Delist.ru

Адаптивная автоматизированная система мониторинга раисков в цепях поставок наукоемкой продукции (24.11.2010)

Автор: Некрасова Мария Алексеевна

Некрасов А.Г., Некрасова М.А. Развитие систем управления событиями в цепях поставок. – Железнодорожный транспорт, №4, 2009, стр. 62-65

Некрасова М.А. Об адаптивном управлении цепями поставок.- Логистика, №4, 2009, с.14-15.

ПУБЛИКАЦИИ В ДРУГИХ ИЗДАНИЯХ

Миротин Л.Б., Некрасов А.Г., Некрасова М.А. Нейросети в системе мониторинга цепей поставок/ Логистика: современные тенденции развития: материалы IX Междунар. науч.-практ. конф.15, 16 апреля 2010 г./ ред.кол.: В.С.Лукинский (отв.ред.) [и др.] . – СПб.: СПбГИЭУ, 2010, 488, с. 267-271.

Некрасов А.Г., Некрасова М.А. Логистический подход к управлению рисками в цепях поставок. – Эффективная логистика Сборник статей участников I Всероссийской научно-практической конференции (3 декабря 2007 г.), Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2007, стр. 148-153

Некрасов А.Г., Некрасова М.А. Проблемы обеспечения безопасности цепочек поставок на транспорте. – Транспортная безопасность и технологии, № 2, 2008, стр.151-154.

Некрасов А.Г., Некрасова М.А. Управление рисками в цепях поставок.– Прикладная логистика, № 5, 2007, стр. 12-16.

Некрасова М.А. Аналитические методы снижения рисков в цепи поставок. – Прикладная логистика, №8, 2005, стр. 14-15.

7.Синхрони-зация производства

5.Планиро-вание и оценка ассорти-мента

4.Уровень сервиса поставщика

3.Период времени от формирова-ния заказа до поставки товара

2.Управление потерями

1.Устойчи-вость поставок

Метрики системы мониторинга

10.Уровень запасов

11.Доля точных заказов

8.Покрытие запасов готовых изделий

6.Затраты на распределе-ние товара

12.Своевремен-ная поставка

9.Норма-тивный блок

Результат

Модель:

База инцидентов

Вариант

Формирование прогноза

Цепь поставок

Управляющее действие

Контур обратной связи

Внутренний регулятор

R=f2(Yi (t-())

Yi(t)=f1(Xi (t))

Ответные реакции, информация для пользователей

Параметры

Ограничения:

-внутренние ограничения;

-внешние ограничения

7.Получение прогноза в отношении риска

6.Запрос результата обученной сети

5.Проведение обучения нейронной сети

загрузка...