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MCDFN：供应链需求预测通过可解释的多通道数据融合网络模型整合 CNN、LSTM 和 GRU
通过深度学习构建融合多通道数据的网络（MCDFN），提高需求预测准确性并实现可解释性，优于其他七个深度学习模型，适用于供应链管理系统且为未来研究提供方向。
PDFa month ago
卓越解码：通过文本挖掘描绘运营和供应链专业人员心理特质的需求
运用创新方法和工具，本研究对运营管理和供应链管理专业人员的心理特征进行了剖析，通过文本挖掘和社交网络分析，以心理特征为焦点，对一系列职位描述中相关技能的需求进行了需求分析评估，从而提供了运营管理和供应链管理专业人员所需技能的定向图谱，为人才
PDF3 months ago
优化库存路线：基于决策导向学习的神经网络方法
我们提出了一种面向决策的基于学习的方法来解决实际的库存路径规划问题，该方法直接整合了库存预测和路径优化于一个端到端的系统中，可能确保一个稳健的供应链策略。
PDF8 months ago
一个高效智能的半自动化仓库盘点系统
在不断发展的供应链管理背景下，高效的库存管理对企业的重要性显著增加。这项研究引入了一种智能库存管理系统，以解决与不准确数据、延迟监测和过度依赖主观经验的预测相关的挑战。通过条形码和分布式应用技术的智能感知，结合全面的大数据分析，使数据驱动的
PDF10 months ago
QAmplifyNet: 推动供应链缺货预测边界的可解释混合量子 - 经典神经网络
供应链管理中，准确的缺货预测对于优化库存控制、降低成本和提高客户满意度至关重要。本研究提出了一种新的方法论框架，通过使用量子启发技术在量子 - 经典神经网络中对缺货进行有效预测，有效应对大规模数据集处理的挑战。实验评估表明，我们的模型 QA
PDFa year ago
LaDe：行业首个全面的末端配送数据集
本文介绍了 LaDe，这是第一个公开可用的大规模、综合、多样化的最后一英里交付数据集，包括来自工业界的 10677k 个包裹，并记录了 21k 个快递员在 6 个月内进行任务的时间、位置和任务事件信息。
PDFa year ago
利用机器学习方法自动化尺码网格的构建与管理
本研究旨在为供应链管理以及 Levi Strauss 的尺码选择决策制定决策规划，并利用机器学习技术，通过分类模型的方法构建更加自动化的尺码选取过程，从而为减轻公司各组别的工作量提供帮助。
PDFa year ago
GPT4GEO：语言模型如何看待世界地理
本篇研究探究 GPT-4 模型应用于地理数据场景问题的解决能力，试图了解其是否具备对地理位置、距离、海拔，以及更复杂的问题如国家轮廓、旅游网络、路线规划和供应链分析的理解和解决能力。结果表明该模型在一定程度上具备对世界的认识，但仍存在限制。
PDFa year ago
线性规划教程和实践：供应链和运输物流中的优化问题
本篇论文介绍线性规划的基础和实践，重点关注供应链管理和运输物流的空间分析中的优化问题，通过 Python 程序和优化库解决问题。并介绍了一种新的认知框架来帮助学生和从业者设置每个优化问题。
PDF2 years ago
供应链管理的量子计算方法
本研究目的在于将量子计算应用于工业操作管理问题，尤其是供应链管理。我们开发了一个量化的策略迭代算法来解决库存控制问题，并展示了其有效性。同时讨论了实现该量子算法所需的硬件要求和潜在挑战。
PDF2 years ago
循环经济中的机器学习和人工智能：文献计量分析和系统文献综述
本文探讨了应用人工智能技术实现循环经济的方案，并进行了综述和研究。研究表明，循环经济有望在工业和政府层面得到应用，人工智能和机器学习等创新技术对实现循环经济至关重要，需要进一步研究和探索。
PDF2 years ago