Jeremy Sim-打造智能化供应链管理
Simchi-Levi：全球制造业供应链的管理趋势
Simchi-Levi：全球制造业供应链的管理趋势由上海交通大学和上海市经济与信息化委员会共同主办的“2011中国制造业全球运营高峰论坛”于2011年9月2日在上海召开。
图为麻省理工学院David Simchi-Levi教授演讲。
(来源：新浪财经曹磊摄)由上海交通大学和上海市经济与信息化委员会共同主办的“2011中国制造业全球运营高峰论坛”于2011年9月2日在上海召开。
新浪财经图文直播本次活动。
图为麻省理工学院David Simchi-Levi教授演讲。
David Simchi-Levi：各位上午好！非常感谢各位，也非常感谢你们能够邀请我参加今天的论坛。
下面，我想和大家介绍一下在全球制造业供应链的管理趋势。
特别想和大家介绍一下灵活性的运营，在过去几年当中，全球企业如何进行灵活的运营，特别是在这样的波动性市场上。
今天我和大家分享一下这个话题。
首先，我和大家介绍一下目前遇到供应链和商务方面的挑战。
另外和大家介绍一下地域的变迁。
特别是对于新兴市场上扮演的全新角色。
不仅仅在制造行业当中，包括在需求方面。
另外，我会和大家介绍一下对于这些地域的变化过程当中遇到哪些新挑战。
包括在制造业和供应链领域当中。
另外我和大家介绍一下百事可乐这家公司，在过去几年供应链如何进行灵活的变化。
最后我做一个小结。
我相信大家对于这个话题比较熟悉了，特别是我今天讲的挑战，包括全球的供应链，供应提前期比较长。
我们另外也可以看到，在服务水平上大家遇到的压力越来越大。
另外，我们可以看到客户的期望不断的提升，各国发展和国家劳动力成本在增加。
这些表格也是我过去几年当中收集的，你可以看到过去的几年当中，在中国的劳动力成本，你可以看到基本上要增长近20%了。
在墨西哥的话，你可以看到劳动力的成本上升是5%，在美国劳动力成本上涨基本上平均3%。
对于这家公司来说，如果要做一个制造的采购，特别是在过去的五六年当中，在过去五六年当中你要做一个调整了。
不仅是发展中国家的劳动力成本增加，整个物流的成本也是在发生一个翻天覆地的变化，特别是对于供应链发生了变化。
MNO智能物联卡平台在供应链管理中的应用
目的和背景
随着物联网技术的快速发展，智能物联卡在供应链管理中的应用越来越广泛。 MNO智能物联卡平台旨在通过智能化手段，提高供应链管理的效率和透明度， 降低运营成本，提升企业竞争力。
当前，传统供应链管理面临着诸多挑战，如信息不对称、物流效率低下、库存积 压等。MNO智能物联卡平台的应用为解决这些问题提供了新的思路和方法。
MNO智能物联卡平台通过物联网技术实时追踪货物的位置和状态，使供应链 的各个环节透明可见，便于企业及时掌握货物的动态信息。
数据分析
通过对货物运输过程中的数据进行收集和分析，企业可以更好地了解货物的运 输情况，预测未来的市场需求和供应状况，从而做出更加科学合理的决策。
提高物流效率
优化路线规划
MNO智能物联卡平台通过大数据分 析和人工智能技术，为企业提供最优 化的物流路线规划，减少运输时间和 成本，提高物流效率。
支持。
绩效评估与改进
03
通过数据分析，评估供应链的绩效，提出改进措施，提升供应
链的整体竞争力。
03
MNO智能物联卡平台在供应链 管理中的应用场景
生产环节管理
生产计划管理
MNO智能物联卡平台通过实时数据采集和分析，帮助企 业制定合理的生产计划，优化资源配置，提高生产效率。
生产进度监控
通过MNO智能物联卡平台，企业可以实时监控生产进度 ，及时发现和解决生产过程中的问题，确保按时完成生产 任务。
自动化操作
MNO智能物联卡平台支持自动化操 作，如自动化装卸、自动化分拣等， 减少了人工干预，提高了物流作业的 效率和准确性。
降低运营成本
减少库存成本
通过实时追踪货物的位置和状态，企业可以更加精准地预测 和调整库存，减少库存积压和浪费，降低库存成本。
供应链人工智能技术与机器学习研究
供应链人工智能技术与机器学习研究人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）和机器学习（Machine Learning，简称ML）是当今科技领域中备受关注的热门话题。
这些技术的应用已经在各个行业中取得了巨大的成功，其中供应链领域也不例外。
本文将探讨供应链中人工智能技术与机器学习的研究和应用。
一、供应链管理中的人工智能技术人工智能技术为供应链管理带来了巨大的变革。
通过采用机器学习算法和大数据分析，供应链管理者可以更加准确地预测市场需求，有效地管理库存，并优化货物的运输和配送。
1. 预测市场需求供应链管理中的一个重要任务是准确预测市场需求，以便根据需求量进行生产和备货。
人工智能技术可以通过分析历史销售数据、市场趋势和其他相关信息，提供更为精准的需求预测。
这使得供应商可以更加准确地制定生产计划，避免库存过剩或不足的问题。
2. 库存管理人工智能技术还可以帮助供应链管理者更好地管理库存。
传统的库存管理方法通常基于统计模型和经验判断，导致库存水平不稳定和资金浪费。
而机器学习算法可以根据历史销售数据和供应链运营情况，实时地优化库存水平。
这不仅能够提高资金利用率，还能够减少库存积压和报废。
3. 订单管理和供应商选择人工智能技术还可以通过分析大量的订单数据，自动推荐最适合的供应商和物流服务商。
这些推荐系统可以基于历史交易数据、供应商绩效评估和物流压力等因素，为供应链管理者提供关于供应商选择、交期和运输方式的建议。
这不仅可以提高采购效率，还可以降低供应链管理的成本。
二、机器学习在供应链网络中的应用供应链网络中的各个环节之间存在着复杂的相互关系，而机器学习可以帮助解决这种复杂性。
1. 物流优化机器学习可以帮助优化供应链网络中的物流路线规划和配送安排。
通过分析交通、天气和订单等数据，机器学习能够预测最佳的路线和交通状况，从而提高运输效率和减少成本。
此外，机器学习还可以实时调整路线和运输计划，以应对突发事件和供需波动。
供应链管理
SCM School of Logistics, BWU
13
Chapter 1 Background of SCM 三、SCM的产生(Emergence of SCM)
“横向一体化”形成了一条从供应商到制造商再到分销商、 零售商，最终再到顾客的贯穿所有企业和顾客的“链”。由 于相邻节点企业或顾客表现出一种需求与供应的关系，当 把所有相邻企业或顾客依此连接起来，便形成了SC，见图 1-2。这条链上的节点企业必须达到同步、协调运行，才有 可能使链上的所有企业都能受益。于是便产生了SCM这一 新的经营与运作模式。
SCM School of Logistics, BWU
7
Course Explanation
对需求 作出快 速反应
高质量
个性化
优质
SCM School of Logistics, BWU
2
Course Explanation
三、教学方法与要求(Teaching Methods and Requirements)
本章是SCM出现的相关背景，主要包括21世纪全球 市场竞争的主要特点、新的竞争环境对企业管理模式的 影响以及供应链管理的产生。通过本章的学习，要求：
①理解21世纪全球市场竞争的4个主要特点； ②弄清新的竞争环境对企业管理模式产生的影响； ③了解SCM是如何产生的； ④了解几种典型的供应链结构； ⑤掌握如何学习SCM。
2
第八章 供应链的业务流程再造
3
第九章 供应链企业绩效评价
2
第十章 供应链管理环境下的企业管理
4
总复习
1
合计
32
SCM School of Logistics, BWU
英语作文-智能物流解决方案,提升供应链效率
英语作文-智能物流解决方案，提升供应链效率Intelligent Logistics Solutions Enhancing Supply Chain Efficiency。
In today's rapidly evolving business landscape, supply chain efficiency plays a critical role in the success of any organization. To meet the increasing demands of customers and stay ahead of the competition, companies are turning to intelligent logistics solutions. These solutions leverage advanced technologies such as artificial intelligence, big data analytics, and the Internet of Things to optimize the flow of goods, reduce costs, and improve overall operational efficiency. In this article, we will explore the benefits of intelligent logistics solutions and how they can revolutionize the supply chain industry.One of the key advantages of intelligent logistics solutions is the ability to enhance visibility and transparency throughout the supply chain. By utilizing real-time data and analytics, companies can gain valuable insights into their operations, enabling them to make informed decisions and react quickly to changing market dynamics. For example, with the help of IoT sensors and RFID technology, companies can track the location and condition of goods in transit, ensuring timely delivery and minimizing the risk of damage or loss. This level of visibility not only improves customer satisfaction but also enables companies to proactively identify and resolve potential bottlenecks or disruptions in the supply chain.Furthermore, intelligent logistics solutions enable companies to optimize their inventory management processes. By analyzing historical data, demand patterns, and market trends, companies can accurately forecast demand and align their inventory levels accordingly. This helps to prevent stockouts and overstocking, reducing carrying costs and improving cash flow. Additionally, intelligent logistics solutions can automate the replenishment process, ensuring that inventory is replenished in a timely manner,reducing lead times, and minimizing the risk of stockouts. By optimizing inventory management, companies can achieve higher levels of efficiency and cost savings.Another significant benefit of intelligent logistics solutions is the optimization of transportation and route planning. By leveraging real-time data and advanced algorithms, companies can optimize delivery routes, considering factors such as traffic conditions, weather forecasts, and customer preferences. This not only reduces transportation costs but also improves delivery times and enhances customer satisfaction. Moreover, intelligent logistics solutions enable companies to consolidate shipments and utilize shared transportation, further reducing costs and minimizing the environmental impact of logistics operations.In addition to enhancing visibility, inventory management, and transportation, intelligent logistics solutions also facilitate seamless collaboration and communication among stakeholders in the supply chain. Through cloud-based platforms and mobile applications, companies can share real-time information with suppliers, manufacturers, distributors, and customers. This improves coordination, reduces lead times, and enhances overall supply chain responsiveness. For example, if there is a delay in the production process, suppliers can be immediately notified, enabling them to adjust their delivery schedules accordingly. This level of collaboration and communication fosters trust and strengthens relationships among supply chain partners.In conclusion, intelligent logistics solutions offer numerous benefits that can significantly enhance supply chain efficiency. By leveraging advanced technologies and real-time data, companies can improve visibility, optimize inventory management, streamline transportation, and facilitate seamless collaboration. These solutions enable companies to make data-driven decisions, reduce costs, improve customer satisfaction, and gain a competitive edge in the market. As the business landscape continues to evolve, embracing intelligent logistics solutions will be crucial for companies to thrive in the increasingly complex and dynamic supply chain industry.。
ERP专业术语英文缩写
ERP专业术语(英文缩写)ERR--企业资源计划(Enterprise Resour ce Planning).20世纪90年代MRP-II发展到了一个新的阶段：ERP (Enterprise ResourcePla nning —企业资源计划) 企业的所有资源简要地说包括三大流：物流、资金流、信息流，ERP 也就是对这三种资源进行全面集成管理的管理信息系统。
概括地说，ERP 是建立在信息技术基础上，利用现代企业的先进管理思想，全面地集成了企业所有资源信息，为企业提供决策、计划、控制与经营业绩评估的全方位和系统化的管理平台。
MRP n ---制造资源计划(Manufacturin g Resource Planning).1977年9月，由美国著名生产管理专家奥列弗怀特(Oliver W Wi ght )提出了一个新概念一一制造资源计划(Manufacturing Resources Planning )，称为MRP-II 。
MRP-II是对制造业企业资源进行有效计划的一整套方法。
它是一个围绕企业的基本经营目标，以生产计划为主线，对企业制造的各种资源进行统一的计划和控制，使企业的物流、信息流、资金流流动畅通的动态反馈系统。
MRP---物料需求计划(Material Requireme nts Pla nnin g).20世纪60年代，IBM公司的约瑟夫奥利佛博士提出了把对物料的需求分为独立需求与相关需求的概念：产品结构中物料的需求量是相关的。
在需要的时候提供需要的数量MPS---主生产计划(Master Production schedules).主生产计划(Master Production Sc hedule ，简称MPS )是确定每一具体的最终产品在每一具体时间段内生产数量的计划。
这里的最终产品是指对于企业来说最终完成、要出厂的完成品，它要具体到产品的品种、型号。
这里的具体时间段，通常是以周为单位，在有些情况下，也可以是日、旬、月。
供应链管理中基于人工智能的智能优化模型
供应链管理中基于人工智能的智能优化模型在当代数字化时代，供应链管理是企业成功的关键之一。
供应链管理涉及到产品的制造、储存和物流等环节，并需要考虑多种因素，例如成本、交货时间和质量等。
为了实现高效的供应链管理，许多企业开始应用人工智能技术来提高效率和精确性。
本文将介绍供应链管理中基于人工智能的智能优化模型的应用及其优势。
人工智能在供应链管理中扮演了重要角色。
传统上，供应链管理面临着许多挑战，例如预测需求、库存管理和运输路线优化。
传统的方法往往基于经验和规则，但很难考虑到各种复杂因素之间的相互关系。
而基于人工智能的智能优化模型能够处理大量的数据，并通过学习算法来发现隐藏的模式和关联，从而提供更准确的预测和决策支持。
首先，基于人工智能的智能优化模型可以提高供应链预测的准确性。
通过分析历史数据和实时数据，智能优化模型可以预测需要多少产品，并更好地预测需求的变化。
这有助于企业减少库存和运输成本，并避免因供应链中断而导致的销售损失。
此外，智能优化模型还可以帮助企业优化生产计划，确保生产线的运行效率和产品质量。
其次，基于人工智能的智能优化模型可以改善库存管理。
库存管理是供应链管理中的重要环节，需要平衡库存量和成本，以满足需求的同时减少资金占用。
传统的库存管理方法往往基于固定周期和经验法则，但很难适应需求的变化和多样性。
智能优化模型可以避免人工干预，根据需求趋势和供应能力自动调整库存水平。
这种自动化的库存管理系统可以减少企业的库存持有成本，并提高供应链的敏捷性。
第三，基于人工智能的智能优化模型可以优化运输路线和交货时间。
在传统的供应链管理中，运输路线规划和交货时间安排往往是基于经验和规则的。
然而，随着供应链的复杂性增加，这种方法很难充分考虑到交通状况、货物优先级和成本等因素。
智能优化模型可以根据实时数据和交通信息，找到最优的运输路线并合理安排交货时间。
这可以减少运输成本、提高交货的准时性，并增强企业对客户的满意度。
“智能供应链”的落地生花之美
“智能供应链”的落地生花之美
佚名
【期刊名称】《现代制造》
【年(卷),期】2016(000)038
【摘要】素有“物流行业风向标”之称的亚洲国际物流技术与运输系统展览会（CeMAT ASIA），是物流领域一年一度的“压轴大戏”。
【总页数】1页(P44-44)
【正文语种】中文
【中图分类】F274
【相关文献】
1.8、再融2．2亿美元雷军旗下金山云加速人工智能落地 [J], ;
2.生如夏花之绚烂死如秋叶之静美——《飘》女主人公郝思嘉的悲情人生解读 [J], 赵如荃
3.美声、真实、栩栩如生试听Living Voice Auditorium R3落地箱 [J], 麦家祺
4.欧莱雅“美丽事业,美好人生”项目落地中国 [J], 罗曙辉
5.看智能供应链落地生花 [J],
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构建智能供应链管理系统
构建智能供应链管理系统随着科技的不断发展，智能供应链管理系统已经成为了现代企业的必需品。
智能供应链管理系统（Intelligent Supply Chain Management System，简称ISCMS）是一种基于互联网、大数据和物联网技术，能够自动化调度、优化资源配置和生产流程的智能化供应链管理系统。
通过ISCMS的建立，企业可以实现供应链的透明化、高效化、智能化，从而提升企业的核心竞争力。
一、ISCMS的定义ISCMS是指以互联网技术为基础，通过集成企业内外部的数据、资源和流程，实现供应链的全方位可视、实时物流监控和优化，从而实现供应链的高效化和智能化。
ISCMS包括供应商管理、订单管理、库存管理、生产计划管理、物流配送管理等各个方面。
ISCMS作为一种智能化的供应链管理方式，可以帮助企业实现供应链协同、优化资源配置和生产流程，提高品质、降低成本、提升客户服务质量。
二、ISCMS的意义1. 提高客户服务质量：ISCMS可以帮助企业实现对供应链所有环节的高效控制和管理，可以更加迅速、准确地响应客户的需求，提高客户满意度。
2. 降低成本：通过ISCMS可以实现对供应链各个环节的高效优化，降低企业的生产、物流等成本，提升企业的盈利能力。
3. 提升企业的核心竞争力：ISCMS可以实现供应链的高效协同和智能管理，提高企业生产效率、产品质量和服务水平，从而提升企业的核心竞争力。
三、构建ISCMS的步骤1. 数据整合：ISCMS需要整合企业内部和外部的数据，包括供应商信息、订单信息、库存信息、生产计划等信息。
2. 系统开发：根据企业对ISCMS的需求，进行系统开发，系统包括各个模块的设计和建设。
3. 测试上线：进行系统测试和上线，确保系统的稳定性和可靠性。
4. 运营维护：ISCMS需要进行长期的运营维护，包括对系统进行监控、维护和升级，确保系统的高效运行。
四、ISCMS的应用案例1.苏宁易购：苏宁易购构建了智能供应链管理系统（ISCMS），通过ISCMS可以实现对物流、仓储等各个环节的高效监控和管理，提高客户服务质量和运营效率。
AI大模型如何提升物流与供应链管理的效率与准确性
AI大模型如何提升物流与供应链管理的效率与准确性随着人工智能技术的不断发展和应用，AI大模型在各个领域展现出了强大的能力，尤其在物流与供应链管理中发挥着越来越重要的作用。
AI大模型能够通过大数据分析、深度学习和自动化技术，提升物流与供应链管理的效率和准确性，为企业带来更高效的运营和更优质的服务。
首先，AI大模型在提升物流效率方面发挥着重要作用。
传统的物流管理存在着许多瓶颈和问题，例如路线规划不精准、货物配送效率低下、库存管理不当等。
而AI大模型可以通过分析大量的数据，从中挖掘出隐藏的规律和趋势，帮助企业优化物流网络设计和运营方案。
AI大模型利用深度学习算法，能够对不同的物流环节进行智能优化，提高货物运输的速度和及时性，降低物流成本，提升整体效率。
其次，AI大模型对供应链管理的准确性也起到了重要作用。
传统的供应链管理容易受到人为因素的干扰和误差，导致订单信息不准确、库存管理混乱、供应商选择不当等问题。
AI大模型通过自动化的方式对供应链数据进行分析和处理，可以准确预测市场需求变化、调整库存量和优化供应商管理。
AI大模型能够根据历史数据和实时信息，提供智能化的决策支持，帮助企业准确预测需求，避免供需失衡和库存积压，从而提高供应链管理的准确性和可靠性。
此外，AI大模型还可以通过智能化的风险预警和管理，提升物流与供应链管理的整体稳定性和安全性。
AI大模型可以实时监控物流运输过程中的异常情况，及时发现并解决潜在风险，避免因外部因素导致的物流延误或货物损坏。
同时，AI大模型还可以对供应链中的各个环节进行智能化监控和预警，帮助企业及时应对不确定因素和突发事件，确保供应链运作的稳定性和可持续性。
综上所述，AI大模型在物流与供应链管理中的应用，不仅可以提升效率和准确性，还可以改进风险管理和优化决策能力，为企业带来更多商业价值和竞争优势。
随着AI技术的不断发展和完善，相信AI大模型在物流与供应链管理领域的应用前景将更加广阔，为企业持续创新和发展带来更多机遇与挑战。
借助BLM模型做好高效人才供应链的人才规划
借助BLM模型做好高效人才供应链的人才规划互联网时代的市场环境、人才市场和企业战略处在不断的变化中，建设高效人才供应链构建全面人才管理体系，提升人才的效用并保持低库存、均衡的人才供给，实现组织能力的提升，已成为越来越多的行业领先企业的共识。
依据人才供应链TSC-6T管理模型，6步打造高效人才供应链，须做好人才标准、人才盘点、人才规划、人才培养、人才供给、人才效能六个关键步骤。
人才规划是其中的引擎，是一个重要的发力点。
高效人才供应链管理观点认为，怎样提升人才需求预测的准确性、怎样的供给模式能跟上快速变化的要求是引入人才供应链JIT供给思想做人才规划首先需要考虑的，这就要求人才规划基于企业战略目标和业务牵引机制，做好长短期相结合的战略性人才规划，人才规划实现的结果与业务战略的发展相匹配，同时选择合适的渠道和方式，降低人才成本，提升人才使用效率。
其中的关键在于HRBP或业务部门领导真正的参与到人才规划中来，怎样实现业务部门、HRBP的真正参与？BLM业务领先模型是有效的工具，帮助我们来实现。
BLM业务领先模型（见下图）做为一套完整的战略规划的方法论，源于IBM，BLM有力地连接战略到执行，有用有效，是高效人才供应链的授课中被大家普遍认可和学习应用的实用工具。
在国内，华为公司花3000万引进BLM，用友、金蝶等公司在战略制定时广泛运用，极大地提升了战略到执行的力量，在构建组织效能上收效显著。
BLM能帮助我们解决什么问题？第一、战略到执行的力量。
BLM包括领导力、战略、执行、价值观四个重要组成，领导力是驱动，价值观是文化的核心。
战略和执行是两个实操的重点内容，其中战略包括市场洞察、战略意图、创新焦点、业务设计；执行包括关键任务、正式组织、人才、氛围与文化。
直观地看，它其实就是一张架构清晰的流程图，分开看其中的八个部分的内容，好象并没有什么特别，这些我们日常都在做，但它的威力和价值其一表现在组合，即逻辑的力量。
如何利用马尔可夫逻辑网络进行供应链优化
供应链是生产和销售商品所涉及的一系列活动，包括原材料采购、生产制造、库存管理、物流运输等。
供应链优化是指通过科学的管理方法和技术手段，最大限度地提高供应链的效率和效益，降低成本，提高客户满意度和市场竞争力。
马尔可夫逻辑网络作为一种先进的数学模型，在供应链优化中发挥了重要作用。
1. 马尔可夫逻辑网络简介马尔可夫逻辑网络（MLN）是一种用于建模不确定性和动态系统的数学工具。
其基本思想是通过状态转移矩阵描述系统的演变规律，从而可以进行状态预测和决策分析。
MLN在供应链管理中得到了广泛的应用，特别是在需求预测、库存规划、生产调度等方面发挥了重要作用。
2. 需求预测供应链优化的第一步是准确地预测市场需求，以便合理安排生产计划和库存管理。
MLN可以通过分析历史销售数据和市场环境变化，建立起动态的需求模型，并利用马尔可夫过程进行需求预测。
这种方法不仅可以提高预测的准确性，还可以及时调整预测模型，适应市场变化，降低库存风险和资金占用成本。
3. 库存规划库存管理是供应链中的一个重要环节，对企业的成本和效益有着直接的影响。
传统的库存规划方法通常基于固定的经济批量和补货周期，无法充分考虑需求的不确定性和波动性。
MLN可以通过建立动态的库存模型，结合马尔可夫链的状态转移特性，进行智能化的库存规划和优化。
这种方法可以有效降低库存水平，减少过剩和缺货现象，提高资金周转效率。
4. 生产调度生产调度是供应链中的关键环节，直接影响着生产效率和交货周期。
传统的生产调度方法通常基于固定的生产节拍和工序顺序，无法充分考虑设备故障、工艺变化等不确定性因素。
MLN可以通过建立动态的生产调度模型，结合马尔可夫逻辑网络的状态转移规律，进行智能化的生产调度优化。
这种方法可以有效降低生产周期，提高设备利用率和生产效率，降低生产成本。
5. 物流运输物流运输是供应链中的重要环节，对产品的交付及时性和成本效益有着直接的影响。
MLN可以通过建立动态的物流运输模型，结合马尔可夫逻辑网络的状态转移特性，进行智能化的物流运输优化。
智慧供应链国外研究综述
智慧供应链国外研究综述
智慧供应链是指利用先进的信息技术和智能化手段来优化供应链管理和运作的一种新型供应链模式。
在国外，智慧供应链的研究已经成为供应链管理领域的热点之一，吸引了大量学者和研究机构的关注和投入。
以下是对智慧供应链国外研究的综述：
1. 技术驱动的创新，国外研究者在智慧供应链领域主要关注技术驱动的创新，包括物联网、大数据分析、人工智能、区块链等技术在供应链管理中的应用。
研究者们通过案例分析和实证研究，探讨了这些新技术对供应链效率、灵活性和可持续发展的影响。
2. 管理与决策支持，智慧供应链的研究还集中在管理与决策支持方面，包括供应链网络设计、库存管理、运输优化、风险管理等问题。
研究者们提出了一系列智能化的管理和决策支持方法，以提高供应链的整体运作效率和灵活性。
3. 供应链协同与合作，国外学者也关注智慧供应链中的协同与合作机制。
他们研究了供应链伙伴间信息共享、协同计划与协同决策等问题，探讨了如何通过智能化手段促进供应链伙伴间的合作与协同，以实现供应链整体效益的最大化。
4. 可持续发展，智慧供应链的研究也涉及到可持续发展议题。
国外学者们关注智慧供应链对环境保护、资源利用效率等方面的影响，提出了一系列智能化的可持续发展策略和方法，以实现供应链的绿色、低碳发展。
总的来说，国外对智慧供应链的研究涵盖了技术创新、管理与决策支持、供应链协同与合作、可持续发展等多个方面，为智慧供应链的理论与实践提供了丰富的思路和方法。
未来，随着技术的不断进步和应用，智慧供应链的研究必将迎来更多的突破和创新。
供应链数字化转型案例
供应链数字化转型案例1、沃尔玛：利用数字化优化购物体验世界500强巨头沃尔玛一直在借力科技发展，努力向技术和创新公司转型，为客户提供更加便捷的数字购物体验。
Jeremy King是沃尔玛的首席技术官，他表示沃尔玛2018年在技术上的支出为117亿美元，目前已将重点从“重新构建其电子商务业务”转变为“全面转型”，并制定了数字化转型预算来实现这一目标。
此外，沃尔玛还与微软、谷歌等巨头建立了战略伙伴关系，以助力自身转型。
具体而言，沃尔玛利用微软的计算能力来扩展其人工智能、机器学习和数据分析举措，并与谷歌合作进行语音购物。
沃尔玛将数字化贯穿于业务的各个方面：从供应链到销售、从客户服务到市场营销和商店运营，以提高公司运营和成本效率。
供应链数字化是沃尔玛全渠道战略成功必不可少的关键要素，可以使沃尔玛通过在线、移动设备和店内互动等多个方式为客户提供服务。
正如业内人士评论：“数字化转型没有魔法。
沃尔玛所做的只是为消费者提供非常棒的购物体验;量身定制的出色的运输服务;良好的价格-他们只是这样做而已，并且没有做其他特别的事情。
”2、江森自控公司：提升支持数字战略的新能力江森自控公司(Johnson Controls)在2018年聘请了南希·贝尔斯(Nancy Berce)担任首席信息官，为科技公司、体育馆和其他大型设施的楼宇运营自动化和安全来打造一个全新的IT运营模式。
贝尔斯表示，“这意味着采用一种“大投入，不后悔”的方法来使用现代技术，包括云计算和边缘计算、分析、网络安全、机器人流程自动化和区块链等，来为公司的自动化楼宇运营战略提供支持。
”江森自控公司一直在积极寻找合适的合作伙伴，会定期派员工到硅谷与初创公司、大型科技公司会面。
贝尔斯与业务开发团队合作来寻找可支持数字战略的新能力。
“我想通过改变创新文化来获得价值，并将这种文化扩展到所有职能部门。
”贝尔斯表示，他们所面临的挑战就是能够找到各种技术的一个恰当的平衡，而这些技术可为客户提供所需的体验和安全性。
供应链中的人工智能：让物流成为智慧物流
供应链中的人工智能：让物流成为智慧物流作者：Maria Korolov来源：《计算机世界》2018年第23期企业预见到物流和分销领域的未来更加可预测、更加自动化，人们对SCM领域的机器学习和人工智能越来越感兴趣。
对位于加利福尼亚州的英飞凌（Infinera）来说，2017年实在不容易。
这家电信设备制造商的收入从2016年的8.7亿美元下降到2017年的7.4亿美元。
毛利率从45%下降到33%。
最终，这家在美国、加拿大、中国、印度和瑞典雇有2000多名员工的公司宣布，当年净亏损1.95亿美元，而2016年净亏损2400万美元。
首席执行官Thomas Fallon年初告诉投资者说，为了扭转局面，公司开始非常重视技术进步。
他说：“除了继续关注市场进入，我们的重组还包括建立一个部门，确保在短期内实现产品快速交付，而长期则最终实现差异化的技术。
我们在这方面取得了进展。
”对此，该公司转而采用人工智能，因为其目标领域之一是供应链管理（SCM），英飞凌将利用机器学习，通过分析生产交货时间的过去变化，以及物流提供商的表现来更好地预测交货日期。
该公司负责信息技术的高级副总裁Todd Tuomala表示：“我们希望我们的销售部门能够快速确定当前供货产品的待售报价和订单，并且我们希望在进行调度决策时，能够立即更全面地考虑更多的因素和约束条件。
”人工智能的预测影响Tuomala称，英飞凌的第一个供应链人工智能试点项目将在今年年中开始实施——从一家制造工厂开始。
“我们还希望在年底前为我们的销售部门和客户提供所有产品的供货信息。
”他说，使用机器学习将使得公司能够更快地做出调度决策。
此外，该公司考虑的因素比目前更为全面。
英飞凌采用Intrigo系统公司的供应链管理技术，结合了Splice Machine公司的人工智能技术。
Splice Machine公司的首席执行官兼联合创始人Monte Zweben说，公司已经能够对他们的供应链管理系统进行30年的可用预测。
生产供应链sim流程
生产供应链sim流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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分析历史销售数据、市场趋势和竞争对手情况。
人工智能在供应链管理中的作用及应用案例
人工智能在供应链管理中的作用及应用案例在当今快节奏的商业环境中，供应链管理是企业成功的关键之一。
随着科技的不断进步和人工智能技术的发展，人工智能已经开始在供应链管理中发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨人工智能在供应链管理中的作用，并以实际案例来说明其应用。
人工智能技术广泛应用于供应链管理中的数据分析和预测。
首先，人工智能可以帮助企业实时监控和分析供应链中的海量数据，快速识别出潜在的问题和风险。
通过智能算法和机器学习模型，可以对供应链中的数据进行深度挖掘，为企业决策提供数据支持。
其次，人工智能可以帮助企业进行需求预测和库存管理。
通过对历史数据和市场趋势的分析，人工智能可以准确预测产品需求量，并及时调整库存水平，避免库存积压或产品缺货的情况。
这对于提高供应链的效率和降低成本具有重要意义。
在采购管理方面，人工智能也发挥着关键作用。
通过对供应商的数据进行分析和评估，人工智能可以帮助企业选择最优质和最具竞争力的供应商，从而提高供应链的整体质量和稳定性。
此外，人工智能还可以优化物流车辆的路线规划和货物配载，减少运输成本和提高配送效率。
在生产计划和排程方面，人工智能也为企业提供了更精准和高效的解决方案。
通过对生产过程的数据进行实时监控和分析，人工智能可以帮助企业调整生产计划，最大程度地利用资源，提高生产效率和产品质量。
另外，人工智能还在供应链风险管理和应急响应中发挥着重要作用。
通过对全球供应链的风险因素进行监测和预警，人工智能可以帮助企业及时应对各种潜在的风险事件，保障供应链的稳定和可持续性。
总的来看，人工智能在供应链管理中的作用不断增强，已经成为企业提升竞争力和实现可持续发展的重要工具。
通过智能算法和数据分析，人工智能可以帮助企业实现供应链的数字化转型和智能化升级，提高企业的运营效率和市场反应能力。
未来，随着人工智能技术的不断创新和发展，相信在供应链管理领域中，人工智能将发挥着越来越重要的作用，为企业带来更多创新和机遇。
AI提高制造业的供应链可视化能力
AI提高制造业的供应链可视化能力《AI 提高制造业的供应链可视化能力》在当今竞争激烈的制造业领域，供应链的高效运作已成为企业取得成功的关键因素之一。
而随着人工智能（AI）技术的迅速发展，其在提高制造业供应链可视化能力方面发挥着日益重要的作用。
制造业的供应链是一个复杂且动态的系统，涵盖了从原材料采购、生产加工、仓储物流到产品销售的各个环节。
在这个过程中，信息的准确、及时获取和处理对于优化供应链决策、降低成本、提高交付能力至关重要。
然而，传统的供应链管理方式往往存在信息不透明、数据滞后、难以预测等问题，导致企业无法快速应对市场变化和突发事件。
AI 的出现为解决这些问题提供了新的途径。
通过对大量数据的分析和学习，AI 能够帮助企业实时监控供应链的各个环节，实现供应链的可视化管理。
首先，AI 可以整合来自多个数据源的信息。
在制造业供应链中，数据来源众多，包括供应商、生产商、物流商、销售商等。
这些数据格式不一、分散在不同的系统中，难以统一处理和分析。
AI 技术能够将这些分散的数据进行整合和清洗，提取出有价值的信息，并将其以直观的方式呈现给管理者。
例如，通过建立数据仓库和数据挖掘模型，AI 可以将订单数据、库存数据、运输数据等进行关联分析，让管理者清晰地了解供应链的整体运行情况。
其次，AI 有助于实现供应链的实时监控和预警。
利用传感器、物联网等技术，AI 可以实时采集供应链中的各种数据，如货物的位置、温度、湿度等。
一旦发现异常情况，如货物延误、库存短缺、质量问题等，AI 系统能够立即发出预警，提醒相关人员采取措施。
这种实时监控和预警机制大大提高了企业对供应链风险的应对能力，减少了损失。
再者，AI 能够进行精准的需求预测。
准确的需求预测是优化供应链规划的基础。
AI 算法可以分析历史销售数据、市场趋势、季节因素、经济环境等多种因素，从而预测未来的市场需求。
基于这些预测结果，企业可以合理安排生产计划、调整库存水平，避免因过度生产或缺货而造成的成本浪费。
供应链体系创新的载体:虚拟物流中心
供应链体系创新的载体：虚拟物流中心
陈铭;刘仲英
【期刊名称】《统计与决策》
【年(卷),期】2006()12
【摘要】虚拟物流中心是供应链体系创新的有效载体,其功能表现为充分集成资源、功能和技术,充分发挥信息流对实物流的监控作用,设计、构建和运作综合物流与供
应链解决方案,以减少多重运输、多重中转等不经济现象。
【总页数】3页(P132-134)
【关键词】虚拟物流中心;虚拟供应链;功能交换市场;虚拟企业
【作者】陈铭;刘仲英
【作者单位】苏州科技大学管理科学与工程系;同济大学经济与管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F252
【相关文献】
1.建构三化供应链体系:虚拟物流中心 [J], 陈铭;刘仲英
2.农产品虚拟供应链管理及虚拟物流中心建构 [J], 陈铭
3.虚拟物流中心与供应链信息化重组 [J], 陈铭;刘仲英
4.供应链下商超物流中心系统规划虚拟仿真实验探索 [J], 魏子秋;路静敏
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智能型手机研发:先进的信息接口
智能型手机研发：先进的信息接口
JeremyCurtis
【期刊名称】《《电子与电脑》》
【年(卷),期】2004(000)005
【摘要】针对手机开发先进软件,须先针对用来建构系统的先进架构进行投资,以满足现代应用、标准操作系统、硬件架构、以及先进通信技术的需求。
像是AT指令这类过时的技术无法达成这些目标,反观像是AMI这类新一代接口,本身结合成熟且可靠的通讯引擎与架构,能有效达成以上目标。
【总页数】4页(P102-105)
【作者】JeremyCurtis
【作者单位】杰尔系统行动终端产品部门产品营销经理
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.53
【相关文献】
1.我国未来信息网络研发已达国际先进水平 [J],
2.为信息安全保障体系建设提供性能先进的防火墙产品加强自主研发促进推广应用--"2005年中国网络安全系统防火墙技术与应用大会"召开 [J], 时予
3.智能型手机研发：先进的信息接口 [J], JeremyCurtis
4.全新研发理念下国家重点专项的管理创新
——以国家重点研发计划"战略性先进电子材料"重点专项为例 [J], 杨斌
5.基于自装配技术的BIM信息平台接口探索与研发 [J], 裴旭;程伟;杨新童;沈琳;韦奋祥
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统计分析 Statistics
版权所有，2013年，SAS公司保留所有权利。
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最有收益的结果
数据可视化 Data Visualization
§增强的先进分析和探索型数据分 析功能，并提供高度交互式的统 计图形。 §可视化查询、数据过滤及可扩展 的可视化分析 §高级统计分析的完备工具 §能够用于大量异构数据源的处理， 因此可以充分利用您的所有数据 进行分析。 §简单易用的鼠标点击操作界面， 可以调用SAS提供的核心功能，包 括分析、存储过程、SAS程序、报 表、输出结果，以及集成的元数 据。
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文本分析
Text Analytics
§数据探索与可视化
查看词条统计，识别相似文档 图形化展示词条之间的联系
§自动分类
分类体系——例如按层次识别 MEDLINE系统中的摘要 离散分组——例如识别呼叫中心记录 中的聚类
Байду номын сангаас
§预测建模
文本分析——例如基于客户反馈来预 测资产状况 文本+结构化数据——例如基于客户 的产品评论及其人口统计特征，预 测客户的未来购买行为
SAS的解决方案
通过利用生产数据（来自内部 和外部的数据，例如影响因素 和行业数据），SAS可以进行自 动化预报，并将结果分发给相 关用户（采用有意义的形式）。
业务价值
本田汽车实现了汽车零部件的最小化 库存，同时将及时交付率保持在99%以 上 提高了预报精度，降低了库存，同时 提高了服务水平
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零部件优化 Service Parts Opt
“自从引入了该系统，本田汽车公司的预报精度提高了20%（在美国） 和15%（在日本）”。 Oyama-san，高级执行总监，
挑战
上百万SKU带来了多余库存和缺货 的问题，需要从多种数据源获取 数据，并对5大配送中心和80个配 送点进行预报。
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预测和计量经济学
Forecasting & Econometrics
§为业务流程建模、预报和仿真提 供一体化时间序列和计量经济方 法 §分析促销活动带来的影响，判别 促销活动的有效性，更好地分配 营销支出 §产品或服务的需求预报，进行有 效的资源分配，用于生产、库存 和人员配备 §基于客户属性对客户进行建模， 通过深入了解客户最关心的需求， 最大化营销绩效
•预测分析技术能给您带来远见 ，预报未来的服务需求。 •预测分析技术还可以对产品/使 用问题做出早期预警。 •服务链是一个集成化的流程， 分析的输入和输出也是同样，可 以驱动更好的决策制定。
•预报技术能够提供准确的统计基准 ，让您提高对关键需求的感知和修整 能力。 •库存优化则降低了缺货的风险，降 低庞大的库存成本。 •销售和运营规划分析，让企业可以 优化管理业务约束，实现最佳利润。
需求驱动的企业 Demand Driven
Consensus Planning Demand Shaping Demand Sensing
需求驱动
平衡
需求和供应的同步
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市场驱动的企业 Market Driven
SAS供应链分析
Jeremy Sim (沈伟明) SAS北亚区制造和供应链技术服务总监
SAS供应链智能
供应优化
客户驱动的质量管理
需求同步
售后服务
更智慧的供应链
提高质量，最大化 收益和可靠性
• 全生产流程的浪费减少 • 提高收益 • 确保产品质量 • 加速六西格玛计划
精准的需求预报和 物流优化
• 成品需求的准确预报 • 全供应链的库存优化 • S&OP流程的加速和改善 • 物流优化
•预测分析技术能给您带来远见 ，预报未来的服务需求。 •预测分析技术还可以对产品/使 用问题做出早期预警。 •服务链是一个集成化的流程， 分析的输入和输出也是同样，可 以驱动更好的决策制定。
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售后服务 After-Market Service 对于每一家制造企业来说，客户 服务都是很关键的职能部门。因 为营销服务带来了50%的营收和 40%的总体利润。
需求 Demand 对于制造行业的管理层来说，准确地 预测需求并基于供应的约束条件进行 折衷安排，是最高优先级的工作。
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运筹优化
Optimization
§全方位的运筹优化建模技术，业 界最先进的数学优化技术 §支持您交互式地建立模型，调整 约束条件和变量，并在数据上很 简便地进行试验。 §您可以很简便地决定要将输入数 据用在何处，以及如何在模型中 使用。 §针对大型的实际业务优化问题， 能够更快地进行求解并给出答案， 让您可以快速解决问题
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售后服务 After-Market Service 对于每一家制造企业来说，客户 服务都是很关键的职能部门。因 为营销服务带来了50%的营收和 40%的总体利润。
需求 对于制造行业的管理层来说，准确地 预测需求并基于供应的约束条件进行 折衷安排，是最高优先级的工作。
•预测分析技术能给您带来远见 ，预报未来的服务需求。 •预测分析技术还可以对产品/使 用问题做出早期预警。 •服务链是一个集成化的流程， 分析的输入和输出也是同样，可 以驱动更好的决策制定。
•预报技术能够提供准确的统计基准 ，让您提高对关键需求的感知和修整 能力。 •库存优化则降低了缺货的风险，降 低庞大的库存成本。 •销售和运营规划分析，让企业可以 优化管理业务约束，实现最佳利润。
总体质量 质量问题已经日渐成为制造企业 的重要话题。它也变成了关键的 差异化优势，对市场上任何产品 的定价和绩效带来重大影响。 •预测分析技术能够提供洞察，让 您了解制造流程中质量问题的根 源，并对设备资产深入了解。 •社交媒体分析让企业了解其品牌 形象是否达到预期。 •强大的分析算法可以监控现场事 件，尽早发现质量问题。
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需求同步 Demand Synchronization
需求
供应
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供应驱动的企业 Supply Driven
补足供应 库存优化 粗略产能规划
供应驱动
平衡
需求和供应的同步
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售后服务 对于每一家制造企业来说，客户 服务都是很关键的职能部门。因 为营销服务带来了50%的营收和 40%的总体利润。
需求 Demand 对于制造行业的管理层来说，准确地 预测需求并基于供应的约束条件进行 折衷安排，是最高优先级的工作。
总体质量 质量问题已经日渐成为制造企业 的重要话题。它也变成了关键的 差异化优势，对市场上任何产品 的定价和绩效带来重大影响。 •预测分析技术能够提供洞察，让 您了解制造流程中质量问题的根 源，并对设备资产深入了解。 •社交媒体分析让企业了解其品牌 形象是否达到预期。 •强大的分析算法可以监控现场事 件，尽早发现质量问题。
总体质量 Total Quality 质量问题已经日渐成为制造企业 的重要话题。它也变成了关键的 差异化优势，对市场上任何产品 的定价和绩效带来重大影响。 •预测分析技术能够提供洞察，让 您了解制造流程中质量问题的根 源，并对设备资产深入了解。 •社交媒体分析让企业了解其品牌 形象是否达到预期。 •强大的分析算法可以监控现场事 件，尽早发现质量问题。
可盈利的售后服务
• 识别出正在涌现的保 修问题 • 零部件优化 • 呼叫中心和现场服务 资源的预测 • 识别出可疑索赔 • 服务合同定价优化
• 源数据的质量改善 • 支出的分析与优化 • 定义出最优的供应商 • 评估和管理供应商风险
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分析
文本分析 Text Analytics
挑战
“在我们原有的流程中存在一个 最大的问题，就是很难发现数据 中存在的模式。由于数据量庞大， 没有一个调查人员可以看出哪些 异常行为正在浮现。我们需要一 个分析工具，让我们不用在数据 海洋中苦苦探索。它能够让这些 问题自动浮出水面”。 GE还希望能够得到一个托管解决 方案，可以和GE的现有流程进行 接口。
“我们可以更快地侦测和解决问题——在大量产品到达客户 手中之前”。
David Bien， 集团可靠性分析总监
挑战
问题的侦测时间太长 手工处理每个文字形式的服务 订单，导致保修服务时间过长和 可变性。 在进行根本原因分析式使用了 多种不同的工具
SAS的解决方案
借助SAS文本挖掘技术，自动 化地对保修申请进行分类编码 。 SAS的浮现问题发现组件，能 够及早对问题进行预警，根本 原因分析功能则加快了问题的 解决。
在非结构化数据中发现财富 包括社交媒体和调研结果 帮您发现洞察 应对关键的业务挑战
预测 Forecasting
从历史数据中获取更好的洞 察，进行前瞻性的决策制定
数据管理 (整合、质量和治理) Data Management
优化 Optimization 数据挖掘 Data Mining
在交易数据库中挖掘建模，发 现内在规律 分析海量的 数据 从而能准确地 识别出潜在机会 这些机会将带来
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数据挖掘
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