全球供应链中断的增加,例如COVID-19大流行,已经暴露了供应链中的脆弱性。这引起了当前供应链管理实践的重新评估,并强调了对更弹性的方法的需求。尽管对该研究领域的关注越来越大,但中小型企业(SME)还是进一步挑战的。当前的做法不适合这些公司面对资源和运营约束。中小型企业倾向于通过安全库存来建立弹性,从而提供了防止中断的缓冲。但是,维持库存可能是昂贵且效率低下的。此外,已经证明供应链关系可以实现协作努力并提高链条的可见性,从而提高弹性。鉴于此,该研究重点是探索购买者 - 供应商关系对中小企业弹性的影响,以及库存管理如何与中小企业建立弹性的努力保持一致。为此,采用了定性方法,涉及瑞典一家制造公司的案例研究。数据是通过与六名员工和七个直接供应商以及观察和档案数据的半结构化访谈收集的。这些发现突出了长期关系在促进供应链弹性(SCR)中的重要性,强调了对透明的沟通和协作的需求。因此,提供了一个管理框架来指导对这些关系的评估,从而促进了供应商关系的韧性。此外,调查结果表明,中小企业需要平衡库存管理实践与诸如双重采购之类的风险降低工作。这项研究结束了,概述了与买方支持的关系相关的收益和风险,强调内部结构的重要性以及库存管理实践如何增强中小型企业的SCR。
代码 课程名称 时间段 ECTS 语言 AIC-4301B 数据科学 B 3 EN AIC-4301C 人工智能 C 3 EN AIC-4302A 网络安全 (ex-AIC-4201A) A 3 EN BIO-4303C 免疫学 C 3 EN DSIA-4302C 深度学习与强化学习 C 3 EN ENE-4301A 能源系统动态模拟 A 3 EN ENE-4302C 能源实验室 C 3 EN GI-4301A 库存管理 GI-4302B 生产调度 B 3 EN GI-4303A 库存管理 A 3 EN INF-4302B Algo (3) - 优化算法 B 3 EN MSH-4309D 国际管理 D 3 EN OUAP-4315 生命周期分析 E 3 EN OUAP-4320 洁净室 E 3 EN OUAP-4330 Android 开发智能手机与 Java E 3 EN OUAP-4331 智能手机与 Kotlin 的 Android 开发 E 3 EN PR-4301B 项目(按需主题) B 3 EN PRJ-4000S2 交换生项目(按需主题) F 15 EN SEI-4301C RF 模块 C 3 EN FLE-1-E4 法语作为外语 L 3 FR
用于质量控制和培训的高级技术:实施具有IOT的传感器,RFID,SaaS和条形码SYST EMS,以进行严格的质量控制,以确保药物安全直到吸引消费者。利用VR,AR和LMS对质量控制专业人员和医疗代表进行互动培训。优化的库存管理和数字营销:用于实时轨道的Mplement自动化库存系统,优化库存水平,减少浪费并预测需求准确。使用Pharmarack等SaaS平台进行有效的操作,并使用数字营销工具来吸引利益相关者并建立品牌信任。优化的库存管理和数字营销:实施自动库存系统以实时跟踪,优化库存水平,减少浪费并准确预测需求。使用Pharmarack等SaaS平台进行有效的运营,并使用数字营销工具吸引利益相关者并建立品牌信任。
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• 员工:经验丰富,灵活 • 工作时间:每周 5 天 • 占地面积:1.6 公顷 • 建筑:11 栋(建筑面积 4640 平方米) • 容量:> 500 万升 • 场地分类:塞维索,高门槛 • 业务范围:生产,专注于溶剂和碱 库存管理和分销内部及第三方服务(有毒气体等)
atommyhendrawan@unipma.ac.id 4 摘要:每个从事生产活动的企业都需要原材料的供应。有了原材料的供应,工业企业就希望能够根据消费者的需求开展生产过程。此外,仓库中原材料的充足供应也有望提高生产或向消费者提供服务的顺畅度,并防止原材料短缺。本研究旨在识别和分析国家豆腐厂实施的原材料库存管理。所采用的研究方法是描述性的,分析采用经济订货量(EOQ)方法。收集的数据以访谈结果的形式作为原始数据。研究结果表明,国家豆腐厂的原材料库存管理并不理想。根据 EOQ 计算,现有原材料库存量小于 EOQ 方法建议的库存量。因此,需要额外的原材料供应来支持平稳的生产过程。还建议国家豆腐厂提供足够的仓库来储存原材料供应,特别是大豆,以便他们能够容纳更多的原材料并降低订购成本。关键词:库存,原材料,经济订货量(EOQ)方法。
随着传统库存管理的确定挑战,例如错误的需求预测,股票管理效率低下以及高仓库成本,人工智能和机器学习已成为库存管理的重要合作伙伴(Ayomide Madamidola等人,2024年,2024年; Vaka,2024年)。随着过时的系统和流程,传统库存管理系统努力优化需求和供应。因此,它始终在库存管理中经历过多的库存和库存,从而导致客户满意度和盈利能力降低。此外,不可预测的市场变化,季节性变化和动态趋势使库存过程复杂化(Germain等,2008)。由于与AI集成的机器学习可以通过数据驱动的解决方案进行更高级的库存管理,因此它支持准确的需求预测并自动化补货决策(Mitta,2024)。这最终通过分析与供应下巴(如天气条件和动态经济趋势)合并的外部因素,从而使需求预测更加精确,与传统的库存管理系统(Khedr和S,2024; Pasupuleti et al。,2024)相比,这最终导致了最佳的库存维持。