价分数，建立网络层级结构，最终计算得到网络协同制造平台的最终评价结果，网络协同制造平台可以根据该最终评价结果进行整改和完善，有利于网络协同制造平台的健康可持续发展。
附图说明
[0045]图1是本专利技术实施例中针对网络协同制造平台的运行能力与绩效评价方法的步骤图；
[0046]图2是本专利技术实施例中网络层级结构的示意图；
[0047]图3是本专利技术实施例中针对网络协同制造平台的运行能力与绩效评价装置的示意图。
具体实施方式
[0048]下面将参照附图更详细地描述本专利技术的示例性实施例。虽然附图中显示了本专利技术的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本专利技术而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本专利技术，并且能够将本专利技术的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0049]如图1所示，本专利技术的实施例提出一种针对网络协同制造平台的运行能力与绩效评价方法，包括以下步骤：
[0050]步骤S1、采集网络协同制造平台的多级评价指标、及所述多级评价指标对应的原始评价分数，所述原始评价分数的偏差率小于预设偏差值；
[0051]步骤S2、根据评价目标和所述多级评价指标，建立包含控制层级模型和网络层级模型的网络层级结构，所述控制层级模型包含多个准则，所述网络层级模型包含多个元素组，所述元素组中包含多个元素；
[0052]步骤S3、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对网络协同制造平台的运行能力与绩效评价方法，其特征在于，包括：采集网络协同制造平台的多级评价指标、及所述多级评价指标对应的原始评价分数，所述原始评价分数的偏差率小于预设偏差值；根据评价目标和所述多级评价指标，建立包含控制层级模型和网络层级模型的网络层级结构，所述控制层级模型包含多个准则，所述网络层级模型包含多个元素组，所述元素组中包含多个元素；根据所述准则和所述准则下的元素相关分数，得到网络层级模型的初始超矩阵；根据所述网络层级模型的初始超矩阵和预设评语集，得到模糊判断矩阵和指标权重；根据所述模糊判断矩阵和所述指标权重，得到模糊综合评价矩阵；根据所述模糊综合评价矩阵，得到所述网络协同制造平台的最终评价结果。2.根据权利要求1所述的针对网络协同制造平台的运行能力与绩效评价方法，其特征在于，采集网络协同制造平台的多级评价指标，包括：采集网络协同制造平台的多个评价指标；根据多个所述评价指标，得到多个一级指标，所述一级指标包含多个所述二级指标，所述二级指标包含多个所述三级指标；根据所述一级指标、所述二级指标和所述三级指标，得到多级评价指标。3.根据权利要求2所述的针对网络协同制造平台的运行能力与绩效评价方法，其特征在于，根据评价目标和所述多级评价指标，建立包含控制层级模型和网络层级模型的网络层级结构，包括：将网络协同制造平台运行能力绩效评估作为评价目标、所述一级指标作为准则，得到控制层级模型；将所述二级指标作为元素组、所述三级指标作为所述元素组中的元素，得到网络层级模型；根据所述控制层级模型和所述网络层级模型，得到网络层级结构。4.根据权利要求3所述的针对网络协同制造平台的运行能力与绩效评价方法，其特征在于，根据所述准则和所述准则下的元素相关分数，得到网络层级模型的初始超矩阵，包括：对所述原始评价分数进行筛选，得到有效分数集；根据所述有效分数集中的元素相关性，得到元素相关分数；根据所述元素相关分数，得到网络层级模型的初始超矩阵。5.根据权利要求4所述的针对网络协同制造平台的运行能力与绩效评价方法，其特征在于，根据所述网络层级模型的初始超矩阵和预设评语集，得到模糊判断矩阵和指标权重，包括：对...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓亮，夏宁，刘小敏，贾志强，贾志森，马志伟，李志刚，
申请(专利权)人：天筑科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：