Research on cost control and resource optimisation in supply chain link based on combination prediction model
Notice bibliographique
Résumé
The supply chain applies large number according to the technology, can reduce the cost of each link, optimize the resource allocation, increase the enterprise benefit. In this paper, the supply chain cost control program based on large number according to the previous forecast, the control of the event and the analysis of the three levels of the analysis of the supply chain. The combination time series model and the multivariate regression model, the joint CPFR concept, the establishment of the CPFR sales combination demand prediction model, the design form according to the sales prediction system, the resource optimization plan of the supply chain inventory in real time. Analyze the prediction effect of the combination prediction model, predict the product sales in the week, calculate the product safety inventory and the remaining inventory. The analysis is based on the cost control effect of the enterprise supply chain according to the sales forecast. The cost of purchasing the supply chain costs less than the operating income, which fell to 0.5107in 2023. The gross margin of gross profit was 0.53666 in 2023, which was controlled by the gross margin, and the gross profit was improved. It is said that the enterprise is using large number according to the technology to the supply chain resource optimization in the supply chain cost control, the cost control effect is better.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».