在当今中东和全球复杂且快速发展的市场中,企业正专注于确保更快的市场响应、降低成本和增强弹性的供应链战略——特别是通过确保稳定可靠的供应源。与此同时,政府组织也做出了重大努力,通过促进本地化来刺激当地经济。随着地缘政治紧张局势、流行病和气候风险等干扰事件频繁发生,对有效供应链战略的需求日益增长,企业正在积极重新配置其供应链,以更好地应对新出现的挑战。最近的红海危机凸显了对替代运输路线的迫切需求,暴露了主要区域贸易走廊的脆弱性。正如我们在《中东经济观察》中所探讨的那样,这种干扰迫使全球贸易绕过非洲,大大增加了成本和运输时间。
在供应链级别上的合作是确保设计服务符合客户需求的关键,同时也要确保这些服务顺利提供(Morgan-Thomas,2016; Pilon和Hadjielias,2017; 2017; Ruiz-Alba等人,2019AB; Johansson et al。指的是制造业中的服务,服务不是一个新的研究领域,但它仍然缺乏就其定义,理论背景和影响的共识(Pinillos等,2022)。Furthermore, because most of the servitization research has been focused on the focal manufacturing firm, an examination of the servitization literature shows a limited understanding of the role of inter-firm relationships and supply chain collaboration (SCC) (Bikfalvi et al., 2013; Finne and Holmström, 2013; Xu et al, 2020; Galvani and Bocconcelli, 2022).试图阐明这一差距,这项调查着重于SCC对服务的影响。
摘要尽管对行业4.0提供供应链弹性(SCR)的机会感兴趣,但对此类贡献的基本机制知之甚少。该研究开发了一个路线图,该路线图解释了供应链如何利用行业4.0 SCR功能。该研究进行了以符合条件为中心的文献综述,并确定了16个功能,该功能通过该功能4.0增强了SCR。结果表明,所确定的行业4.0 SCR功能高度相互关联,供应链成员应将其数字化策略与行业4.0提供这些功能的顺序保持一致。行业4.0对SCR的贡献首先涉及提供以数据为中心的功能,例如供应链自动化,信息和通信质量,过程监视和可见性。行业4.0进一步允许供应链合作伙伴更好地协作,以改善供应链图,复杂性管理和创新功能。通过这些功能,通过提高供应链操作的透明度,灵活性和敏捷性,行业4.0提供了更依赖但因此的弹性功能,例如供应链响应能力,自适应能力和连续性管理。路线图进一步解释了每对行业4.0 SCR功能如何相互相互作用,同时促进供应链的整体弹性。该研究讨论了可能的含义,并概述了未来研究的重要途径。
在线零售业影响了超级市场的批量仓库,捕捞和亚马逊的销售,但是它们从东欧或南美等地方进行的散装线条,例如洗衣粉,洗碗片等。通常比在澳大利亚获得同一品牌便宜。
在动态行业的跳动心中,我们建立了更多的联系,并且在批判性地使它们计算。从扩大我们的“进入”活动和会议到发展在线社区并提供支持数据的营销解决方案,我们通过突破机会,可持续性和增长的界限来激活更多潜力。
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。
UCH引擎盖还旨在撤离与大型蒸汽生产设备一起使用时可能在其内部容积内形成的冷凝滴。引擎盖配备了安装在容积量的所有四个侧面上的排水沟系统。该系统收集从侧面流动的水滴和引擎盖的天花板,其钻石点的形状有助于其流动。这些规定通过限制降温滴落的风险
随着世界各国政府和企业采取措施向以可再生能源为基础的绿色经济转型,企业将需要增加镍、钴、锂和石墨等关键矿物的供应。与此同时,有关采矿活动对环境和社会产生负面影响的报告越来越多。为确保全球公正、负责任地向可再生能源转型,原材料和矿物的开采必须避免对土著人民、当地社区和环境造成损害。在我们能源转型所需的关键矿物中,镍正受到公众越来越多的关注,因为预计未来十年镍的需求将急剧增加,而且镍的开采还会带来重大的环境和社会风险 1 。
抽象可解释的人工智能(XAI)在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链(SC)平台的出现改变了SC相互作用的性质,导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统(DSS)的文献进行彻底分析,并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明(SHAP)技术使用Python机器学习(ML)过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准,以识别XAI和DSS的组成部分,从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力,在线数据集的利用,所检查的变量数量,学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究,强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
6.6线平衡植物具有连续流动过程,并产生大量标准化组件更喜欢输送机组装线。在这里,工作中心的测序是在每个阶段进行一定数量的总工作进行的,以便在传送带线结束时,最终产品出现了。这需要仔细的预备,以平衡每个工作中心之间的时机,以使空闲/等待时间最小化。这种内部平衡过程称为组装线平衡。线平衡定义为创建工作站并根据预定的技术序列为其分配任务的过程,以便将每个工作站的空闲时间最小化。在完美的线平衡中,每个工作中心都在固定的持续时间内完成其分配的工作,以使所有操作的输出在生产线上相等。如此完美的平衡很难实现。某些工作站/中心花费更多的操作时间,导致后续工作中心变得闲置。平衡可以通过