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World File Search System不可靠性
工业资产车队的早期故障和服务
在针对工业资产车队（例如飞机、喷气发动机、风力涡轮机等）的服务市场中，原始设备制造商和服务提供商通过提供涵盖日常服务以及重大维护和维修的服务相互竞争。由于决策高度受可靠性模型的指导，因此可以肯定地说，服务盈利能力取决于理解操作条件和组件能力之间复杂随机相互作用的能力。不幸的是，运营商引入的激进任务组合、暴露于恶劣环境、维护不充分以及大规模生产问题等因素可能导致预测和观察到的使用寿命之间存在很大差异。本文重点关注早期死亡率对工业资产车队的影响的量化。使用数值实验来研究故障观测次数和车队规模如何影响车队可靠性建模。动态贝叶斯网络实施基于物理的模型，用于模拟车队不可靠性，同时考虑不良材料批次的影响。结果表明，材料能力、不良材料批次在车队中的渗透率以及车队规模极大地影响了模型的准确性。因此，自然观察到较少故障的小型车队运营商在量化早期死亡率时必须处理更大的不确定性。这对他们分配库存、劳动力等资源的能力产生负面影响，并在维修车队时解释生产力损失。另一方面，对于大型车队运营商来说，大量的故障观察可能会造成沉重的财务负担。尽管如此，它还可以减少构建/更新可靠性模型的不确定性，这有助于他们预测未来故障并为服务和维护做好准备。最后，结果还表明，重新启用舰队和开展检查活动等措施可以减轻舰队早期寿命问题的影响。
TEMPEST V Fw 190D-9
令人悲伤的是，战争加速了技术和机械进步的步伐，二战期间的军事航空尤其如此。1940 年，英国剑鱼式鱼雷轰炸机（一种起源于 20 世纪 30 年代的双翼设计）在对抗德国 U 型潜艇、海军舰艇和船舶的行动中表现出色，但不到五年，到 1944 年夏天，英国皇家空军就部署了流星喷气式战斗机对抗英格兰南部上空的敌方 V1 飞行炸弹。同样，在德国，德国空军继续使用 Hs 123 双翼俯冲轰炸机和对地攻击机，这些飞机首次出现在西班牙内战中，直到 1945 年，此时 Me 262 和 Ar 234 喷气式拦截机、轰炸机和侦察机正在与前线部队一起执行飞行任务。发动机开发在战争初期也经历了前所未有的发展，但同时也面临挑战。1942 年 12 月，英国的 D. Napier & Son 发动机工程公司被英国电气集团收购，在前皇家飞行队 (RFC) 飞行员 Frank Halford 少校的监督下，该公司从 1930 年开始设计和生产了一系列三款“H”型航空发动机，它们的四冲程阀门设计各不相同。该系列以刀刃武器命名，最终于 1937 年问世，推出了 24 缸水冷式 Sabre 发动机，该发动机采用斜齿轮驱动套筒阀，功率为 3,000 马力。到 1941 年，Napier Sabre 已被指定安装到计划中的 Hawker Typhoon 战斗机上，该战斗机旨在取代喷火战斗机和飓风战斗机。然而，该项目早期就存在问题，不可靠性表现为“佩刀”动力不足和“台风”机动性不足。尽管如此，通过事故、时机好坏、运气、竞争不足和持续改进等多种因素，
美国陆军基本战斗训练改变了这种关系......
摘要介绍/背景作为肥胖的代理，体重指数（BMI）提供了一种实用的公共卫生指标，可抵抗与肥胖相关疾病趋势的趋势。在单独的基础上，BMI无法区分身体成分的脂肪和瘦成分。此外，BMI和身体成分之间的关系可能会因体育锻炼而改变。我们通过检查美国陆军基本战斗训练（BCT）对BMI和体内脂肪（％BF）之间关联的影响来研究这种动态关系。在女性（n = 504）和男性（n = 965）受训者的开始（第1周）和BCT的结束（第9周）和BCT结束时测量了BMI和％BF的方法。的高度和体重，并通过双X射线吸收法获得了身体成分。在两个BMI阈值（25 kg/m 2和27.5 kg/m 2）下确定了基于BMI的分类的灵敏度和特异性。结果观察到与年龄相关的无脂肪指数（FFMI）的逐渐增加，拐点为21岁。在21岁以上的士兵中，BMI为25.0 kg/ m 2的女性预测女性为33％和29％的bf，男性为23％和20％的BF，BMI为27.5 kg/ m 2的女性为35％和31％BF的男性和26％和26％的BF，男性的开始，分别为BCT，分别为BCT。基于BMI的BF分类的灵敏度和特异性很差。BMI低于20 kg/m 2的士兵的士兵为正常，而不是明显降低％bf，这特别反映了FFMI。结论BCT改变了BMI –％BF关系，与开始相比，在BCT结束时，给定BMI的％BF较低，强调了BMI试图估计身体组成的不可靠性。定义为“超重”的25.0 kg/m 2的特定BMI阈值是健康和绩效结果的过时指标。％bf反映了身体准备的程度，这些数据提供了大于25.0 kg/m 2的合身和有能力的军事力量的证据。
人工智能在...中的机遇与风险
执行摘要 人工智能 (AI) 技术有可能为投资者和投资公司带来机遇。对于投资者而言，AI 可以扩大获得更高质量产品和服务的渠道，提高市场参与度，降低成本，改善用户体验，增强决策能力，并最终提供更好的结果。对于公司而言，AI 可以提高效率和生产力，改善资源配置和客户服务，并增强风险管理和法规遵从性。然而，使用 AI 也存在潜在风险，包括“AI 清洗”、面向散户投资者的产品和服务不完善、“黑匣子”风险、模型和数据风险、缺乏对 AI 相关风险的明确披露、偏见和利益冲突、隐私问题、对第三方服务提供商的尽职调查和监控不足、系统性风险以及助长不良行为者的恶意行为。如果公司在开发和部署基于 AI 的产品和服务时采取“快速行动，打破常规”的心态，这些风险将会升级。如果 AI 以极快的速度和规模部署，潜在的危害可能会非常迅速地影响大量人群并波及整个经济。人工智能技术的快速发展也可能使监管机构难以跟上步伐。监管机构面临的一个挑战是，市场参与者使用基于人工智能的工具的方式在技术上是合法的，但仍然会损害投资者或市场诚信。另一个挑战是，市场参与者使用基于人工智能的工具从事监管机构难以发现的非法活动。缺乏数据和模型透明度可能会增加监管机构发现不当行为的难度。如果监管机构没有足够的资源来监控和处理人工智能的有害使用，这些挑战将会加剧。监管机构和市场参与者必须采取主动而不是被动的方法来应对这些风险。除了定期与所有利益相关者接触外，监管机构还应利用其审查和监督权力来了解公司如何开发和部署人工智能技术。监管机构还应开发自己的技术来检测市场上对人工智能技术的滥用。为此，监管机构需要足够的资源。公司还必须采取有意义的措施，确保他们开发和部署基于人工智能的工具不会损害投资者或市场诚信。如果复杂性、不透明性、不可靠性、偏见、利益冲突或数据不安全影响到人工智能应用，投资者可能会收到次优的产品和服务，损害他们的财务安全，并更广泛地削弱他们对基于人工智能的工具和投资市场的信任和信心。然而，如果公司和监管机构采取积极主动的方法来应对这些风险，人工智能的潜力就可以得到充分发挥。
建立人工智能伦理分析标准
人工智能“是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”（European-Commission 2018）。因为这个定义足够正式和通用，能够涵盖该领域的大多数常见理解，所以它是一个有用的起点。事实上，正是基于这种理解，欧盟委员会高级专家组对人工智能进行了更为细致的定义，即“由人类设计的系统，在给定复杂目标的情况下，通过感知环境、解释收集到的结构化或非结构化数据、根据从这些数据中获得的知识进行推理并决定为实现既定目标而采取的最佳行动（根据预定义参数）来在物理或数字世界中行动。人工智能系统还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来学习调整其行为”（AIHLEG 2018）。除了有关人工智能定义的现有争议之外，我们可以确定以下对其功能至关重要的要素：通过传感器感知环境；根据感知到的数据进行推理/决策；通过执行器进行驱动。如此构想的人工智能为从医学到军事的不同领域开辟了多种可能性，从而引发了多重伦理问题。简而言之，人工智能和自动化的进步可能使对人员及其活动的监视、监控和跟踪更加普遍，以及信息在世界范围内更快地传播，这带来了许多安全和隐私挑战（Stahl and Wright 2018 ）。此外，人工智能在医学、军事和自主武器发展中的潜在促进作用引发了关于不可靠性和问责制的问题（Hammond 2015 ；Hallaq et al. 2017 ；Horowitz 2018 ）。此外，人工智能和自动化一起，可能会带来深远的经济和社会变革，对整个劳动力市场产生影响（Aicardi 等人，2018 年）。哪些类型的工作可能受到影响仍存在争议，但人们一致认为，人工智能将改变工作需求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic，2018 年）。它可能会创造新的职位并消除现有的职位（EGE，2018 年），并通过预测分析等方式对传统的招聘和招募实践产生重大影响。在最先进的人工智能研究类型之一：自学习人工智能中，也出现了紧迫的伦理问题。自学习人工智能可以通过强化学习，不需要人类数据、指导或基本规则以外的领域知识（Silver 等人，2017 年）。据其开发人员称，自学习人工智能无需任何先前的专业知识即可“在具有挑战性的领域达到超人的水平”（Silver 等人，2017 年）。迄今为止，这种人工智能已在有限的环境中成功应用，特别是在国际象棋、围棋和扑克等游戏中，所有相关变量都可以预测，即使通过极其复杂的计算。这些系统在现实环境中的应用（例如自动驾驶汽车）提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除它们的解决只是时间问题的可能性（Sokol 2018）。如果不考虑关注大规模潜在场景（例如超级智能 AI 接管）的“大伦理”问题（Muller 2016），很明显
建立人工智能伦理分析标准
人工智能“是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”（European-Commission 2018）。因为这个定义足够正式和通用，能够涵盖该领域的大多数常见理解，所以它是一个有用的起点。事实上，正是基于这种理解，欧盟委员会高级专家组对人工智能进行了更为细致的定义，即“由人类设计的系统，在给定复杂目标的情况下，通过感知环境、解释收集到的结构化或非结构化数据、根据从这些数据中获得的知识进行推理并决定为实现既定目标而采取的最佳行动（根据预定义参数）来在物理或数字世界中行动。人工智能系统还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来学习调整其行为”（AIHLEG 2018）。除了有关人工智能定义的现有争议之外，我们可以确定以下对其功能至关重要的要素：通过传感器感知环境；根据感知到的数据进行推理/决策；通过执行器进行驱动。如此构想的人工智能为从医学到军事的不同领域开辟了多种可能性，从而引发了多重伦理问题。简而言之，人工智能和自动化的进步可能使对人员及其活动的监视、监控和跟踪更加普遍，以及信息在世界范围内更快地传播，这带来了许多安全和隐私挑战（Stahl and Wright 2018 ）。此外，人工智能在医学、军事和自主武器发展中的潜在促进作用引发了关于不可靠性和问责制的问题（Hammond 2015 ；Hallaq et al. 2017 ；Horowitz 2018 ）。此外，人工智能和自动化一起，可能会带来深远的经济和社会变革，对整个劳动力市场产生影响（Aicardi 等人，2018 年）。哪些类型的工作可能受到影响仍存在争议，但人们一致认为，人工智能将改变工作需求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic，2018 年）。它可能会创造新的职位并消除现有的职位（EGE，2018 年），并通过预测分析等方式对传统的招聘和招募实践产生重大影响。在最先进的人工智能研究类型之一：自学习人工智能中，也出现了紧迫的伦理问题。自学习人工智能可以通过强化学习，不需要人类数据、指导或基本规则以外的领域知识（Silver 等人，2017 年）。据其开发人员称，自学习人工智能无需任何先前的专业知识即可“在具有挑战性的领域达到超人的水平”（Silver 等人，2017 年）。迄今为止，这种人工智能已在有限的环境中成功应用，特别是在国际象棋、围棋和扑克等游戏中，所有相关变量都可以预测，即使通过极其复杂的计算。这些系统在现实环境中的应用（例如自动驾驶汽车）提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除它们的解决只是时间问题的可能性（Sokol 2018）。如果不考虑关注大规模潜在场景（例如超级智能 AI 接管）的“大伦理”问题（Muller 2016），很明显
亚马逊供应链管理ppt
Academia.edu 使用 Cookie 来个性化内容、定制广告并改善用户体验。使用我们的网站意味着同意收集 Cookie 以进行个性化内容和广告。 **演讲者：** **目录：** 1. **供应链管理简介** 2. **供应链管理示例** 3. **亚马逊简介** 4. **亚马逊的供应链管理** 5. **亚马逊供应链管理实践分析** 6. **多层库存系统** 7. **亚马逊供应链管理图解及流程** 8. **亚马逊供应链策略** 9. **供应链管理的优缺点** 10. **改善亚马逊供应链管理的建议** 11. **亚马逊和阿里巴巴押注未来供应链管理：电子零售商大举投资物流** 12. **亚马逊对供应链的举措可能会摧毁竞争对手** 13. **亚马逊选择 Infro 开展全球物流业务** 14. **关于亚马逊的一些事实** 15. **结论** 16. **参考文献** **亚马逊的供应链管理：**亚马逊的供应链管理涉及原材料、在制品库存和成品从原产地到消费地的运输和存储，包括为最终客户提供产品和服务的互联网络、渠道和节点。 **SCM 的定义：** SCM 实践结合了供应链活动的设计、规划、执行、控制和监控，目标是创造净值、建立有竞争力的基础设施、利用全球物流、同步供需和衡量全球绩效。亚马逊的供应链管理实践与其作为客户首选零售商的竞争战略具有战略一致性。使用多层库存管理、运输和 IT 可实现高效运营。亚马逊还将不经常购买或高成本产品的存储和分销外包。亚马逊通过在包装上展示公司徽标来提高品牌知名度，保持客户参与度。 21. 提供免费设施参观，以培养客户关系并展示运营效率。 4. 为产品和服务创建独特的名称，类似于亚马逊的“派克街”和“Kindle”，以产生兴奋感和价值。这一策略还可以推动公关活动，让客户感觉自己参与其中。 22. 供应链管理的好处： * 节省劳动力 * 实现更好的库存控制 * 增加收入 * 增强生产跟踪 * 降低产品故障率 * 提供有价值的客户见解 23. 供应链管理的缺点： * 实施成本高昂 * 竞争对手可能会复制策略 * 需要熟练的人员和经验 * 管理各种职能可能具有挑战性 * 员工可能会抵制 24. 对亚马逊 SCM 的建议： * 通过建立自己的运输和车队来改善最后一英里的交付，解决客户对不可靠性的不满。 * 通过精简供应链管理来减少波动和优化库存水平，解决“牛鞭效应”。 注意：文本已使用“以非英语母语人士 (NNES) 写作”方法重写。 亚马逊和阿里巴巴正在通过大量投资物流来彻底改变供应链管理行业。 这些电子零售商的目标不仅是发展成为世界上最大的物流公司，而且还要彻底改变这个行业。 亚马逊最近对其供应链能力进行了大量投资，计划处理比大多数专业邮政和快递公司更多的货物。 该公司正在建立自己的精简交付系统，可能会取代 UPS 和联邦快递等老牌专家。 亚马逊的计划名为 Dragon Boat，包括租赁飞机、注册海运订舱业务以及创建一个全球交付网络，以控制货物从中国和印度的工厂流向全球主要城市客户家门口。这个庞大的项目绕过了处理货物和全球运输文书工作的经纪人，使亚马逊能够从世界各地的数千家商家那里积累库存，然后以较低的价格购买卡车、飞机和轮船的空间。商家将能够在线或通过移动设备预订货舱，从而创造无缝的国际贸易和运输体验。为了支持这一增长，亚马逊选择了 Infor 的 GT Nexus 部门来协助其物流业务。通过这一战略合作伙伴关系，亚马逊将部分在 GT Nexus 平台上运行其运输和物流，进一步整合其在合作伙伴和供应商之间的供应链信息。亚马逊在物流方面的投资预计将对行业产生重大影响，可能会破坏竞争。该公司计划建立自己的物流公司，整合其供应链信息，并统一其供应链的 IT 系统，这表明其运营将进行重大改革。随着亚马逊继续在物流方面投入巨资，看看这将如何影响市场和行业中的老牌参与者，将会很有趣。Infor 被选中帮助亚马逊简化流程。 GT Nexus 对于亚马逊与这家电子商务巨头的供应商和合作伙伴建立新关系至关重要。该平台提供了供应链的可视性，使亚马逊能够优化库存成本。两天送达服务 Prime 于 2005 年推出，彻底改变了在线零售业。亚马逊扩展了 Prime Now，通过移动应用程序提供一小时送达和杂货订购服务。无人机游戏：亚马逊开发了基于无人机的送货系统，称为 Prime Air。无人机送货预计最早将于 2017 年首次亮相。在杰夫·贝佐斯 (Jeff Bezos) 的愿景推动下，亚马逊的供应链管理战略从客户的角度关注价格、选择和可用性。该公司在全球建立了庞大的基础设施，拥有 145 个仓库，为 50 美元以上的订单提供免费两天送货服务，并提供 365 天退货政策。这导致对电子履行服务的需求增加，对现有企业构成威胁。亚马逊的 SCM 结构展示了将供应链资源整合到一个平台下的力量，使其成为新在线零售商的不二之选。该公司正在推动物流实践的变革，迫使第三方物流供应商重新考虑其产品。亚马逊巨大的出货量限制了运输能力，导致其他在高峰期寻求类似服务的物流公司出现延误。库存管理策略包括创新的库存采购和外包，使亚马逊能够管理和运输自己的产品以及三星和塔吉特等其他公司的产品。这使该公司能够运送超过 1000 万种产品，而沃尔玛只有 50 万种。其他供应链策略包括通过六西格玛、精益制造和全面质量管理 (TQM) 技术进行持续改进。亚马逊在国际范围内运营，向全球近 200 个国家/地区发货，并使用全球贸易管理解决方案为客户提供详细的成本信息。供应链优化技术 (SCOT) 使亚马逊能够通过预测需求、预测库存需求和使用机器学习和数据科学等先进技术选择供应商来快速交付订单。SCM 对运营效率至关重要，有助于亚马逊的成功。• 公司成功通常与员工满意度相关，因为组织寻求能够有效管理供应链运营的熟练员工。• 供应链管理 (SCM) 影响业务的两个主要方式包括改善客户服务和提高盈利能力（提高利润）。• 亚马逊的惊人收入（2015 年为 1070 亿美元）和市值超过沃尔玛，证明了 SCM 在实现业务成功方面的关键作用，尤其是对于电子商务巨头而言。这使得该公司能够运送超过 1000 万种产品，而沃尔玛只有 50 万种。其他供应链策略包括通过六西格玛、精益制造和全面质量管理 (TQM) 技术进行持续改进。亚马逊在国际范围内运营，向全球近 200 个国家/地区发货，并使用全球贸易管理解决方案为客户提供详细的成本信息。供应链优化技术 (SCOT) 使亚马逊能够通过预测需求、预测库存需求和使用机器学习和数据科学等先进技术选择供应商来快速交付订单。SCM 对于运营效率至关重要，有助于亚马逊的成功。• 公司成功通常与员工满意度有关，因为组织寻求能够有效管理供应链运营的熟练员工。• 供应链管理 (SCM) 影响业务的两个主要方式包括改善客户服务和提高盈利能力（提高利润）。• 亚马逊的惊人收入（2015 年为 1070 亿美元）和市值超过沃尔玛，表明 SCM 在实现业务成功方面发挥着关键作用，尤其是对于电子商务巨头而言。这使得该公司能够运送超过 1000 万种产品，而沃尔玛只有 50 万种。其他供应链策略包括通过六西格玛、精益制造和全面质量管理 (TQM) 技术进行持续改进。亚马逊在国际范围内运营，向全球近 200 个国家/地区发货，并使用全球贸易管理解决方案为客户提供详细的成本信息。供应链优化技术 (SCOT) 使亚马逊能够通过预测需求、预测库存需求和使用机器学习和数据科学等先进技术选择供应商来快速交付订单。SCM 对于运营效率至关重要，有助于亚马逊的成功。• 公司成功通常与员工满意度有关，因为组织寻求能够有效管理供应链运营的熟练员工。• 供应链管理 (SCM) 影响业务的两个主要方式包括改善客户服务和提高盈利能力（提高利润）。• 亚马逊的惊人收入（2015 年为 1070 亿美元）和市值超过沃尔玛，表明 SCM 在实现业务成功方面发挥着关键作用，尤其是对于电子商务巨头而言。