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Chen Yeh。免疫检查点治疗今天...
食物浪费是一个严重的问题，大约每年浪费了全球生产的所有食物的三分之一。这个问题不仅加剧了粮食不安全性，而且还具有重大的环境影响，例如温室气体排放，土地利用，消耗和生物多样性的损失以及经济损失。从经济上讲，食物浪费代表了资源的大量损失，包括劳动力，能源和资本投资于粮食生产，加工和分销。这个问题被认为是全球危机，这不仅是由于资源效率低下，而且还因为其对粮食安全的影响。随着全球迅速增长的人口，解决食品浪费已成为确保可持续食品系统的迫切需要。机器学习（ML）通过使用大型数据集和高级算法来更准确地预测食品需求，优化库存管理并提高供应链效率，从而为这一挑战提供了创新的解决方案。ML在减少食物浪费方面具有巨大的潜力，因为它可以根据过去数据更好地预测未来的需求，并相应地调整库存水平。这对于管理易腐食品特别有利，因为它们的可能性更高。机器学习算法可以分析大型数据集，以更准确地预测食品需求，优化库存管理并提高供应链效率。这些算法分类为三种主要方法，可以使用各种方式来减少食物浪费。
人工智能对胡志明市电子商务业务的影响 Nga ThiDang 1*、Toan MinhNguyen 2 1 交通与通信大学，越南河内市东大区郎上坊 Cau Giay 街 3 号 2 胡志明市工业大学，越南胡志明市 Go Vap 区第 4 坊 Nguyen Van Bao 12 号
摘要：电子商务被谈论了很多，但更深入地了解其在企业实践中的应用，为经济效益做出贡献是一个需要更多讨论的问题。人工智能（AI）是未来几年对电子商务影响最大的技术。根据IBM的一份报告，超过90％的生产组织正在考虑采用企业级AI。此外，Gartner的一份报告预测，37％的组织已经以某种形式实施了AI。从优化库存水平到智能欺诈管理，AI所做的不仅仅是向客户发送个性化的产品推荐。本研究基于对相关概念的研究和胡志明市电子商务企业的现状，旨在分析人工智能对胡志明市电子商务企业管理和业务流程的影响，从而提出改善胡志明市企业电子商务业务的解决方案。关键词：人工智能（AI），影响，电子商务，电子商务企业，胡志明市。版权所有 © 2022 作者：这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 国际许可 (CC BY-NC 4.0) 条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，用于非商业用途，前提是注明原作者和来源。简介
增材制造对飞机供应链绩效的影响
摘要 目的——本文旨在评估增材制造 (AM) 实施对飞机供应链 (SC) 网络的影响。本文研究并比较了增材制造和传统制造的备件库存控制系统，揭示了对 SC 性能的见解。 设计/方法/方法——一家领先的全球商业航空公司的 SC 网络数据用于对研究问题进行建模。采用系统动力学模拟方法，为管理人员提供见解。 发现——通过实施 AM，SC 效率显著提高，使其成为全球 SC 值得的投资。AM 有助于平衡库存水平，提高响应能力，同时减少供应网络中的中断和碳排放。 实际意义——本文为 AM 在飞机 SC 中的应用以及 AM 对备件库存系统的影响提供了指导。 原创性/价值——这项研究为在新的颠覆性技术驱动下对 SC 重新设计做出关键管理决策提供了有力的证据。下一代 SC 和物流将取代当前对 AM 机器满足材料产品的需求。关键词 绩效测量、模拟、增材制造、供应链、航空航天工业 论文类型 研究论文
供应商管理库存流程
▪ 供应商应根据 Essity 的需求和其他 SMI 数据创建最佳交货计划，作为预期计划装运的指示。所有交货都应插入“计划协作页面 - SMI 视图”，然后单击“发送数据”按钮将数据发送给 Essity。这会自动更新 Essity SAP ERP 系统中交货计划行的计划协议。 ▪ 供应商应确保根据最小/最大库存水平，在计划装运承诺的交货日期内计划和交付数量。 ▪ 供应商应定期进行计划，以将计划行转换为确定订单。只有计划在未来 14 天交货的货物才能转换为确定订单。 ▪ 如果供应商无法在交货日期前交付计划数量，他们应提前更新计划装运，以避免过去出现未交付的计划装运。 ▪ 如果最初计划的数量与实际发货的数量不一致，则无需更新计划页面上的值，因为系统将根据良好收据自动清理计划行（交货不足的 10% 容差设置）。 ▪ 供应商应创建发货通知并通过约定的通信渠道发送发货文件 [手动创建 ASN 并在 SAP Business Network 上上传 CSV，将发货 .CSV 文件发送到 MFT 服务器或通过 cXML 连接发送]
大数据分析对有效库存的影响...
4，Dhanajay Bhavsar教授5和Nilambari Moholkar教授6 MBA系，D.Y Patil Technology，Pimpri，印度Pune，D.Y Patil Technology。摘要 - 。在现代数字化转型时代，大数据分析已成为优化库存管理流程的强大工具。通过利用跨供应链产生的大量数据，组织可以获得对需求预测，库存水平和补给策略的可行见解。本研究探讨了大数据分析对提高库存管理效率的影响，重点是降低成本，提高订单的准确性以及最小化的库存和推销量等关键指标。该研究深入研究了预测分析，实时监测和机器学习算法的应用，以识别模式，预测需求波动并自动化决策过程。此外，它研究了将大数据分析纳入传统库存系统的挑战，包括数据质量，基础架构要求以及对熟练人员的需求。这些发现强调了大数据分析在启用数据驱动的库存策略，促进弹性并在动态市场中获得竞争优势的变革潜力。本文通过提供有关大数据分析如何彻底改变可持续业务运营库存管理的信息，从而有助于不断增长的文献。关键字 - 大数据分析，库存管理，供应链优化，数据驱动的决策，预测分析，需求预测，需求计划，供应链效率
物流和...
物流和供应链管理是复杂系统的两个示例，它们从离散事件模拟（DES）的建模和分析功能中受益匪浅。为了克服物流和供应链管理中的障碍，本研究提出了基于使用离散事件模拟的解决方案。该策略是非常深入的，特别强调了供应链系统准确表示，模拟模型的验证，场景开发，模拟结果的分析以及基于关键性能指标的性能优化。该策略强调迭代模拟，其主要目标是通过常规模型更新进行持续改进。在本研究中也讨论了供应商，生产设施，仓库，运输网络，库存，信息系统和客户。它强调了这些部分的相互联系性质，以及它们在模拟环境中的建模如何。组织可以改善其供应链运营，决策过程以及在推荐策略的帮助下推动持续改进的能力。可以通过建模这些更改来评估关键的绩效指标，包括订单履行率，库存水平，运输成本和客户幸福感，以替代策略，政策和运营调整来评估。通过建议的方法提供了使用离散事件模拟来处理供应链和物流管理的复杂性和未知数的总体框架。它为建模，分析和优化供应链运营提供了有条不紊的框架，这反过来又可以提高效率，较低的费用和当今快节奏的市场的战略优势。
大数据分析在预测需求和推动零售业未来市场趋势中的作用。
数字革命对零售业进行了深刻的转变，大数据分析作为重塑企业如何理解和与消费者互动的关键工具。在一个通常将数据视为新石油的时代，利用大量信息和提取可行的见解的能力已成为关键的竞争优势。从社交媒体，在线交易和客户反馈到来自物联网（IoT）设备的传感器数据的各种来源的数据的扩散，这引起了零售的新范式，其中决策越来越多地数据驱动。大数据分析在零售业中的应用超出了营销范围，以涵盖业务的每个方面，包括供应链优化，库存管理和客户服务。这种全面的方法不仅提高了运营效率，而且通过实现个性化的互动和产品来大大改善客户体验。大数据的概念是指非常复杂的数据集，以至于传统数据处理工具无法管理它们。这些数据集的特征是它们的体积，速度和多样性，这些数据集对存储，分析和利用构成挑战。但是，数据分析技术（例如机器学习，人工智能和云计算）的进步已使实时处理和分析大数据成为可能。此功能在零售业中特别有价值，在零售业中，了解和对客户行为的理解和反应可能是成功与失败之间的区别。in例如，零售商可以分析浏览模式，购买历史和社交媒体互动，以相应地预测未来的购买行为和量身定制营销策略（Jain等，2021）。大数据分析在零售业中的主要应用之一是在营销领域，它可以实现更精确的定位和个性化。传统的营销方法通常依赖于广泛的人口统计数据，从而产生了不会引起个人客户共鸣的通用活动。相比之下，大数据分析使零售商可以根据多种因素（包括过去的购买行为，浏览历史记录，社交媒体活动甚至地理位置）更加细微地细分他们的受众。这种详细的细分使得创建高度个性化的营销信息和促销活动，这些信息更有可能将潜在客户转变为客户。此外，通过利用预测分析，零售商可以预测客户的需求和偏好，从而为他们提供符合其利益的产品和服务。这种预测能力不仅有助于增强客户体验，还可以通过将精力集中在最有前途的潜在客户上来优化营销预算（Nguyen等，2020）。除了市场营销之外，大数据分析在优化供应链运营方面起着至关重要的作用，这是零售业的另一个关键方面。零售业的供应链涉及从采购和生产到分销和销售的多个阶段。这在当前的零售环境中尤其重要，因为消费者的需求可能是高度波动和不可预测的。这些阶段中的每个阶段都会产生大量数据，在分析时，可以提供对效率低下，瓶颈和改进机会的见解。例如，可以使用预测分析来更准确地预测需求，从而使零售商可以优化库存水平并降低投入过度或库存的风险。通过使库存水平与预期需求保持一致，零售商不仅可以最大程度地降低成本，还可以通过确保产品可用性来提高客户满意度（Choi等，2021）。
供应链管理中的人工神经网络，评论
人工神经网络（ANN）是一种受人脑的结构和功能启发的机器学习算法。在供应链管理的背景下，可以将ANN用于需求预测，库存优化，物流规划和异常检测。ANN帮助公司优化其库存水平，生产计划和治疗活动，以提高零件生产的生产率。通过考虑多个变量和约束，ANN可以确定最有效的路线，有效地分配资源并降低成本。此外，ANN可以识别供应链数据中的异常情况以及异常情况，例如意外需求模式，质量问题和物流运营中的破坏，以最大程度地减少其对供应链的影响。ANN还可以分析供应商绩效数据，包括质量，交付时间和定价，以评估供应商的可靠性和有效性。此信息可以支持供应商评估和选择过程中的决策过程。此外，ANN可以不断监视助理性能，提高与预定义标准偏差的警报，以在部分生产过程中提供安全可靠的供应链。通过分析包括天气状况和政治不稳定在内的各种数据来源，ANN可以在供应链过程的安全性方面识别和减轻风险。在研究工作中研究了供应链管理中的人造神经网络，以分析和增强部分制造过程中供应链管理的性能。通过审查和分析人工神经网络在供应链管理中的应用中的最新成就来介绍未来研究工作的新想法和概念。因此，可以通过使用人工神经网络来实现供应链管理来提高零件制造的生产率。
精益供应链管理
在当前竞争市场中摘要，有效的供应链管理对于取得可持续的业务成功至关重要。本文探讨了精益原理与供应链操作的整合及其对增强价值创造流的影响。精益原则最初是在制造业中开发的，重点是减少废物，持续改进和从客户的角度最大化价值。通过将这些原则应用于供应链管理，组织可以简化流程，降低成本并提高整体效率。该研究研究了关键的精益方法，例如即时库存，总质量管理和5S系统，并在供应链的各个阶段（包括采购，生产和分销）检查了它们的应用。通过案例研究和经验数据的结合，研究强调了精益计划如何导致供应链绩效指标（例如交货时间，库存水平和缺陷率）的显着改善。的发现表明，精益供应链实践促进了供应链合作伙伴之间不断改进和协作的文化，最终增强了供应链的响应能力和敏捷性。此外，本文讨论了在供应链管理中实施精益原则的挑战和最佳实践，为寻求优化其供应链价值创造的组织提供了路线图。精益原则在供应链管理中的应用不仅可以推动卓越运营的运营，而且有助于提高客户满意度和竞争优势。本文强调了精益思维在创建强大而价值驱动的供应链方面的战略重要性。
OPNAVINST 4442.3E N4 2023 年 2 月 23 日 OPNAV ...
OPNAVINST 4442.3E N4 2023 年 2 月 23 日 OPNAV 指令 4442.3E 来自：海军作战部长 主题：计算备用飞机发动机和发动机模块保留数量的指南 参考：(a) 国防部 2019 年 3 月 6 日指令 4140.01 (b) OPNAVINST 4614.1H (c) OPNAVINST 13700.2A (d) OPNAVINST 5200.35A 附件：(1) 发动机和模块要求开发 (2) 基线评估备忘录要求的建模输入 (3) 保留要求的建模输入 (4) 发动机和模块维修流程和标准 1.目的。a.实施管理备用发动机和模块采购、预算和保留需求开发过程的政策和程序。b.此版本包含参考 (a)（通常称为“Super-Reg”）和参考 (b) 中提供的零售库存管理指南。本说明是完整修订版，应完整阅读。2.取消。OPNAVINST 4442.3D。3.范围和适用性。本说明和随附附件将是确定和制定海军和海军陆战队发动机和模块在受支持地点的库存要求以及支持维修管道和总库存水平要求的数量的权威文件和基础。本指令所管辖的输出将用作在计划目标备忘录过程中确定适用的采购、保留和处置预算提交的基准。a.材料管理。参考 (a) 规定了国防部物资统一管理的程序。国防部各部门必须建立并追求提供足够支持物品的目标，以最低的投资成本满足最终物品准备就绪的目标。