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World File Search System运营管理
供应链和运营管理中的人工智能集成
摘要。人工智能 (AI) 已成为供应链和运营管理的变革力量，显著提高了效率和弹性。本文探讨了机器学习、预测分析和实时数据处理等 AI 技术在需求预测、库存管理、物流和风险缓解方面的集成。通过分析不同的数据源，AI 可以提高需求预测的准确性、降低库存成本、优化物流路线并增强供应链的可视性。案例研究和数据驱动的见解展示了 AI 驱动的系统如何使公司能够适应市场动态、防止中断并实现大幅成本节约。研究结果表明，对于旨在优化供应链运营并构建能够应对未来挑战的强大、有弹性的框架的企业来说，采用 AI 至关重要。
全球供应链和运营管理
本课程采用全英语授课，采用互动形式，其模块使学生能够培养可靠的高水平英语语言技能。该课程还利用参与者的专业经验来解决一系列复杂主题。小组工作促进了学生、教学人员和课程所研究领域的专家之间的开放对话和密切联系。所有这些结合起来，营造了一种密集的案例研究工作氛围，从而激发反思和以解决方案为导向的讨论。该硕士学位课程的毕业生将在快速发展的国际全球供应链和运营管理社区中从事各种职业
运营管理和信息系统副教授/正教授
我们对在人工智能、商业分析和供应链管理方面具有专业知识的学者特别感兴趣；但是，我们也会考虑在 OMIS 专业的其他领域具有专长的优秀候选人。学者必须能够在我们的一个或多个 MMAI、MBAN 和 MSCM 课程中教授高级课程。他们有望在商学院内外发起新的研究合作，招募和指导研究生让他们参与前沿研究，并在顶级期刊上发表研究成果。学者应该有领导 OMIS 领域及其项目的愿景，在该领域和整个商学院内营造一种合作和同事关系的氛围，学者还应支持 OMIS 领域教师的成长和专业发展。
供应链与运营管理理学硕士学位学习计划的到期规定，根据 25 年的考试规定
注意：请注意，根据《北莱茵-威斯特法伦州大学法》（大学法 - HG NRW）第 12 节第 5 款，自本公告发布之日起一年后，不再能主张违反大学规章或其他自治法的程序性或形式规定，除非 1）规章未得到适当公布，2）主席团此前曾反对制定规章的机构的决定，3）此前已向大学投诉过形式或程序缺陷，并确定了违反的法律规定和导致缺陷的事实，或 4）在公开宣布规章时未指出排除投诉的法律后果。
元宇宙供应链和运营管理
元宇宙和 Web 3.0 创建了一个新的数字世界，它具有特定的属性和行为，可以复制物理实体的行为和过程并对其产生影响。本研究旨在加深我们对元宇宙如何影响供应链和运营管理 (SCOM) 的理解。利用结构化文献检索的元素，并借鉴网络物理系统、数字孪生、云和数字供应链以及工业 4.0/工业 5.0 概念，我们提出了一个涵盖多个社会技术维度的元宇宙 SCOM 框架。我们认为，进一步的元宇宙发展可能导致物理 SCOM、元宇宙 SCOM 和 SCOM 共存，以协调物理世界和元宇宙世界。我们提供了一个结构化的未来研究议程，指向由元宇宙驱动的可见性、数据分析的计算能力、数字协作和连接性等新的研究问题和主题。新的研究领域可以专门针对元宇宙和新颖的 SCOM 流程和决策领域（例如，元宇宙和实体产品的联合需求预测、元宇宙中的数字库存分配、元宇宙和实体世界的综合生产计划、以及数字产品的定价和签约）以及新的绩效衡量标准（例如，虚拟客户体验水平、数字产品的可用性以及数字弹性和可持续性）。
Thanos Papadopoulos、Uthayasankar Sivarajah、Konstantina Spanaki、Stella Despoudi、Angappa Gun- nasekaran。社论：人工智能 (AI) 和制造业、生产和运营管理研究中的数据共享。国际生产研究杂志，2022 年，人工智能 (AI) 和制造业、生产和运营管理研究中的数据共享，60 (14)，第 4361-4364 页。10.1080/00207543.2021.2010979。hal-03766170
Thanos Papadopoulos、Uthayasankar Sivarajah、Konstantina Spanaki、Stella Despoudi、Angappa Gun- nasekaran。社论：人工智能 (AI) 和制造业、生产和运营管理研究中的数据共享。国际生产研究杂志，2022 年，人工智能 (AI) 和制造业、生产和运营管理研究中的数据共享，60 (14)，第 4361-4364 页。10.1080/00207543.2021.2010979。hal-03766170
IBH 3BE3运营管理冬季2025课程大纲 4PA3冬季2025大纲 - DeGroote商学院
至关重要的是，学生必须在网上注意自己的互动，因为该代码在虚拟学习环境中仍然有效。该代码适用于任何不利影响，破坏或干预合理参与大学活动的互动。学生的干扰或行为会非常重视在线平台上的大学功能（例如，使用Avenue 2学习，Webex或Zoom进行交付），并将非常重视并将对其进行调查。结果可能包括限制或删除所涉及的学生对这些平台的访问。
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