XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交货时间
多重缠绕和瓦尔米耶拉合作
合作细节包括重新安置线缆和电缆设备，以及整合两家公司的技术专长、专业知识和资源。此次合作将显著提高生产能力和产能，确保供应链更加稳健、响应更加迅速。拉脱维亚工厂的战略位置将缩短交货时间，改善对欧洲客户的服务，同时提供卓越的经济效益和客户满意度。最重要的是，我们将保留完整的 MWC 产品组合，确保我们尊贵的客户能够获得与他们今天购买的相同质量的产品。
批准的材料清单：用于...
属于美国国家公路协会和运输官员协会（AASHTO）产品评估和审计解决方案的产品类别的产品将不受罗德岛运输部（RIDOT）的测试。RIDOT批准将基于对通过AASHTO计划获得的测试结果的评估。路边设备应在适用的情况下符合MASH。罗德岛运输部无法保证清单上的任何产品的可用性。承包商的责任有足够的交货时间检查产品库存，以确保由于材料不可用而没有项目延迟。
Capgemini通过Kuehne+Nagel Alliance加强其供应链命题
例如，它可以通过结合Capgemini的计划操作以及Kuehne+Nagel的物流洞察力和技术平台来解决消费品公司的入站供应可靠性问题。该合作伙伴关系将提供新的供应流量和物流可见性，并与Capgemini的计划能力密切相关。计划者将拥有实时，交货时间和特定于承运人的信息来做出明智的决定。所有这些信息都将使客户能够接收有关ETA和关键供应流入的信息信息，从而避免制造停机时间和空货架。
能源行业的数字化解决方案
不幸的是，在过去两年中，多次中断影响了输电供应链，尤其是关键部件供应链。供应链正面临诸多挑战，疫情和俄罗斯入侵乌克兰的影响更是雪上加霜。这些中断——物流瓶颈、原材料短缺、关键部件需求（如高压直流电缆）、劳动力和技能短缺——导致成本上升、交货时间延长、基本部件短缺以及投资信心下降。设备和关键部件的供需差距扩大，减缓了海上风电加速电力系统脱碳的潜力。
加速超音速技术超燃冲压发动机案例研究
将高超音速技术扩展到大批量生产对美国国防部 (DoD) 提出了重大挑战。高超音速系统非常复杂，由最先进的材料组成，并且依赖于错综复杂的供应链。为了保持和扩大美国相对于外国对手的技术优势，必须采用突破性的制造解决方案来缓解这些问题。金属增材制造 (AM)，特别是激光粉末床熔合 (LPBF)，提供了一种变革性方法来应对这些挑战，它可最大限度地降低成本和交货时间、降低复杂性、利用先进材料并简化供应链。
双重采购库存管理与供应链的非连续交货时间的双重库存管理：数值研究
摘要我们研究了随机的多周期两回能库存系统，在该系统中，买方可以从两个不同的供应商那里采购产品：常规和加急供应商。常规供应商是低成本的离岸供应商，而加急供应商是近岸供应商的反应迅速。这种双重采购系统已经在文献中进行了很好的研究，主要是从买方的角度评估的。由于买方的决定会影响供应链利润，因此我们通过明确考虑供应商来采用整个供应链的观点。此外，我们研究了该系统的一般（非连续）交货时间，最佳策略是未知或非常复杂的。我们从数值上比较了两种不同政策在两回能设置中的绩效：双索引策略（DIP）和量身定制的基础激增策略（TBS）。从较早的研究中，我们知道，当提前时间差异是一个时期时，从买方的角度来看，倾斜是最佳的，但不一定从供应链的角度来看。另一方面，当交货时间差增长到无穷大时，TBS将成为买家的最佳选择。在本文中，我们通过数值（在各种条件下）评估策略，并且我们表明，从供应链的角度来看，TBS通常在几个时间段内的有限的交货时间差下优于降低倾斜度。基于从51家制造公司收集的数据，我们的论文的结果暗示了许多供应链的双重采购设置，即TBS很快成为有益的政策替代方案，尤其是考虑到其简单且吸引人的结构。
从007-Rule-rule-rule-rule-rule-contultations进行注释。 ...
o参见《电力法案》第5（d）条（灵活的框架，因此对生成的需求和投资受到竞争性市场力量的指导）。项目受市场力量管辖，不受一致的交货时间。最好是市场参与者决定自己项目的时间。o当时批准的未知数太多。项目的最终工程尚未完成，设备交货时间尚不清楚。延迟将出现，需要时间延长。o不应匆忙进行建设，尤其是在批准后仍在讨论环境影响的情况下。o应该有标准的施工期，但不会急于项目批准。o更长的构造时间可能会更加尊重档案（土地），历史，药物，水域。o标准的施工期似乎是任意的监管负担。o不应该有最大的时间延长数，但是随着时间的流逝，它们应该逐渐难以获得。o更长的长度构建具有扩展可能性可能是对众多扩展的改进。o建筑对耕作具有破坏性，不确定性对过程不利。施工应在批准的一年内开始，并且扩展数量应有限。重复的扩展/关闭活动是对农业实践最具破坏性的。o没有与AESO协调的，AUC实施它是没有意义的。o AUC不应施加任何限制AER不限制的限制。
COEAI-SPARC关于气候，天气和水的混合物理系统系统
对事件的描述：随着世界上气候变化的威胁隐约可见，能够以适当的交货时间和高空间分辨率来预测极端天气事件比以往任何时候都重要，但也了解各种情况下气候的未来趋势。传统上，这些任务是使用基于物理的过程模型完成的。，但是人工智能和机器学习的巨大进步有可能通过利用远程感知的数据来彻底改变这一领域。该研讨会的目的是将气候科学家和数据科学家汇集在一起，以制定如何使用AI/ML来改善天气，气候和水文学的科学模型。