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数字技术在供应链中的应用
本研究探讨在工业4.0背景下通过应用数字技术进行供应链优化，重点关注体育领域的跨国公司。本研究探讨了供应链的五个关键要素：生产、库存、位置、转换和信息，以及如何使用人工智能 (AI)、物联网 (IoT) 和企业资源计划 (ERP) 等技术来提高效率和可持续性。在生产中，该公司利用数字技术减少高达 60% 的浪费，并使用基于人工智能的需求预测方法来平衡库存。此外，使用准时生产 (JIT) 和供应商管理库存 (VMI) 系统进行库存管理有助于降低存储成本并避免库存短缺。运输管理系统（TMS）技术的实施，使得配送管理更加高效，加快了交货时间，降低了运输成本。通过原材料回收计划，该公司还成功加强了可持续发展力度。在整个供应链流程中使用集成的 ERP 可以实现实时信息流，从而提高生产和分销计划的准确性。研究结果显示，采用数字技术不仅可以提高运营效率，而且可以增强企业的可持续性。本研究建议实施可持续的数字创新，以在全球竞争时代最大限度地提高供应链效率。关键词：企业资源规划 (ERP)、工业 4.0、即时生产 (JIT)、可持续性、供应链。
学校食品管理局关于供应链中断和学生参与的调查 III
美国农业部 (USDA) 食品和营养服务局 (FNS) 管理着 16 个营养援助计划，其使命是与合作组织合作，通过为儿童和低收入人群提供食物、健康饮食和营养教育，以支持美国农业并激发公众信心的方式提高粮食安全并减少饥饿。儿童营养计划，例如国家学校午餐计划 (NSLP) 和学校早餐计划 (SBP)，每天为数百万儿童提供营养均衡、低成本或免费的午餐。这些计划由学校食品管理局 (SFA) 管理，这些机构由一所或多所学校组成，这些学校会获得报销以提供符合联邦要求的膳食。COVID-19 疫情从 2019-2020 学年 (SY) 开始对学校膳食运营产生了重大影响。疫情扰乱了学校餐饮服务中使用的食品、设备和其他用品的供应链以及劳动力市场。虽然经济状况在某些方面有所改善，但影响食品和劳动力成本和可用性的问题仍然存在。为了向各州和儿童营养计划运营商提供尽可能好的支持，FNS 一直在与 SFA 合作，以收集有关当前学校食品挑战的及时和准确信息。第一次学校食品管理局供应链中断调查收集了 2021-2022 学年 1 期间供应链中断范围的信息，第二次调查针对 2022-2023 学年进行。2 FNS 于 2024 年 1 月 29 日至 2024 年 3 月 19 日通过 20 分钟的在线问卷进行了学校食品管理局关于供应链中断和学生参与的调查 III。调查问卷被发送给所有在学校运营儿童营养计划 3 的 SFA，以收集有关 2023-2024 学年期间持续供应链中断的影响的信息。调查的回复率为 71%，所有州和地区的 SFA 都做出了回应。以下结果加权 4 以具有全国代表性。整个报告中的米色标注框中包含了来自开放式回答的说明性引述。
人工智能在现代供应链中的变革作用
Krystian Redżeb 1 摘要：目的：本研究深入探讨人工智能（AI）如何改变供应链管理（SCM）行业，特别是与供应链协作（SCC）的关系，以及他们的团队合作如何影响供应链绩效（SCP）。该研究着眼于人工智能工具如何提高运营效率和客户满意度，同时降低成本和促进可持续发展，强调了努力实现这些目标的重要性。通过分析大量数据和创建表示，该研究展示了人工智能在重塑当代供应链方面令人兴奋的潜力。设计/方法/方法：该研究采用多种研究方法，将检查与案例研究和视觉辅助相结合以进行分析。信息是通过有组织的调查收集的，然后通过专家评估进行改进，并使用回归和中介建模技术进行检查，以掌握人工智能技术可持续性（SCC）与可持续消费实践（SCP）之间的关系。图表和比较图被用作展示主要发现的辅助手段；此外，还研究了亚马逊和 DHL 等公司的真实案例，以深入了解人工智能应用，例如预测分析跟踪系统和风险最小化策略。研究结果：该研究说明了人工智能如何通过自动化任务和根据预测做出实时决策来改善供应链管理。供应链协作在提高人工智能的有效性方面发挥着作用，它通过在利益相关者之间建立信任并实现信息交换以共同解决问题。研究结果表明，供应链协作对受人工智能进步影响的供应链绩效有影响。这凸显了充分利用人工智能技术的全部功能的重要性。此外，事实证明，人工智能通过优化资源利用率、减少浪费和倡导循环供应链框架，对促进可持续发展有影响。实际意义：研究结果强调了公司通过将技术进步与团队合作方法相结合来采用人工智能技术的战略的重要性。敦促公司将资源投入到人工智能驱动的解决方案中，例如预测分析和增强算法，同时与供应链合作者建立信任和开放性。政府官员应该研究鼓励友好实践、坚固性和建立人工智能驱动环境的系统，以满足当今供应链的需求。原创性/价值：本研究结合数据分析和研究具体案例的结果，深入探讨了人工智能如何影响供应链管理
解决马铃薯供应链中粮食损失的根本原因
大幅减少粮食损失需要确定战略措施。大多数损失通常由几个根本原因造成。请考虑帕累托原则：20% 的问题通常会导致 80% 的问题。因此，建议完成流程级测量并准备一份粮食损失平衡表。然后更详细地检查造成总粮食损失的更重要因素，以确定根本原因和潜在补救措施。然后与相关利益相关者讨论这些补救措施，以确保就战略措施及其实施方式达成广泛共识。
沼气中的甲烷排放和欧盟的生物甲烷供应链中的
本文档是欧盟委员会科学和知识服务联合研究中心（JRC）的出版物。它旨在为欧洲决策过程提供基于证据的科学支持。本出版物的内容不一定反映欧洲委员会的立场或意见。欧洲委员会和任何代表委员会行事的人都不是对本出版物可能使用的使用。有关本出版物中使用的数据源的方法和质量的信息，该数据源既不是Eurostat，也不是其他委员会服务，用户应联系参考资源。所采用的名称和地图上的材料的陈述并不意味着欧盟关于任何国家，地区，城市或地区或其当局的法律地位的任何意见的表达，或者就其边界或边界的界定。
区块链中的决策分析和人工智能简介
本迷你专题讨论会重点介绍如何使用区块链中的智能合约和人工智能 (AI) 来自动化决策分析以提供新服务。智能合约可以跟踪变化并自动化供应链系统、记录所有权转移的账本和去中心化自治组织 (DAO) 治理中的决策。过去十年，区块链技术和智能合约的快速发展推动了加密领域商业的急剧增长。去中心化金融服务 (DeFi)、供应链系统、医疗保健、制造系统和农业都受到了由智能合约支持的分布式账本技术 (DLT) 的影响。智能合约是在以太坊等区块链上运行的可执行代码，用于促进、监控和执行各方之间的交易和协议，而无需使用传统的受信任第三方。这些智能合约可以自动化两方或多方之间商业所需的决策分析。人工智能在检测欺诈和滥用方面至关重要，使这些系统和组织无需人工干预即可运行。如果区块链商务要普及，那么了解有效和高效智能合约所需的特征和最佳实践以及人工智能如何使这些系统能够自主运行至关重要。
使用动态供应链中的实时库存优化
摘要 本文探讨了先进的人工智能 (AI) 技术对动态供应链中实时库存优化的变革性影响。引言强调了库存优化的重要性和传统方法的局限性，为人工智能的整合奠定了基础。全面的文献综述总结了人工智能在供应链管理中的应用的现有研究，确定了关键差距和需要进一步探索的领域。然后，本文深入研究了各种人工智能技术，包括机器学习、深度学习和强化学习，详细介绍了它们在预测需求和供应方面的应用，以及在实时库存系统中实施这些技术的好处和挑战。对人工智能驱动的库存优化的分析揭示了供应链响应能力、效率和风险管理的显著改善，同时讨论了不同行业和组织规模的可扩展性和适应性。结论总结了主要发现并为未来的研究和实际实施提供了建议，强调需要提高数据质量、模型透明度和道德考虑。通过利用
如何引用本文：Kudakwashe, T. & Pooe, D.，2024，《快速消费品行业的供应链中断》，《运输杂志》
全球和本地商业环境正在经历前所未有的供应链中断（Blackhurst、Dunn 和 Craighead 2011）。由于意外中断事件，供应网络变得越来越不稳定，损害了公司获得竞争市场优势和提高盈利能力的能力（Butt 2021）。供应链经理需要意识到供应链中断，因为它们可能代价高昂，商品和服务的损失会对整个供应链产生负面影响（Benton 2020）。意外的灾难性事件使供应系统容易受到中断的影响，导致商品流动中断并影响盈利能力（Simchi-Levi、Wang 和 Wei 2018）。2021 年，供应链中断给全球供应网络造成的损失比历史上任何时候都要大（哈佛商业评论 2021；世界经济论坛 2021）。 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 疫情对供应稳定性和完整性提出了重大甚至是全新的挑战，这意味着必须重新考虑和加强快速消费品 (FMCG) 业务的有效管理技术或战略行动 (Ivanov & Das 2020)。
意大利供应链中的货运犯罪
意大利的货物盗窃威胁十分严重，货物窃贼会使用各种方法来窃取货物。抢劫和入室盗窃事件时有发生，意大利的货车劫持事件比欧洲其他许多地方都更为常见。劫持往往伴随着暴力，因此意大利司机的安全问题令人担忧。众所周知，盗贼团伙会冒充警察实施这些犯罪行为。与欧洲其他地方一样，由假承运人或假货运代理人进行的虚假提货行为正变得越来越普遍。有时，这也可能是司机谎报货物被盗，而实际上他们自己偷了货物。司机通常是同谋内部人员，他们会向犯罪团伙出示高价值货物的证件。正如本报告后面所讨论的，意大利的安全停车场所很少，盗贼往往能够随意盗取这些货物。