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World File Search System库存管理
猴痘皮内疫苗接种和库存管理
必须使用无菌技术来防止疫苗瓶交叉污染 疫苗瓶必须在首次使用后 8 小时内使用 打开疫苗瓶时应注明时间和日期以便进行验证 不要将多个疫苗瓶中的疫苗混合在一起以获取额外剂量 每次注射都使用无菌、一次性注射器对于防止交叉污染至关重要
COVID-19 疫苗库存管理指南 - Practice Assist
本资源旨在用作指南，支持您进行 COVID-19 疫苗库存管理。库存管理是一系列流程，旨在促进最大限度地吸收疫苗，同时最大限度地减少浪费。流程包括预约系统管理、审计、诊所时间表设计和冷链管理，所有这些流程都由团队中分配的角色和职责支持。本资源旨在用作实时（在线）文档。打印后，超链接将不再起作用，从而妨碍资源的可用性。诊所时间表设计以优化疫苗使用创建最佳疫苗接种时间表的步骤由于 COVID-19 疫苗采用多剂量瓶递送，预约诊所（而不是临时接种疫苗）是最有效的递送方式。创建诊所时需要考虑很多因素。好的诊所是接种员、接待员和患者都易于理解和管理的诊所。步骤 1：诊所资源考虑在计划要提供多少疫苗接种之前，请检查您的一些实践关键资源。规划您的诊所时，应考虑可持续性，不要只考虑短期运营，而要考虑数月甚至数年的运营。考虑事项可能包括：
库存管理实践对小规模制造企业财务健康的影响
库存管理是一种有条不紊的技术，用于获取，存储和销售原材料和成品。该研究旨在评估库存管理实践对小规模制造业财务健康的影响。该研究采用了基于调查的数据和来自选定的小型公司的次要信息的混合物。该研究的人口包括EPE的农业，教育和商业部门的845家注册小型公司，尼日利亚拉各斯/奥贡州的Ijebu-ode地方政府地区。一份结构良好且封闭式的问卷用于收集主要数据。使用Pearson产品矩相关（PPMC）评估了获得的数据，这是一种推论统计方法。研究结果表明，库存管理实践对小规模制造业企业的财务状况以及小规模企业的绩效产生重大影响。这表明库存管理策略可能会对组织绩效以及通过竞争优势产生直接，积极的影响，并有益，有益的影响。可以得出结论，库存管理对于小公司的增长，其绩效和盈利能力至关重要。因此，建议鼓励小规模企业在
2021财政年度库存管理和管理计划 - 双年展计划摘要
DOE/NNSA执行2018年核姿势审查中概述的优先事项的能力取决于现代，灵活和有弹性的核安全基础设施，如2019年DOE/NNSA核姿势审查实施计划报告中所述。该SSMP反映了对实验室，生产设施和安全网站的维修和资本重组的持续投资，这对于赋予美国国防优先事项至关重要，最重要的是，对于支持我们最大的资产，我们的员工队伍。在国会的持续支持下，DOE/NNSA将确保其世界一流的劳动力拥有资源和响应迅速，敏捷的基础设施，以管理构成今天我们威慑的系统，并且如果需要，就可以设计明天的系统。
应用 HPC 和 AI/ML 功能执行库存管理任务
• NNSA 代码套件是我们所有核武器知识的体现——体现在数据、模型、现象学和专家人员中。• 模拟代码针对特定架构进行了调整，以便在合理的时间内运行（例如，对于大问题，运行时间不到一年）。• 核武器代码非常庞大和复杂，支持非常高后果的决策：
利用机器学习来增强最佳库存管理 - 案例：航空业Spart Parts
本文解决了全球航空平台面临的库存管理挑战。特别重点是案例公司GA Teleasis，这是一家全方位服务的空中维护和组件服务提供商。探索了优化库存水平的策略，包括根据历史用法，成本和汇总的发动机模型对项目进行分类，以识别关键项目并利用ABC/XYZ分析以及机器学习以进行库存管理。定量研究方法学通过机器学习模型进行了动作研究方法，该模型具有自回归的整体移动平均值（ARIMA），支持向量机器（SVM），线性回归（LR），毕业增强（GB），统计技术和统计技术，包括平均误差（ME），平均误差（ME），均值误差（ME），MASE绝对（RMSE），MME（MME），MME（MME），MME（MME）根据案件公司的IFS系统采购记录采购的基于数值数据的需求。此外，对关键人员的访谈还提供了对公司面临的现实世界挑战的见解，允许该研究提出专门针对解决这些问题的解决方案。这项研究的关键发现是Arima模型在需求预测中表现出卓越的性能，证实了现有文献并验证了其在航空部门中的有效性。
MCO P4410.22C 物流 多服务二手非消耗品批发库存管理和物流支持
目的。本出版物提供了军事部门后勤部门为实现 74 财年国防部 (DOD) 管理目标 8、行动 6 的目的而制定的程序：消除重复批发库存管理，因为它适用于非消耗品。这些程序规定了分两个独立但相关的阶段完成的行动。第一阶段于 1976 年 12 月完成，结果指定一名经理负责编目、采购、处置以及（如适用）仓库级维护（维护由仓库维护跨部门支持协议完成）。第二阶段为仓库可修复组件提供一名批发经理，并为所有用户提供单一批发库存。完成本出版物中包含的所有行动后，每个受影响的国家库存编号非消耗品都将拥有一名国防部批发经理。弹药、密码和核物品虽然不在本出版物的范围内，但将由相关机构/活动处理。虽然国防部以外的政府机构（例如联邦航空管理局和海岸警卫队）不受本法规约束，但鼓励他们按照与军队协商的协议参与该计划，以获得支持并消除联合使用的非消耗品后勤管理中的重复。 段落 页码 第 1 章 - 简介 背景. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-5 6 非消耗品物资支持代码（NIMSC）. . . . . . . . 1-6 8
GAO-19-73，国防不动产：国防部需要采取额外行动来改善其库存管理
国防部在记录和报告不动产数据的过程中存在缺陷，导致信息不准确和不完整。GAO 和其他部门发现，军事部门没有一致地记录不动产交易（即不动产资产的取得、变更和处置）和资产实物盘点。GAO 还发现，军事部门尚未纠正其数据系统中发现的差异，例如缺少使用率和设施状况条目以及资产审查逾期。GAO 审查了 2015 财年 RPAD 数据中发现差异的 120 处设施的记录，并将其与 2017 年相应数据系统中的记录进行了比较，发现仍存在 61 处差异。军事部门已在其数据系统中纠正了其余 59 个审查设施的数据。国防部为即将进行的财务审计所做的准备有助于发现问题并提高部分数据的准确性。然而，如果国防部不要求军事部门全面监控记录过程并实施纠正措施来解决数据差异，该部门将继续拥有不完整和不准确的不动产数据以及不可靠的 RPAD 信息。
MCO P4410.22C 物流 多服务二手非消耗品批发库存管理和物流支持
目的。本出版物提供了军事部门后勤部门为实现 74 财年国防部 (DOD) 管理目标 8、行动 6 的目的而制定的程序：消除重复批发库存管理，因为它适用于非消耗品。这些程序规定了分两个独立但相关的阶段完成的行动。第一阶段于 1976 年 12 月完成，结果指定一名经理负责编目、采购、处置以及（如适用）仓库级维护（维护由仓库维护跨部门支持协议完成）。第二阶段为仓库可修复组件提供一名批发经理，并为所有用户提供单一批发库存。完成本出版物中包含的所有行动后，每个受影响的国家库存编号非消耗品都将拥有一名国防部批发经理。弹药、密码和核物品虽然不在本出版物的范围内，但将由相关机构/活动处理。虽然国防部以外的政府机构（例如联邦航空管理局和海岸警卫队）不受本规定的约束，但鼓励他们按照与军事部门协商的方式参与该计划，以获得支持并消除联合使用的非消耗品后勤管理中的重复。 段落 页码 第 1 章 - 简介 背景. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-5 6 非消耗品物资支持代码（NIMSC）. . . . . . . . 1-6 8
AI增强库存和需求预测：使用AI优化库存管理并预测客户需求
人工智能（AI）的出现已经迎来了各个行业的效率和准确性的新时代，库存管理和需求预测处于这些进步的最前沿。传统库存管理技术通常依赖于历史数据和简单的统计模型，在解决当代市场的动态和复杂性方面缺乏（Chopra＆Meindl，2016年）。AI具有先进的算法和机器学习能力，为这些关键业务功能提供了一种变革性的方法。本文探讨了AI技术在优化库存管理和预测客户需求方面的集成。AI增强库存管理涉及应用各种AI技术，例如机器学习，自然语言处理（NLP），计算机视觉和机器人技术工艺自动化（RPA）（RPA）（Ivanov等，2017）。机器学习算法分析了大量的历史数据，以识别模式和趋势，从而可以在库存水平上进行更准确的预测和调整。NLP流程从社交媒体和客户评论等来源提供非结构化数据，以更深入了解市场趋势和客户偏好（Cambria＆White，2014年）。计算机视觉技术有助于实时监视库存水平并通过视觉数据识别差异，而RPA自动化了重复的任务，例如订单处理和库存跟踪，从而降低了人为错误和提高效率（Aguirre＆Rodriguez，2017年）。本文重点介绍了通过AI实施实现的预测准确性和库存周转率的重大改善，并讨论了对供应链管理的未来影响。