論文の概要: Evaluation of key impression of resilient supply chain based on artificial intelligence of things (AIoT)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13174v1
• Date: Mon, 18 Jul 2022 06:15:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-31 14:33:10.952408
• Title: Evaluation of key impression of resilient supply chain based on artificial intelligence of things (AIoT)
• Title（参考訳）: 物の人工知能(aiot)に基づく弾力性サプライチェーンのキーインプレッションの評価
• Authors: Alireza Aliahmadi, Hamed Nozari, Javid Ghahremani-Nahr, Agnieszka Szmelter-Jarosz
• Abstract要約: サプライチェーンの組織は、常に課題や動的な環境変化に備えなければならない。 これらの課題に直面する効果的な解決策の1つは、回復力のあるサプライチェーンを作ることである。 このサプライチェーンの競争上の優位性は、低コスト、高品質、遅延低減、高レベルのサービスに依存しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0323063834827415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the high complexity of the business environment, dynamism and environmental change, uncertainty and concepts such as globalization and increasing competition of organizations in the national and international arena have caused many changes in the equations governing the supply chain. In this case, supply chain organizations must always be prepared for a variety of challenges and dynamic environmental changes. One of the effective solutions to face these challenges is to create a resilient supply chain. Resilient supply chain is able to overcome uncertainties and disruptions in the business environment. The competitive advantage of this supply chain does not depend only on low costs, high quality, reduced latency and high level of service. Rather, it has the ability of the chain to avoid catastrophes and overcome critical situations, and this is the resilience of the supply chain. AI and IoT technologies and their combination, called AIoT, have played a key role in improving supply chain performance in recent years and can therefore increase supply chain resilience. For this reason, in this study, an attempt was made to better understand the impact of these technologies on equity by examining the dimensions and components of the Artificial Intelligence of Things (AIoT)-based supply chain. Finally, using nonlinear fuzzy decision making method, the most important components of the impact on the resilient smart supply chain are determined. Understanding this assessment can help empower the smart supply chain.
• Abstract（参考訳）: 近年, ビジネス環境の複雑化, ダイナミズム, 環境変化, グローバル化や国際競技場における組織競争の増大といった不確実性や概念が, サプライチェーンを規定する方程式に多くの変化をもたらしている。 この場合、サプライチェーン組織は常に様々な課題と動的な環境変化に備えなければならない。 これらの課題に直面する効果的な解決策の1つは、回復力のあるサプライチェーンを作ることである。 回復力のあるサプライチェーンは、ビジネス環境における不確実性と破壊を克服することができる。 このサプライチェーンの競争上の優位性は、低コスト、高品質、遅延低減、高レベルのサービスに依存しない。 むしろ、連鎖が破滅を回避し、重要な状況を克服する能力があり、これはサプライチェーンの回復力である。 AIとIoTテクノロジとその組み合わせであるAIoTは、近年サプライチェーンのパフォーマンス向上に重要な役割を果たしているため、サプライチェーンのレジリエンスを高めることができる。 そこで本研究では,AIoT(Artificial Intelligence of Things)ベースのサプライチェーンの次元と構成要素を調べることによって,これらの技術が株式に与える影響をよりよく理解する試みを行った。 最後に、非線形ファジィ決定法を用いて、弾力性スマートサプライチェーンへの影響の最も重要な要素を決定する。 この評価を理解することは、スマートサプライチェーンの強化に役立つ。

関連論文リスト

• Enhancing Data Integrity and Traceability in Industry Cyber Physical Systems (ICPS) through Blockchain Technology: A Comprehensive Approach [0.0]
  本研究では,産業サイバー物理システム(ICPS)におけるデータの整合性とトレーサビリティ向上におけるブロックチェーンの可能性について検討する。 ICPSは製造業、電力網、輸送網といった重要なインフラを管理する上で重要である。 この研究は、サプライチェーン管理、品質管理、コントラクト管理、データ共有など、ICPSのさまざまなブロックチェーンアプリケーションを発掘する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-08T06:22:37Z)
• Disentangling the Causes of Plasticity Loss in Neural Networks [55.23250269007988]
  可塑性の喪失は複数の独立したメカニズムに分解できることを示す。 種々の非定常学習タスクにおいて, 層正規化と重み劣化の組み合わせは, 可塑性維持に極めて有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T00:02:33Z)
• HKTGNN: Hierarchical Knowledge Transferable Graph Neural Network-based Supply Chain Risk Assessment [3.439495194421287]
  階層的な知識伝達可能なグラフニューラルネットワーク(HKTGNN)サプライチェーンリスク評価モデルを提案する。 グラフ埋め込みモジュールを用いて,個々の商品に対応するサプライチェーンネットワークをサプライチェーンに埋め込む。 我々のモデルは実世界のサプライチェーンデータセットの実験において優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T00:54:04Z)
• Towards Autonomous Supply Chains: Definition, Characteristics, Conceptual Framework, and Autonomy Levels [50.43384662878146]
  パンデミックや地政学的な紛争など最近の世界的な混乱は、伝統的なサプライチェーンの脆弱性を著しく暴露している。 パンデミックや地政学的な紛争など最近の世界的な混乱は、伝統的なサプライチェーンの脆弱性を著しく暴露している。 自律的なサプライチェーン(ASC)が潜在的なソリューションとして登場し、乱流貿易環境における可視性、柔軟性、レジリエンスを高めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T22:09:52Z)
• Causal Reasoning: Charting a Revolutionary Course for Next-Generation AI-Native Wireless Networks [63.246437631458356]
  次世代無線ネットワーク(例:6G)は人工知能(AI)ネイティブである。 本稿では、新たな因果推論分野を基盤として、AIネイティブな無線ネットワークを構築するための新しいフレームワークを紹介する。 因果発見と表現によって対処できる無線ネットワークの課題をいくつか挙げる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-23T00:05:39Z)
• Identifying contributors to supply chain outcomes in a multi-echelon setting: a decentralised approach [69.62333053044712]
  本稿では,推定貢献の分散計算における説明可能な人工知能の利用を提案する。 このアプローチは、サプライチェーンアクターにデータ共有を説得する必要性を緩和する。 その結果,集中型アプローチと比較して,品質変化の源泉を検出する方法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-22T20:03:16Z)
• A Knowledge Graph Perspective on Supply Chain Resilience [15.028130016717773]
  世界的な危機と規制の進展はサプライチェーンの透明性とレジリエンスを高める必要がある。 サプライチェーンに関する情報、特により深いレベルでは、しばしば不透明で不完全である。 異なるデータソースを接続することにより、サプライネットワークを知識グラフとしてモデル化し、ティア3サプライヤーへの透明性を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T10:14:30Z)
• Towards Security Enhancement of Blockchain-based Supply Chain Management [0.0]
  現代のシステムのサイバーセキュリティは、産業と学術の両方の観点から、劇的に注目を集めている。 本稿では、ブロックチェーン、特にサプライチェーン管理プロセス上でのデータの生成、検証、チェックのプロセスを処理するために使用されるスマートコントラクト技術に光を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-11T18:52:11Z)
• Will bots take over the supply chain? Revisiting Agent-based supply chain automation [71.77396882936951]
  エージェントベースのサプライチェーンは2000年初頭から提案されている。 エージェントベースの技術は成熟しており、サプライチェーンに浸透している他の支援技術はギャップを埋めている。 例えば、IoTテクノロジのユビキティは、エージェントがサプライチェーンの状態を“理解”し、自動化のための新たな可能性を開くのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-03T18:44:26Z)
• Data Considerations in Graph Representation Learning for Supply Chain Networks [64.72135325074963]
  本稿では,隠れた依存関係リンクを明らかにするためのグラフ表現学習手法を提案する。 本稿では,グローバルな自動車サプライチェーンネットワークのリンク予測における最先端の性能向上を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-22T12:28:15Z)
• The challenges and realities of retailing in a COVID-19 world: Identifying trending and Vital During Crisis keywords during Covid-19 using Machine Learning (Austria as a case study) [0.0]
  将来予測の監査は季節性を重視しているため、トレンドベースのベンチマークに対する予測を選択することが推奨されている。 予測モデルは、サプライチェーン全体のエンドツーエンドのリアルタイム監視を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-10T18:31:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。