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通过供应链质量管理4.0在循环经济中引入环境挑战：全面审查
摘要：注入循环经济（CE）原则对供应链管理的原则引起了学者和行业专业人员的极大关注。质量管理和行业4.0（SCQM 4.0）已成为中心主题，因为它们有可能提高供应链效率和可持续性。在追求这一目标时，进行了彻底的文献综述，特别关注圆形供应链中的质量管理，并重视行业4.0（i4.0）技术。通过分析1998年至2023年的126篇论文，该系统评价辨别出了普遍的趋势，确定了研究差距，并图表了未来的研究途径。这些结果强调了利用I4.0技术来改善循环供应链中的质量控制的越来越多的学术兴趣。SCQM 4.0有助于更好地理解供应链质量管理4.0，该4.0融合了基础架构实践，这些实践植根于各种破坏性技术和供应链操作中，这些实践与可持续性绩效联系起来，与输入管理，废物处理，废物处理和仅保留在环境方面的三个关键指标。基于这项研究，我们提供了四层SCQM 4.0实践路径来实现CE。
通过采矿行业的供应链质量管理来提高可持续性绩效
摘要：尽管最近已经考虑了供应链管理（SCM）概念的很多考虑因素，但其与质量管理理念的联系很少见，主要是在开展业务的发展中国家，主要是在提取行业透明度计划（EITI）下运作的。虽然质量管理的重要性是全球所承认的，但学术界需要一种更全面的方法来评估内部和外部供应链环境中质量管理的观点。因此，检查了加入EITI后印尼矿业行业可持续性绩效的供应链质量管理（SCQM）实践的影响。为此，数据是从印度尼西亚开业的矿业公司的员工那里收集的，并采用了结构方程建模来检查建筑之间的关系。发现了内部质量管理与可持续性绩效之间的积极而显着的关系。此外，上游质量管理和下游质量管理与可持续性绩效有着积极而显着的联系。因此，这些发现表明，印度尼西亚的矿业公司已经开始应用SCQM来实现其经济，环境和社会成就。从业人员可以利用基于供应链管理实践与三个可持续发展领域之间关系的拟议模型来强调SCQM最佳实践，从而对可持续性绩效产生积极影响。
使用自动化机器学习平台
目标。自动化机器学习（AUTOML）平台使医疗保健专业人员可以根据科学或临床需求在机器学习（ML）算法的开发（ML）算法中发挥积极作用。这项研究的目的是开发和评估这种模型的自动检测和远端手动关节炎（OA）的分级。方法。收集了来自瑞士质量管理（SCQM）中2,863名患者的13,690张手部X光片，并使用Modiie Ed Ed Kellgren/Lawrence（K/Lawrence（K/Lawrence）（K/Lawrence（K/Lawrence）（K/Lawrence（K/Lawrence），收集了346例非SCQM患者的外部控制数据集并为远端的脑臂式OA（DIP-OA）进行评分。giotto（学习预测[L2F]）被用作训练两个卷积神经网络的自动平台，根据K/L分数进行倾斜关节提取和随后的分类。总共提取了48,892个浸入关节，然后用于训练分类模型。热图独立于平台。风湿病学家和放射科医生研究了Web应用程序作为临时用户界面的用户体验。结果。该模型检测DIP-OA的敏感性和特异性分别为79％和86％。对正确的K/L评分进行评分的精度为75％，κ评分为0.76。每个DIP-OA类别的准确性不同，没有OA为86％（定义为K/L得分为0和1），K/L分数为2，46％的K/L分数为71％，k/L得分为3，K/L得分为67％，K/L得分为4。在独立的外部测试集中获得了相似的值。相反，放射科医生表达的需求很低，除了使用热图。对Web应用程序的定性和定量用户体验测试显示，风湿病学家对自动化DIP-OA评分的需求中等至高。结论。汽车平台是开发临床端到端ML算法的机会。在这里，自动射线照相DIP-OA检测既可行又可用，而在单个K/L分数（例如，对于临床试验）中的评分仍然具有挑战性。