25、油气供应链业务流程重组项目的贝叶斯评估

油气供应链业务流程重组项目的贝叶斯评估

1 研究模型

本研究采用自上而下的方法评估业务流程重组（BPR）项目的成功与否。研究方法主要由泊松过程组成，运用顺序蒙特卡罗（SMC）方法进行推理操作和计算二分模型的边际似然。主要使用 PyMC3 和 ArviZ 这两个概率编程库进行分析，代码在 Linux Ubuntu 21.04 操作系统的 Python 3 环境中编写。

研究流程从问题定义开始，旨在评估油气供应链中 BPR 项目的有效性。以下是具体的研究流程：

1.1 概念化

基于交易成本理论，将“影子销售”现象作为案例项目的主要绩效指标。影子销售指下游供应链中已完成销售操作，但自动化系统未记录数据的情况，这会导致直接和间接运营成本。
概念化阶段包括定性和定量数据收集：
- 与参与项目的两位专家进行半结构化访谈，让他们回答九个开放性问题以明确项目细节。
- IT 团队准备了全国加油站每日影子销售频率的时间序列数据集。假设 s 是影子销售的观测变量，t 是时间，得到训练集 (D = {(t_i, s_i); i = 1, 2, \cdots, 301})，其中存在一个潜在关系 f 从输入 (t_i) 生成 301 对输出 (s_i)，f 可以是泊松过程。

1.2 泊松过程

假设数据背后存在某些潜在过程生成观测值，设 (\theta = {r, b, e, l}) 是潜在变量的参数集。其中，r 是影子销售遵循的泊松过程的速率参数，反映供应链成本绩效随时间的变化；b 可能是经过重新设计的流程实施后，时间序列上的一个假设性能断点，它将性能分为早期强度 e 和晚期强度 l。
泊松过程阶段