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业务物流 - 课程工作教学大纲（更新8/2024）全球供应链管理（JJC -SCM 100，SCM 110，SCM 120，＆SCM 140）
一年，如果损坏或丢失，负责更换费用。学生还将每天使用计算机来完成任务，并必须保持其状况。●出勤政策 - 10个或更多缺勤将导致出勤合同。●化妆政策 - 所有学生都负责检查Google教室的日常课程和公告。有原谅/豁免的学生将在返回后三天授予完成所有任务以进行全部学分。有未成因/未知缺席的学生将负责在分配的日期之前完成课程，并鼓励与Zitzke夫人联系。●额外学分政策 - 将由教师酌情提供额外的信用，并为所有学生开放。●学术荣誉守则 - 学术荣誉守则的目的是维持一个以学习为中心的环境，在该环境中，所有学生都应表现出诚信，荣誉，责任，并认识到对自己的学术行为负责的重要性。●知识产权
AI Adents in Oracle SCM SAP云和基础架构更新的Oracle Oracle软件许可基础知识 ia no blandjamento epresarial conectado 年度报告2023-24 提升网络操作效率 方向融合中间件 加利福尼亚AB 1305披露 salto Systems ProAccess空间已验证的集成... SPARC 3.6和Oracle Solaris 11.4 的Oracle VM服务器 Oracle零信任云采用 Oracle Exadata数据库服务@cloud@cultener x10m数据表 Storagetek SL8500模块化库系统数据表 b'' exadata云服务X8M将顶级弹性和非干扰性升级提供给企业 Oracle金融服务贷款和租赁EV电池租赁 - 数据表| Oracle b'' 上下文情报定位和品牌安全部门指南 ACS Oracle配置审查系统和软件的建议 工作更聪明，不是更难 Oracle云基础架构：符合数据隐私和主权的领先分布式云 exadata性能和AWR oracle技术全球价格清单 AI创新： - 塑造客户旅程 Oracle维护云数据表 ACS Oracle性能审查以及针对系统和软件的建议 IT＆业务领导者指南Oracle Cloud Applications-6与Oracle平台建立更好业务的原则 Accenture-Digital-12397637.pdf
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供应链管理的过程是什么-SCM
SCM对于任何寻求成功的业务至关重要，因为它可以有效地从供应商到客户的货物，服务和信息。通过监督从原材料到成品的每一步，SCM最小化成本，提高效率并满足客户需求。本文打破了SCM的基本面，强调了其在当今的BIZ环境中的重要性并概述了其关键组成部分。了解SCM对于在全球市场中优化OP和保持竞争力至关重要。SCM协调从原材料到最终产品交付的所有活动，包括计划，采购，制造，物流和向消费者提供产品。它还管理利益相关者之间的信息和财务状况，以确保整个供应链中的无缝协作和沟通。SCM的目标是优化效率，降低运营成本并改善客户体验。有效的SCM减少延迟，提高产品质量并帮助企业保持竞争力。SCM对于各种规模的企业至关重要，因为它可以确保流畅的商品和服务从供应商流向客户。它通过优化库存，运输和生产过程来降低运营成本。SCM还通过确保及时交付和产品可用性，提高客户满意度来改善客户服务。在当今的竞争格局中，拥有固体供应链的企业通过迅速响应市场需求而获得优势。SCM涉及计划，采购，制造，物流和返回管理，以最大程度地减少浪费，增强客户服务并为可持续性努力做出贡献。SCM在全球市场中至关重要，在全球市场中，它有助于管理国际供应商，关税和运输，支持经济的相互联系，并使企业能够有效地扩展。计划需要准确的需求预测和有效的库存管理。采购需要选择可靠的供应商并建立牢固的关系。制造精简生产过程，以确保质量和数量目标，同时最大程度地减少废物。物流协调运输，仓储和分配，以及时交付和成本效率。传统的供应链专注于从原材料到最终客户的物理商品运动。服务供应链管理服务流，强调信息，人工和过程协调，以及时和优质的服务提供。全球供应链可帮助企业在国际市场，供应商，关税和运输中导航，支持经济体的相互联系并实现有效的扩展。全球供应链###全球供应链是指涉及从原材料生产和分销产品到最终消费者的企业和组织网络。它涵盖了各个方面，包括物流，采购，制造和分销。供应链旨在优化效率，降低成本并提高客户满意度。####战略方法存在几种供应链管理（SCM）的战略方法。其中包括： - **精益SCM：**专注于消除诸如库存过多和效率低下的过程中的废物，以创建简化的供应链。- **敏捷SCM：**强调使用灵活的生产和供应商合同对需求和市场状况变化的快速响应。- **六sigma：**使用数据驱动的方法来提高效率，通过降低流程的缺陷和变异性。####关键概念SCM中的一些关键概念包括： - **总质量管理（TQM）：**专注于在整个供应链中的持续改进和客户满意度上的持续提高。- **弹性SCM：**建立供应链，可以通过减轻风险和多元化供应商来承受中断。- **绿色SCM：**旨在通过可持续采购和促进社会责任来最大程度地降低环境影响。####新兴趋势现代供应链环境是由以下新兴趋势塑造的： - **数字SCM：**利用AI，机器学习和物联网等技术来改善预测，库存管理和物流。- **区块链技术：**确保整个供应链的透明度和可追溯性，减少欺诈和改善信任。####挑战供应链经理面临各种挑战，包括： - **由于自然灾害或运输问题而造成的中断。** - **需求可变性，而客户需求突然转移导致库存或储存过多。**管理全球供应链需要仔细的计划，有效的沟通以及适当的工具，以减轻风险并确保顺利进行操作。多个跨境供应商增加了货币波动，关税和地缘政治紧张局势的风险。外部因素，例如经济低迷，贸易战和大流行者可能会严重破坏行动。为了克服这些挑战，公司可以通过多样化供应商，采用高级技术来提高可见性，并投资于应急计划，以迅速适应不可预见的事件。几个关键趋势正在塑造供应链管理的未来。可持续性正成为重中之重，公司采用生态友好的做法来减少浪费并降低其碳足迹。自动化和人工智能正在改变供应链的操作，实现实时数据分析，预测性维护和简化的物流。供应链管理正在适应不断变化的消费者需求，包括更快的交付期望和个性化的体验。诸如区块链之类的技术进步正在提高透明度和可追溯性。越来越重视道德采购，企业专注于整个供应链中的可持续社会负责实践。供应链管理提供各个行业的各种职业机会，专业人员优化了组织内部的商品，服务和信息流。基本技能包括分析思维，解决问题，谈判，物流软件知识和数据分析工具。供应链管理或相关领域的学士学位通常是必不可少的，高级学位或CSCP等认证很有帮助。对SCM专业人员的需求正在扩大，因为企业优先考虑有效的运营和全球采购策略。随着技术进步和国际贸易的扩展，SCM专家对管理复杂的供应链的需求很高，并提高了组织的竞争力。
SAAD, Sameh 和 KHAMKHAM, Mohamed (2022)。人工智能在 GSCM 中的应用——系统文献综述。引自：SHAFIK, Mahmoud 和 CASE, Keith，（编辑）
摘要。由于近年来对环境可持续性和绿色供应链的需求很高，工业和服务企业正在努力寻找有效的技术和方法来解决日益增长的问题并实现环境可持续性。人工智能 (AI) 已成为增强绿色供应链管理 (GSCM) 和实现可持续改进的有效技术之一。该研究旨在通过系统的文献综述探索和确定人工智能对 GSCM 增长和实施的主要贡献。采用五个系统流程来评估和得出最新发表的文献，使用一组纳入和排除标准来识别 GSCM 领域的论文。该研究解决了研究问题并确定了对 GSCM 做出贡献的最突出的人工智能技术。本文通过系统分析和综合提供见解，研究人员和从业者将通过这些见解启发促进 GSCM 的发展。
ASCM 第 31 批在线短期证书课程
采购管理概述和采购的重要性，采购组织结构：角色、职责、权限。制定政策和程序。政策和系统 - 相关性。与其他部门的关系。道德和专业标准。公平、诚信、商业道德、对组织的责任和对待供应商的概念。利益冲突。制造/购买/外包/内部采购决策价格与成本。了解它们中的每一个。各种类型的定价。税收和关税对定价的影响。总拥有成本的概念采购周期 - 作为业务流程一部分的所有活动、来源选择和质量保证。供应商绩效分析，供应商评级系统谈判合同和采购订单。各种类型的合同。采购实践 - 材料类别，如原材料、商品、MRO 项目、资本资产：资本资产租赁。服务采购。影响采购的因素、经济概念、市场分析、环境因素。采购策略 - 缩短周期时间、开发替代供应商、替代材料和工艺。供应商管理策略质量成本、质量管理工具、概述。现代实践 - 电子采购系统和流程概述、电子拍卖。危险品采购 - 安全、法律问题等。绿色采购、采购功能的可持续性绩效评估。
SCM 479：供应链策略2025春季（10520）
我打算为您提供专业的CAPSTONE SCM体验，以通过应用更广泛的，系统级别的技能使用操作逻辑，供应链策略框架，财务分析和业务敏锐的敏锐度来分析如何在供应链中分析性能会影响供应链中的方式，从而为您提供了SCM的任何专业角色来增强您的工作和职业发展的能力。您将使用从您以前的SCM课程中汲取的所有知识和分析：整合和应用知识以塑造组织的供应链来满足其存在的组织的战略目标。目标是将您的供应链领域知识和技能转变为真正的业务敏锐度，运营逻辑，领导力和直觉。到目前为止，您的大部分教育都集中在与需求计划和供应链财务影响有关的技术技能上。本课程的重点是供应链的设计，战略观点，能力确定所需的决策信息以及确保此类信息和创造力的方法以及影响利益相关者/客户的能力。
在人工智能驱动的 SCM 项目中架起可解释性和可解释性的桥梁，以增强决策能力
因此，可解释性被提出作为增强基于人工智能的系统可理解性的替代概念。与可解释性的区别在于“可解释模型是学习更结构化、可解释或因果模型的机器学习技术”[4]。换句话说，简单地说，可以说可解释性回答了“人工智能模型是如何工作的？”的问题，而可解释性则侧重于“为什么人工智能模型会提出这样的决定？”。许多作者都做出了这种区分[8-9]，尽管其他一些人以不加区分的方式使用“可解释性”和“可解释性”这两个术语[10-13]，或者最终坚持可解释模型的卓越性，特别是如果自动决策算法影响人类[14-15]。这种缺乏共识至少在一定程度上是由于解决可解释性问题的领域的异质性。然而，这些关键概念的定义对于研究项目的构建和推进至关重要。这就是为什么我们提出探索这样一个假设，即管理可解释性和可解释性之间的协同作用可以对决策过程产生积极影响，我们为此目的进行系统的文献综述。
