Logistic management and neural network maps: Keys to cost optimization in cardboard packaging manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
The focus of this research is to analyze how supply chains’ management affects production costs in the cardboard and Packaging sector in Peru, specifically through the creation of artificial neural networks (ANN) to improve the logistical activities. Non-experimental quantitative design was applied, collected the data from the Year 2020 to the Year 2024 and sought to assess variables such as supplier capacities, stocks held, bottom line costs incurred and stock out ratios. The study revealed that there exists a proportionate inverse relationship between the logistical costs and production costs, proving that as the cost of acquiring goods needed for production as well as the cost of keeping and managing stock decreases, the overall production cost also decreases significantly. The ANN model was able to perform cost predictions with a high degree of accuracy which points out the relevance of sophisticated instruments in the shift of the supply chain. Also, it is important to note the core contribution of the research – effective logistics management is emphasized as a way of increasing competition in industries where supply chains are of critical importance. This research reinforces the effectiveness of designing ANN in minimizing costs, while adding knowledge to the reporting practice of the companies aimed at bettering their costs. The results are a good contribution in terms of technological change in logistics aimed at helping the organizations remain flexible in a changing economy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».