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公司的运营研究允许确定改进机会，过程的关键阶段以及相关信息，从而可以更好地了解整个过程。在分析供应链时，可以找到不同的方法，在参与者之间的同步方面产生了上涨，从而达到了更好的响应时间，并具有较高的能力面对需求的波动。当在某种程度上存在较高的变异性时，供应链的复杂性就会增加，这就是为什么在计划内部过程时必须考虑经济和地缘政治方面的原因。这提出了找到可行且可持续的解决方案的挑战，该解决方案保证了供应链的需求要求。此外，有必要创建一种有效的数据分析方法，决策者可以利用过程知识，其标准和经验来专注于系统的敏感梯队。研究目标是实施机器学习算法，以通过可持续的范围分析供应链的敏感性。这包括针对可持续发展目标的优化过程和建模建议的整体指标。此外，还开发了交互式工具来解决基于线性编程和不同标准（包括经济，环境和财务考虑）的优化问题。实现了预期的净现值结果663％。上面的案例研究是对哥伦比亚纺织行业的案例研究，该行业需要通过多个客观范围来分析投资和运营替代方案，以确保良好的性能和稳定性。此外，发现操作替代方案不仅可以改善各种指标的预期结果，而且还改善了系统动力学和弹性（净空），并在整个时间范围内减少了废物。总而言之，提出了一种基于数据的方法来分析可持续供应链的敏感性，从而有机会识别有价值的见解，该洞察力可以指导决策过程以更好地绩效和/或更少的可变结果，以研究所研究的不同目标。
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