Methods of Logistic Infrastructure Formation for Enterprises Manufacturing Bottled Water
Notice bibliographique
Résumé
The modern post-industrial level of development of social-economic relations implies the primacy of services,intensification of scientific-technical progress, as well as the integration of economic operators, including in thesphere of production. Functioning of the industrial enterprises is impossible without a developed logisticsinfrastructure, the formation of which is connected with the adoption of managerial decisions on the compositionof its elements and their geographic location. Decision-making process on the composition and quantity ofinfrastructure objects should be based on the mathematical modeling. In today's economy, it is vitally importantto the formation of the logistics infrastructure of enterprises, oriented to meet the demand of end users. Inparticular, this area is the production of bottled drinking water, which is relatively new for Russia. The bottleddrinking water market is one of the fastest-growing in Russia, and water is a world strategic resource. Tooptimize the process of formation of the logistics infrastructure of enterprises for the production of bottleddrinking water is possible by application of the principles of logistics. The above determines the importance ofthe topic of the issue, its theoretical orientation and practical significance. Multivariate analysis is a tool thatreveals the relationship between a number of external and internal factors and the composition of objectslogistics infrastructure. Based on these factors through multivariate regression analysis were constructedmathematical model for determining the composition of the elements of the logistics infrastructure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».