The effects of smart and sustainable supply chain management : A case study within Alfa Laval's marine department
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".