Effekterna av en smart och hållbar leveranskedjehantering : En fallstudie inom Alfa Lavals marina avdelning
Bibliographic record
Abstract
Denna studie undersöker hur Alfa Laval, ett globalt företag inom marin industri, kan minska klimatpåverkan från sina leveranskedjor, särskilt genom att optimera transporter och införa mer hållbara logistikstrategier. Studien fokuserar på företagets marina division, som är starkt beroende av globala transporter, vilket bidrar avsevärt till företagets totala koldioxidutsläpp. Genom att analysera tre specifika fall av ineffektiva leveranskedjor och kartlägga två av de största produktgrupperna inom företagets marina avdelning, identifierar studien viktiga förbättringsområden. Resultaten visar att ineffektiva transporter, främst beroende på flygfrakt, leder till onödiga utsläpp och kostnader. Studien föreslår implementering av smart leveranskedjehantering och smarta logistiklösningar som användning av IoT och blockchain-teknologi för att förbättra transparens, effektivitet och hållbarhet i leveranskedjan. Studien rekommenderar även en omstrukturering av leveranskedjan för att minska beroendet av flygtransporter och flytta produktion närmare slutkunden.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.073 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".