利用机器学习和贸易理论，从细粒度国际贸易数据中推断产品级价值链关系，为物流、贸易和可持续发展领域的人员提供了一个与相关贸易流动相关的产品级价值链数据的近似映射方法。

Jun, 2023

通过多种回归模型，本文尝试预测通用电气（GE）燃气和汽轮机服务和制造业务物流运输的产品可用性日期，并表明树形算法（即 RF 和 GBM）提供了最佳的泛化误差和最佳性能。

Apr, 2023

本篇研究针对工业 4.0 的要求，采用多智能体系统实现了分散化生产控制和信息分配，提出了一种基于智能代理的集成调度方法，该方法解决了在多智能体系统下排班执行时间过长的问题，并考虑到了生产、运输、缓冲和共享资源操作的相互依赖性及大型工件的约束等物流需求。

May, 2022

利用智能推荐系统技术提出了一种新的数据驱动型供应链中断响应框架，并通过实际应用验证了概念模型，结果表明该框架可以作为有效的供应链中断缓解措施，在首次响应阶段帮助供应链参与者获得更好的反应性能。

Mar, 2024

针对生产线加工定制化产品时分布变化带来的机器学习算法性能下降问题，本研究提出了一种基于敌对学习和车间生产调度的数据驱动方法，以实现在高度定制化的制造环境中考虑分布变化。实证结果表明，相比通用算法，该方法可有效提升生产管理决策，达到更高的生产效率。

Apr, 2023

本文提出了一种基于代理机制、结合本地优化技术和协商生成适应性时间表的方案，能够在短时间内有效地重新排产，以应对生产实践中的各种干扰，如零部件迟到或产品缺陷等。该方法经过对华为实际生产数据的评估，证明可以高效地生成时间表，并已验证为概念证明并重新实现以应用于 Jadex 代理平台的生产系统中。

Jun, 2022

本文介绍了一种基于随机模型的实体零售中的空间需求分析方法，此模型能够有效地预测产品需求并通过深度强化学习自主学习最优的产品摆放策略。

Jan, 2020

为了提升供应链透明度与韧性，本研究采用知识图谱连接多种数据源，以达到三级供应商的透明度。通过知识图谱完善方法，预测供应网络中的空缺信息，同时应用图分析算法，识别关键实体，支持供应链管理自动化风险识别。

May, 2023

本研究提出一种基于数据建模的决策支持系统，能够预测病例数量，进行资源分配和封锁管理以在不同级别的政府机关管理 COVID-19，并开发了基于 MATLAB 的 GUI 进行实现。

Mar, 2022

利用机器学习、操作员协助系统和技术算法等，基于废纸生产纸张过程中大量数据的利用，实现减少能源消耗，支持环保和运行优化。

Jun, 2022