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摘要 - 组织通常很难确定指标变化的原因，例如产品质量和交付期限。当原因置于公司边界之外的多冰量供应链中时，这项任务变得越来越挑战。尽管传统的供应链管理提倡数据共享以获得更好的见解，但由于数据隐私问题，这在实践中并没有进行。我们建议使用可解释的人工智能来分散计算多阶段生产过程中兴趣指标的估计贡献。这种方法减轻了说服供应链参与者共享数据的必要性，因为所有计算都以降级方式进行。使用从实际多阶段制造过程中收集的数据对我们的方法进行经验验证。结果证明了我们方法在检测质量变化来源的有效性与使用Shapley添加性解释的集中式方法相比。
确定多...
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