ТОП-5 книг по логистике. — Сайт Марии Загорской

Джон Шрайфедер «Эффективное управление запасами»

Как сократить эксплуатационные расходы? При каком объеме запасов растет прибыль? Скажется ли расширение ассортимента на рентабельности компании? Как разработать программу управления запасами, которая позволит максимизировать чистую прибыль? Джон Шрайбфедер, президент Effective Inventory Management, Inc., утверждает, что эффективное управление запасами позволяет организации удовлетворять и превышать ожидания покупателей и предлагает методику создания программы управления запасами, позволяющую добиться высокой рентабельности вложений в складские запасы.

Из отзывов:

«Понятным, простым, человеческим языком, рассказано о довольно сложном, для понимания многих управленцев и в силу этого ими не применяемым, разделе организации внутренней логистики на складе.
Приведены методики учета и математический аппарат по управлению запасами на складе».

Купить в бумажном виде

Скачать в pdf формате Эффективное управление запасами.

---

Корпоративная логистика. 300 ответов на вопросы профессионалов (В.Сергеев)

Настольная книга логиста. В работе изложен широкий круг вопросов корпоративной логистики — от понятийного аппарата до процедуры европейской сертификации логистических менеджеров, включая важнейшие области профессиональной деятельности логиста: управление логистическими процессами в закупках и дистрибьюции; транспортировка; управление логистическими рисками; складирование и грузопереработка; управление запасами; информационно-компьютерная поддержка логистики; администрирование логистических систем и другие.

Из отзывов: «Книги Сергеева на самом деле являются настольными.

с 2001 года пользуюсь его книгой «Логистика в бизнесе». А, недавно, у В.И  Сергеева вышла книга  «Корпоративная логистика. 300 ответов на вопросы профессионалов». Она так удобно составлена:
— никакой воды;
— выделены чёткие проблемные темы и расписаны до мелочей (по всей логистике)
— составлено удобное оглавление, не нужно читать всё для выделения необходимого. »

Скачать в pdf формате: Сергеев Корпоративная логистика 300 ответов.

---

 

Логистический менеджмент (В.Козловский)

Данный конспект лекций объединяет курсы «Производственный менеджмент» и «Логистика», предназначен для студентов направления «Менеджмент» и «Экономика и управление на предприятии (машиностроение)», а также других экономических и технических специальностей вузов, изучающих аналогичные курсы.

В нем рассматриваются основные понятия, концепции и методы логистики и менеджмента, снабжающего логистику необходимым инструментарием, обеспечивающим достижение логистических целей на всем пути движения материального и информационного потоков от стадии закупки входных ингредиентов до стадии распределения готового продукта и доставки его потребителю.

Купить в бумажном виде

 

 

---

 

Дональд Бауэрсокс. Логистика. Интегрированная цепь поставок

Logistical Management: The Integrated Supply Chain Process

Предлагаемая книга является одновременно и учебником, и справочником и охватывает весь круг вопросов, имеющих отношение к предмету. Изложение материала начинается со всеобъемлющего описания роли и содержания логистики в современном бизнесе, а также с ключевых концепций и практических приемов интегрированного логистического менеджмента (первая часть).

Затем следует обзор функциональных областей, в совокупности составляющих систему логистики делового предприятия, включая информационный обмен, управление запасами, организацию транспортировки и т. д. (вторая часть). Далее подробно разбираются две фундаментальные задачи, стоящие перед менеджерами: формирование надлежащей структуры логистики (третья часть) и общее руководство логистической деятельностью (четвертая часть).

Качество книги проверено временем и подтверждается ее популярностью на Западе: она (с соответствующими доработками и обновлением материала) неизменно переиздается в США с 1974 г.

Бауэрсокс Доналд Дж — Логистика-интегрированная цепь поставок — скачать в pdf

---

Экономические основы логистики Н.К.Моисеева

В учебнике изложен широкий круг экономических вопросов логистики — от макро- до микроэкономических, касающихся как специализированных фирм, оказывающих логистические услуги, так и логистических систем промышленных предприятий.

Рассмотрены методы и стратегии ценообразования в цепи поставок; логистические издержки и способы их учета, анализа и регулирования, оценка эффективности использования ресурсов логистических систем; особенности бизнес-планирования и учета рисков инвестиционных решений в логистике.

Купить в бумажном виде

Поделиться ссылкой:

Похожее

TOP 10 книг по логистике

ТОР 10 книг по логистике

Количество книг, издаваемых по теме «Логистика» очевидно, обратно пропорционально их качеству. Но по роду своей профессии я вынуждена их просматривать. Ниже я привела список лучших, на мой, взгляд, книг изданных на русском языке.

 

Общая логистика – тем, кто интересуется логистическим менеджментом

 

1.       Джеймс Р. Сток, Дуглас М. Ламберт, 2005

Стратегическое управление логистикой.

Strategic Logistics Managemen

Эта книга называется БИБЛИЕЙ логистики. По ней я училась SCM в Америке. Всю мощь изложенной информации осознала уже в России, после двух первых консультационных проектов по логистическому аудиту, в которых участвовала. Книга для тех, кто интересуется не отдельными функциями логистики, не для исполнителей. Она для менеджеров. Если доросли – увидите в книге много нового. Учебник хорошо переведен.

Аннотация OZON.ru здесь 

 

2.       Д. Бауэрсокс, Д. Клосс, 2008

Логистика. Интегрированная цепь поставок

Logistical Management: The Integrated Supply Chain Process

Если можно выразиться так, это – вторая БИБЛИЯ логистики, изданная на русском языке. Многие из прочитавших эту книгу на русском целиком, осознали, как и я, что материал уже знаком. Причина проста – книгу издали по частям под видом разных самостоятельных статей в период полного отсутствия хорошей литературы по логистике в России. Читается не просто. Как и другие, действительно глубокие книги, каждый раз преподносит что-то новое тем, кто постоянно развивает собственные профессиональные навыки.

  

Аннотация OZON.ru здесь  

 

3.       Доналд Уотерс, 2003

Логистика. Управление цепью поставок

Logistics: An Introduction to Supply Chain Management

Один из первых хороших переводных учебников. Он первый на конкретных примерах показал мне сущность системного подхода в логистике. Примеры были простые, а новый взгляд вещи до сих помогает мне находить проблемные места в логистических системах клиентов.

Аннотация OZON.ru здесь  

 

4.       В. В. Дыбская, Е. И. Зайцев, В. И. Сергеев, А. Н. Стерлигова, 2008

Логистика

Эта книга – наш ответ американской школе логистики. Считаю, что в России есть два центра обучения логистическому менеджменту на уровне мировых стандартов. Так вот эта книга подготовлена коллективом одного из таких интеллектуальных центров – МЦЛ (Международного центра логистики – ГУ-ВШЭ).

Аннотация OZON.ru здесь  

 

Управление снабжением

5.       А. Н. Стерлигова, 2009

Управление запасами в цепях поставок

Лучшая книга по управлению запасами в России! Автор – практик.

Это вы увидите в книге. В этом я смогла убедиться и при личном знакомстве с Аллой Николаевной на ее семинаре в Москве. Те, кто интересуется темой управления запасами, знают статьи автора. Ссылки на некоторые из них смотрите на сайте.

Аннотация OZON.ru здесь  

 

6.       Джон Шрайбфедер, 2008

Эффективное управление запасами

Achieving Effective Inventory Management

Джон Шрайбфедер, президент Effective Inventory Management, Inc, предложил нам интересную книгу, с примерами, расчетами и прочими нужными в практике вещами. Мне, например, книга дала несколько интересных подсказок в области прогнозирования.

Аннотация OZON.ru здесь  

 

Управление складированием

7.       А. М. Гаджинский, 2007

Современный склад. Организация, технологии, управление и логистика

Любую книгу автора можно рекомендовать тем, кто интересуется вопросами оптимизации складских операций. Даже учебник подойдет для практиков. Дело в том, что автор действительно разбирается в вопросе с практической точки зрения, одновременно являясь видным исследователем вопроса. Добавлю, что получила огромное удовольствие от личного знакомства с Адилем Мухтаровичем на одном из его семинаров в Москве.

Аннотация OZON.ru здесь 

 

8.       С. А. Таран, 2008

Как организовать склад. Практические рекомендации профессионала

Лучшая книга по вопросу описания складского процесса, который здесь изложен очень детально и схематично. Автор – безусловно практик.

Аннотация OZON.ru здесь 

 

9.       Стюарт Эмметт, 2007

Искусство управления складом. Как уменьшить издержки и повысить эффективность

Excellence in Warehouse Management: How to Minimise Costs and Maximise Value

Спектр вопросов однозначно шире. Здесь вы можете найти и информацию по управлению запасам. Обратите внимание на раздел «Тема для размышления». Есть о чем подумать

Аннотация OZON.ru здесь 

 

Транспорт

10.      Ю. М. Неруш, 2008

Логистика

Учебник переиздается давно. Мне нравилась первая редакция. Это –уже четвертая. Я его поместила в раздел «транспорт» потому, что это специализация автора, а в список ТОР потому, что это первый русский учебник, где показано, зачем в бизнесе нужна математика. Благодаря книге, я теперь со спокойной душой говорю клиентам. «Да. Логистика – это математика!».

Аннотация OZON.ru здесь 

Летняя школа «Бизнес для чайников»

  

 

Центр корпоративного предпринимательства МФТИ при поддерке компании «Первый Бит», Биофармкластера «Северный», Фонда поддержки передовых биотехнологий, а так же Лаборатории инновационных образовательных технологий представляет вам пятидневный интенсив, посвященный изучению основ устройства бизнеса и конструированию предпринимательских проектов.   

 

Как складывалось индустриальное производство, распределение и обмен? Как устроены банки, биржи, страховщики, логистика? Как происходило историческое становление организационно-правовых форм для бизнеса? Что такое финансовые, информационные и производственные технологии в современном бизнесе? Для чего нужны аудиторы, консультанты, оценщики, эксперты и аналитики? И как управляющие компании строят предпринимательские схемы.

Автор программы — известный российский предприниматель Юрий Александрович Милюков, создатель московской товарной биржи, заместитель председателя правления МДМ-банка, соавтор конституции, идеолог Центра корпоративного предпринимательства. 

 

Летняя бизнес школа будет проходить с 7 по 11 июля.

Место и время проведения: БиоБизнес-инкубатор МФТИ (204 КПМ) с 11:00 до 20:00.

Для участия необходимо зарегистрироваться: http://ckp.timepad.ru/event/131450/

 

Курс в первую очередь будет полезен абитуриентам, студентам МФТИ, МИСиС и других технических вузов, желающим освоить новую компетенцию конструирования предпринимательских проектов и разобраться с устройством бизнеса. В перерывах между лекциями вас ждут кофе-брейки и неформальное общение с лектором и представителями бизнес-сообщества. А вечером вас ожидают презентации проектов молодых предпринимателей.

Доступна он-лайн трансляция: http://connect.miptic.ru/ckp2

 

О Московском Физико-Техническом Институте (Государственном Университете)

Институт осуществляет подготовку специалистов высшей квалификации в различных областях современной науки и техники. Основателями и сотрудниками МФТИ были лауреаты Нобелевской премии П. Л. Капица, Н. Н. Семенов, Л. Д. Ландау. Целенаправленная деятельность Института на поле «живых систем» насчитывает несколько десятилетий. Сегодня в МФТИ работают факультет молекулярной и биологической физики, факультет нано- био- и когнитивных технологий, научно-образовательный центр нанобиофизики. Обучение и научную работу обеспечивает большое число базовых кафедр, входящих в систему «большого» Физтеха и территориально расположенных в ведущих учреждениях РАН, РАМН и Росздрава. www.mipt.ru 

 

О Фонде поддержки передовых биотехнологий 

Фонд поддержки передовых биотехнологий – негосударственный фонд, главной задачей которого является поддержка развития научно-исследовательских проектов по изучению механизмов старения, разработки и внедрения биомедицинских технологий, использующих передовые компьютерные способы обработки данных. www.biotechfund.ru

 

О БФК «Северный»

БФК «Северный» — объединение Московского физико-технического института (МФТИ) с малыми инновационными компаниями, научно-исследовательскими организациям, производственными компаниями, осуществляемое при поддержке Министерства промышленности и торговли Российской Федерации, Правительства Московской области, Администраций городов Долгопрудный и Химки. БФК «Северный» ориентирован на создание вокруг МФТИ пояса малых инновационных предприятий и корпоративных лабораторий в области живых систем. В состав БФК «Северный», помимо МФТИ, входят фонд «Сколково», Центр Высоких Технологий «ХимРар», компания «Акрихин», ГК «Протек», компания «Герофарм», ФГУП НПЦ «Фармзащита» и др. 

По программе Фарма-2020, МФТИ рассматривается как крупнейший российский научно-технический центр, где университетская наука разрабатывает и доводит до стадии внедрения новые лекарственные и диагностические средства. В соответствии с этой задачей в корпусе предполагается наличие трех главных подразделений: учебное, научно-производственное и лаборатории для start-up проектов. www.pharmcluster.ru

 

О компании «Первый Бит»

Компания «Первый БИТ» основана в 1997 году и занимает сегодня лидирующие позиции в области автоматизации и комплексного оснащения предприятий розничной торговли, общественного питания, склада и логистики. Компания представляет собой крупнейшую региональную сеть из 70 офисов в 41 городе 7 стран — России, Украины, Казахстана, Китая, ОАЭ, США и Канады. www.делаемпроекты.рф

 

 

Как легко понять логистическую регрессию / Хабр

Логистическая регрессия

является одним из статистических методов классификации с использованием линейного дискриминанта Фишера. Также она входит в

топ

часто используемых алгоритмов в науке о данных. В этой статье суть логистической регрессии описана так, что она станет понятна даже людям не очень близким к статистике.

Основная идея логистической регрессии

В отличие от обычной регрессии, в методе логистической регрессии не производится предсказание значения числовой переменной исходя из выборки исходных значений. Вместо этого, значением функции является вероятность того, что данное исходное значение принадлежит к определенному классу. Для простоты, давайте предположим, что у нас есть только два класса (см.

Множественная логистическая регрессия для задач с большим количеством классов

) и вероятность, которую мы будем определять,

вероятности того, что некоторое значение принадлежит классу «+». И конечно

. Таким образом, результат логистической регрессии всегда находится в интервале [0, 1].

Основная идея логистической регрессии заключается в том, что пространство исходных значений может быть разделено линейной границей (т.е. прямой) на две соответствующих классам области. Итак, что же имеется ввиду под линейной границей? В случае двух измерений — это просто прямая линия без изгибов. В случае трех — плоскость, и так далее. Эта граница задается в зависимости от имеющихся исходных данных и обучающего алгоритма. Чтобы все работало, точки исходных данных должны разделяться линейной границей на две вышеупомянутых области. Если точки исходных данных удовлетворяют этому требованию, то их можно назвать линейно разделяемыми. Посмотрите на изображение.

Указанная разделяющая плоскость называется линейным дискриминантом, так как она является линейной с точки зрения своей функции, и позволяет модели производить разделение, дискриминацию точек на различные классы.

Если невозможно произвести линейное разделение точек в исходном пространстве, стоит попробовать преобразовать векторы признаков в пространство с большим количеством измерений, добавив дополнительные эффекты взаимодействия, члены более высокой степени и т.д. Использование линейного алгоритма в таком пространстве дает определенные преимущества для обучения нелинейной функции, поскольку граница становится нелинейной при возврате в исходное пространство.

Но каким образом используется линейная граница в методе логистической регрессии для количественной оценки вероятности принадлежности точек данных к определенному классу?

Как происходит разделение

Во-первых, давайте попробуем понять геометрический подтекст «разделения» исходного пространства на две области. Возьмем для простоты (в отличие от показанного выше 
3-мерного графика) две исходные переменные — 

 и 

, тогда функция, соответствующая границе, примет вид:

Важно отметить, что и  и  являются исходными переменными, а выходная переменная не является частью исходного пространства в отличие от метода линейной регрессии.

Рассмотрим точку

. Подставляя значения

 и 

в граничную функцию, получим результат

. Теперь, в зависимости от положения

следует рассмотреть три варианта:

• лежит в области, ограниченной точками класса «+». Тогда , будет положительной, находясь где-то в пределах (0,). С математической точки зрения, чем больше величина этого значения, тем больше расстояние между точкой и границей. А это означает большую вероятность того, что принадлежит классу «+». Следовательно, будет находиться в пределах (0,5, 1].
• лежит в области, ограниченной точками класса «-«. Теперь, будет отрицательной, находясь в пределах (-, 0). Но, как и в случае с положительным значением, чем больше величина выходного значения по модулю, тем больше вероятность, что принадлежит классу «-«, и  находится в интервале [0, 0.5).
• лежит на самой границе. В этом случае, . Это означает, что модель действительно не может определить, принадлежит ли к классу «+» или к классу «-«. И в результате, будет равняться 0,5.

Итак, мы имеем функцию, с помощью которой возможно получить значение в пределах (-

,

) имея точку исходных данных. Но каким образом преобразовать полученное значение в вероятность

, пределы которой [0, 1]? Ответ — с помощью функции

отношения шансов (OR)

.

Обозначим вероятностью происходящего события . Тогда, отношение шансов () определяется из , а это — отношение вероятностей того, произойдет ли событие или не произойдет. Очевидно, что вероятность и отношение шансов содержат одинаковую информацию. Но, в то время как находится в пределах от 0 до 1, находится в пределах от 0 до .

Это значит, что необходимо еще одно действие, так как используемая нами граничная функция выдает значения от — до . Далее следует вычислить логарифм , что называется логарифмом отношения шансов. В математическом смысле, имеет пределы от 0 до , а — от — до .

Таким образом, мы получили способ интерпретации результатов, подставленных в граничную функцию исходных значений. В используемой нами модели граничная функция определяет логарифм отношения шансов класса «+». В сущности, в нашем двухмерном примере, при наличии точки , алгоритм логистической регрессии будет выглядеть следующим образом:

Получив значение

в шаге 1, можно объединить шаги 2 и 3:

Правая часть уравнения, указанного выше, называется логистической функцией. Отсюда и название, данное этой модели обучения.

Как обучается функция

Остался не отвеченным вопрос: «Каким образом обучается граничная функция

?» Математическая основа этого выходит за рамки статьи, но общая идея заключается в следующем:

Рассмотрим функцию

, где

— точка данных обучающей выборки. В простой форме

 можно описать так:

если является частью класса «+», (здесь — выходное значение, полученное из модели логистической регрессии). Если является частью класса «-«, .

Функция

проводит количественную оценку вероятности того, что точка обучающей выборки классифицируется моделью правильным образом. Поэтому, среднее значение для всей обучающей выборки показывает вероятность того, что случайная точка данных будет корректно классифицирована системой, независимо от возможного класса.

Скажем проще — механизм обучения логистической регрессии старается максимизировать среднее значение . А название этого метода — метод максимального правдоподобия. Если вы не математик, то вы сможете понять каким образом происходит оптимизация, только если у вас есть хорошее представление о том, что именно оптимизируется.

Конспект

1. Логистическая регрессия — одно из статистических методов классификации с использованием линейного дискриминанта Фишера.
2. Значением функции является вероятность того, что данное исходное значение принадлежит к определенному классу.
3. механизм обучения логистической регрессии старается максимизировать среднее значение .

Торговля. Логистика. Туризм и сервис



Как открыть бар для чайников

Рэй Фоли, Хезер Дизмор Независимо от того, кто вы — опытный бармен или официантка, знакомство с этой книгой послужит идеальным толчком для открытия собственного дела.   Подробнее…

Книга в типографии

---

Ресторанный бизнес для чайников

Майкл Гарви, Хезер Дизмор, Эндрю Дизмор Об успехе в ресторанном бизнесе мечтают очень многие, но только некоторые из них его добиваются. Часто у будущих владельцев складывается неправильное понятие о том, что в действительности представляет …  Подробнее…

---

Форекс для чайников

Марк Галант, Брайан Долан Традиционно торговлей на рынке валют всегда занимались хедж-фонды, международные банки, корпорации и богатые частные инвесторы по всему миру. Однако с появлением торговли через Интернет ситуация карди …  Подробнее…

Книга в типографии

---

Умение продавать для чайников. 3-е издание

Том Хопкинс Продавать — это так просто! Ваш карманный справочник по самым современным стратегиям и тактикам продаж! Вы собираетесь попробовать себя в роли продавца или уже являетесь опытным продавцом, но вам …  Подробнее…

Тираж книги закончился

---

Розничная торговля для «чайников»

Рик Сигел В наши дни розничная торговля, особенно работа частных магазинов, стоит на пороге крупных перемен. Не пугайтесь броских заголовков. Некоторым розничным торговцам всегда не везло — это естественная кон …  Подробнее…

Книга в типографии

---

Книги 1 — 20 из 40

Логистическая регрессия для чайников: подробное объяснение

Дата публикации Aug 14, 2019

ЦСИ

Хотел бы начать это путешествие ML с этим сообщением:

«Постарайтесь сначала понять формулировку проблемы, оставив в стороне свой тренированный интеллект, и попытайтесь проанализировать данные, как будто вы ничего о них не знаете. Ваше честное признание того, что вы ничего не знаете, приведет вас к процессу создания модели, достойной развертывания. «

Процесс важнее, чем результат в области науки о данных

В нашей последней статье о контролируемом ML мы рассмотрели модель линейной регрессии, которая имела дело с непрерывными атрибутами, чтобы определить влияние независимой переменной на зависимую переменную. Я бы пригласил вас пройти через это, чтобы получить правильный контекст.

Машинное обучение под наблюдением с использованием линейной регрессии: Часть 1

Понимание модели линейной регрессии

towardsdatascience.com

Все упражнение в модели линейной регрессии состояло в том, чтобы найти наилучшую линию соответствия, которая может предсказать влияние независимой переменной на зависимую или целевую переменную. Линейная регрессия имеет дело с проблемой, где нам нужно предсказать

• Как меняется объем продаж в зависимости от количества рабочих часов?
• Какое влияние оказывает возраст на спортивные результаты профессионала?

Здесь мы пытаемся предсказать влияние / изменения, наблюдаемые на целевые переменные продажи / производительность, исходя из рабочего времени / возраста. Как насчет проблемы, когда мы хотим четко предсказать на основе входных данных, вероятность того, что пациенты будут диабетиками или не диабетиками, или предсказать вероятность того, что собака будет лаять в середине ночи или нет.

Проблема такого типа, когда нам нужно найти вероятность того, что событие произойдет или нет, или же оно будет истинным / ложным, называется проблемой классификации. Чтобы решить эту проблему, мы часто используем один из самых популярныхмодель ML под наблюдениемназывается,Модель логистической регрессии.

С этой информацией давайте начнем сегодняшнюю сессию по логистической регрессии, где мы рассмотрим

1. Что такое логистическая регрессия?
2. Как это работает ?
3. Типы логистической регрессии
4. Реализация модели логистической регрессии с использованием Python
5. Линейная регрессия против логистической регрессии

Логистическая регрессияэто статистический метод для анализа набора данных, в котором есть одна или несколько независимых переменных, которые определяют результат. Результат измеряется с помощью дихотомической переменной (в которой есть только два возможных результата). Он используется для прогнозирования двоичного результата (1/0, Да / Нет, Истина / Ложь) с учетом набора независимых переменных.

Вы также можете рассматривать логистическую регрессию как особый случай линейной регрессии, когда исходная переменная является категориальной, где мы используем логарифм шансов в качестве зависимой переменной. Проще говоря, он предсказывает вероятность возникновения события путем подгонки данных клогитфункция.

Помните, что в некоторых случаях зависимые переменные могут иметь более двух результатов, например, в браке / не замужем / в разводе, такие сценарии классифицируются какполиномиальная логистическая регрессия.Хотя они работают одинаково, чтобы предсказать результат.

Несколько знакомых примеров логистической регрессии:

Некоторые выдающиеся примеры, такие как:

• Фильтр спама в электронной почте: спам / нет спама
• Обнаружение мошенничества: транзакция является мошеннической, да / нет
• Опухоль: доброкачественная / злокачественная

Поскольку нам ясно, что логистическая регрессия в основном делает прогнозы для решения проблем, которые требуют оценки вероятности в виде результата, в форме 0/1. −z) называется lОгистическая функция или сигмовидная функция:

(г): представление логистической функции, которую мы также называем сигмовидной функцией. Из приведенного выше визуального представления сигмовидной функции мы можем легко понять, как эта кривая описывает многие реальные ситуации, такие как рост населения. На начальных этапах это показывает экспоненциальный рост, но через некоторое время, из-за конкуренции за определенные ресурсы (горлышко бутылки), скорость роста снижается, пока не достигнет тупиковой ситуации, и рост не будет

Вопрос здесь в том, как этологит(сигмоидальная функция) помогает нам определить вероятность классификации данных по различным классам. Давайте попробуем понять, как рассчитывается наша функция logit, что даст нам некоторую ясность

Шаг 1: Классификация входных данных должна быть в классе ноль или единица.

Во-первых, нам нужно вычислить вероятность того, что наблюдение принадлежит классу 1 (мы также можем назвать его положительным классом), используя функцию логистического отклика. В этом случае наш параметр z, как видно из приведенной ниже функции logit.

ЦСИ

• Коэффициенты бета 0, бета 1, бета K, как показано на рис. Выше, выбраны, чтобы максимизировать вероятность прогнозирования высокой вероятности для наблюдений, принадлежащих к классу 1,
• И прогнозирование малой вероятности для наблюдений, фактически принадлежащих к классу 0. Выше рис показывает, что мы пытаемся сделать с коэффициентами.

Вышеприведенное объяснение также может быть понято с точки зрения логарифмических коэффициентов, что является своего рода пониманием вероятности классификации элементов на классы (1 или 0) с помощьюСТАВКИ:

ЦСИ

Эти шансы, которые напоминают сходство с линейной регрессией, называютсялогит.

Таким образом, логит — это журнал шансов, а шансы — это функция P. В логистической регрессии мы находим

logit (P) = a + bX,

Шаг 2: Определение граничных значений для шансов

Теперь мы определим границу порога, чтобы четко классифицировать каждое заданное входное значение в один из классов.

Мы можем выбрать пороговое значение в соответствии с бизнес-проблемой, которую мы пытаемся решить, как правило, которая находится в районе 0,5 Таким образом, если ваши значения вероятности окажутся> 0,5, мы можем классифицировать такое наблюдение в тип класса 1, а остальные в класс 0.Выбор порогового значения обычно основывается на типах ошибок, которые бывают двух типов:ложные срабатывания и ложные отрицания.

Ложно-положительная ошибка возникает, когда модель прогнозирует класс 1, но наблюдение фактически принадлежит классу 0. Ложно-отрицательная ошибка допускается, когда модель прогнозирует класс 0, но наблюдение фактически принадлежит классу 1. Идеальная модель будет классифицировать все правильно классифицирует: все 1 (или истины) как 1, и все 0 (или ложь) как 0. Таким образом, мы имели бы FN = FP = 0.

Влияние пороговых значений:

1.Более высокое пороговое значение

Предположим, если P (y = 1)> 0,7. Модель является более строгой при классификации как 1, и, следовательно, будет сделано больше ошибок ложного отрицания.

2. Нижнее пороговое значение:

Предположим, если P (y = 1)> 0,3.

Модель теперь менее строгая, и мы классифицируем больше примеров как класс 1, поэтому мы делаем больше ошибок ложных срабатываний.

Матрица путаницы, также известная как матрица ошибок, является предиктором производительности модели для задачи классификации. Количество правильных и неправильных прогнозов суммируется со значениями количества и разбивается по каждому классу. Это лежит в основе путаницы.

Матрица путаницы показывает, каким образом ваша модель классификации находится в замешательстве, когда она делает прогнозы для наблюдений, она помогает нам измерить тип ошибки, которую делает наша модель, при классификации наблюдения по различным классам.

Матрица путаницы

Ключевые части матрицы путаницы:

• Истинный Позитив(TP): Это относится к случаям, в которых мы предсказывали «ДАИ наш прогноз был на самом делеПРАВДА
  (Например, у пациента на самом деле диабет, и вы предсказали, что это правда)
• Правда отрицательный(TN): это относится к случаям, в которых мы предсказывали «НЕТИ наш прогноз был на самом делеПРАВДА
  (Например, у пациента нет диабета, и вы предсказали то же самое. )
• Ложно положительный(FP): это относится к случаям, в которых мы предсказывали «ДА», Но наш прогноз оказалсяЛОЖНЫЙ
  (У пациента не было диабета, но наша модель предсказала, что он / она диабетик)
• Ложный Отрицательный(FN): это относится к случаям, в которых мы предсказывали «НЕТНо наш прогноз оказалсяЛОЖНЫЙ

Матрица путаницы помогает нам изучать следующие метрики, помогая нам измерять производительность логистической модели.

Точность:

Это отвечает:

В целом, как часто верен классификатор?

Точность = (TP + TN) / общее количество засекреченных предметов = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

Точность:

Это отвечает:

Когда это предсказывает да, как часто это правильно?

Точность обычно используется, когда целью являетсяограничить количество ложных срабатываний(ФП). Например, с помощью алгоритма фильтрации спама, где наша цель состоит в том, чтобы свести к минимуму количество реальных электронных писем, которые классифицируются как спам

Точность = TP / (TP + FP)

Отзыв:

Это отвечает:

Когда это на самом деле положительный результат, как часто он предсказывает правильно?

Рассчитывается как,

Напомним = TP / (TP + FN), также известный как чувствительность.

f1-счет:

Это просто гармоническое среднее точности и напоминания:

Рассчитывается как,

f1-оценка = 2 * ((точность * отзыв) / (точность + отзыв))

Поэтому, когда вам нужно принять во внимание как точность, так и вспомнить, этот показатель f1 является полезным показателем для измерения. Если вы попытаетесь оптимизировать только отзыв, ваш алгоритм будет предсказывать, что большинство примеров будет принадлежать положительному классу, но это приведет к множеству ложных срабатываний и, следовательно, к низкой точности. Кроме того, если вы попытаетесь оптимизировать точность, ваша модель будет предсказывать очень мало примеров как положительные результаты (те, которые имеют наибольшую вероятность), но отзыв будет очень низким. Так что может быть полезно сбалансировать и рассмотреть оба варианта и увидеть результат.

Еще одна полезная метрика для оценки и сравнения прогностических моделей — это кривая ROC.

В статистикеРабочая характеристика приемника (ROC)или кривая ROC — это графический график, который иллюстрирует производительность системы двоичного классификатора при изменении порога дискриминации. Кривая создается путем нанесения истинного положительного показателя (чувствительности) на уровень ложного положительного результата (1 — специфичность) при различных настройках пороговых значений.

Кривые ROC — хороший способ увидеть, как любая прогностическая модель может отличить истинные положительные стороны от отрицательных. Кривая ROC отображает чувствительность и специфичность для каждого возможного предела правила принятия решения между 0 и 1 для модели.

Где,

Специфичность или истинный отрицательный показатель= TN / (TN + FP)

Чувствительность или истинно положительный показатель= TP / (TP + FN)

ТакFPR, ложноположительный показатель = 1 – специфичность

Эта модель, которая предсказывает случайно, будет иметь ROC-кривую, которая выглядит как диагональная зеленая линия (как показано выше на рисунке). Это не дискриминационная модель. Чем дальше кривая от диагональной линии, тем лучше модель различает положительные и отрицательные значения в целом.

• Бинарная логистическая регрессия:У этого есть только два возможных результата. Пример — да или нет
• Полиномиальная логистическая регрессияУ этого есть три или больше номинальных категории. Пример — кошка, собака, слон.
• Порядковый логистический регресс— У него есть три или более порядковых категорий, порядковое значение которых означает, что категории будут в порядке. Пример — пользовательские рейтинги (1–5).

Поскольку мы поняли некоторые важные оговорки, связанные с логистической регрессией, пришло время взять некоторое практическое понимание на простом примере:

Мы собираемся охватить это упражнение по созданию модели в следующие шаги:

• Чтение данных
• Анализ данных (базовый EDA / описательный анализ)
• Обучить и проверить (разбить пример данных на два набора)
• Отчет о точности (измерение производительности модели с использованием матрицы путаницы, о которой мы говорили выше)

Основная цель: прогнозировать диабет с использованием классификатора логистической регрессии.

1. Загрузка данных:

Мы будем использоватьНабор данных индийского диабета Pima, полученный из kaggle, Пожалуйста, загрузите данные из следующихссылка:

Напишите / скопируйте приведенный ниже код и запустите его в своем блокноте Juypter (убедитесь, что вы установилианаконда дистрибуцияв вашей системе), когда вы запустите этот фрагмент кода, вы увидите вывод, как показано на рис. 1.0

#Importing the required packages to load and analyse pima-indian-#diabetes.csv data setimport numpy as np 
import pandas as pd 
# load dataset
pima_df = pd.read_csv("pima-indians-diabetes.csv")
pima_df.head(10)

Рис. 1.0. Чтение в массив данных.

Давайте изучим данный набор данных, чтобы найти

• Нечисловые значения
• Отсутствует / Нулевое значение

Анализ нечисловых и нулевых значений:

Напишите следующий фрагмент кода и скомпилируйте его:

# Let us check whether any of the columns has any value other than #numeric i. e. data is not corrupted such as a "?" instead of 
## a number. And also find if there are any columns with null/missing values print(pima_df[~pima_df.applymap(np.isreal).all(1)])
null_columns=pima_df.columns[pima_df.isnull().any()]print(pima_df[pima_df.isnull().any(axis=1)][null_columns].head())

Выход:

Вы обнаружите, что нет нечисловых атрибутов, так как возвращаемый массив имеет пустые значения индекса для каждого столбца.

Давайте проведем некоторый описательный анализ, чтобы найти

• перекос
• Выпадающие
• Среднее и Медиана
• Корреляция с использованием Pairplot.

Мы можем проанализировать каждый столбец с помощью пандописывают ()метод, чтобы получить статистическую сводку всех атрибутов. Этот анализ помогает нам определить, какой столбец сильно искажен, как выглядят хвосты, каковы средние, срединные и квартильные значения каждого столбца.

Запишите / скопируйте следующий код в свой блокнот и скомпилируйте его:

import seaborn as sns, numpy as np#Let's Do Some Descriptive Analysis using 
pima_df. describe().T
ax = sns.distplot(pima_df['test'])

тестовый участок с использованием морского рожка

Быстрое наблюдение:

• Данные почти для всех атрибутов искажены, особенно для переменной«тест». Среднее значение для теста — 80 (округлено), а медиана — 30,5, что ясно указывает на крайний длинный хвост справа, который можно увидеть на участке морского побережья, который изображен выше.
• Атрибуты какPlas, Pres, Skin и Mass выглядят несколько нормально распределенными.

Давайте разберемся подробнее со всеми атрибутами dataframe, используя визуализацию парных участков.

#Piarplot Data Visualization, type this code and see the output
sns.pairplot(pima_df, diag_kind ='kde')

Визуализация парных участков

• Некоторые из атрибутовпрег, тест, педи, возрастпохоже, что они могут иметь экспоненциальное распределение
• ВозрастВероятно, должно иметь нормальное распределение, но из-за ограничений на сбор данных может привести к перекосу распределения.
• Не существует очевидной связи между возрастом и началом диабета.
• Там нет очевидных отношений междупедифункция и начало диабета.
• Графики рассеяния для всех атрибутов ясно показывают, что между ними почти нет связи, так как в основном наблюдается распределение по типу облаков.

Давайте посмотрим на целевой столбец ‘учебный классЧтобы понять, как данные распределяются между различными значениями.

#write the given code print(“group by class:”, pima_df.groupby([“class”]).count())

Ключевые идеи:

• Большинство атрибутов не являются диабетиками. Соотношение почти 1: 2 в пользу или класс 0 (без диабета) Есть 500 записей для недиабетического класса и 268 для диабетического, что сделает нашу модель более предвзятой в прогнозировании класса 0 лучше, чем класса 1 (диабетический).
• Следовательно, рекомендуется собрать еще несколько образцов, достаточно весомых для того, чтобы сделать нашу модель более эффективной и эффективной. В настоящее время давайте приступим к построению нашей логистической модели и посмотрим, как она соотносится с данным фреймом данных.

Импортные пакеты Sklearn:

ИмпортироватьЛогистическая регрессиямодель и другие необходимые пакеты, отsklearnпакет Python, как показано ниже:

 
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionimport matplotlib.pyplot as plt#To Split our Data set into training and test data
from sklearn.model_selection import train_test_split# To calculate accuracy measures and confusion matrix
from sklearn import metrics

# select all rows and first 8 columns which are the #independent attributesX = array[:,0:8]# select all rows and the 8th column which is the target column #classification 
# "Yes", "No" for diabetes(Dependent variable)Y = array[:,8]
test_size = 0.30 # taking 70:30 training and test set
seed =1 # Random number seeding for reapeatability of the code#Splitting Data into train-test where 70% will be used for training #and rest 30% for Testing our model built on test dataX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=seed)

# Use method LogisticRegression() imported from sklearn Logistic_model = LogisticRegression()#Let's pass our training data sets which are X_train and y_train #Our fit method below actually do all the heavy lifting to come up #with sigmoid function which we discussed earlier 
# So here we get our optimal surface 
# which will be our modelLogistic_model. fit(X_train, y_train)

#Let's pass X-Train data to our model and see how it predicts to 
# label all the independent training data as shown below: y_predict= model.predict(X_test)print("Y predict/hat ", y_predict)#compile the code and you will see the output as given below 

Вы можете видеть, что с помощью функции model.predict (X_test) наша модель классифицировала каждый атрибут столбца (X-train) как 0/1 как прогноз

Перед этим давайте выясним значения коэффициентов плоскости (поверхности), которую наша модель нашла в качестве поверхности наилучшего соответствия, используя приведенный ниже код:

#coefficient can be calculated as shown below making use of #model.coef_ methodcolum_label = list(X_train.columns) # To label all the coefficientmodel_Coeff = pd.DataFrame(model.coef_, columns = column_label)
model_Coeff['intercept'] = model.intercept_
print("Coefficient Values Of The Surface Are: ", model_Coeff)

Когда вы скомпилируете этот код, вы получите вывод, как показано ниже. −z).

Оценка модели:

Давайте посмотрим, как наша модель наилучшего соответствия сравнивается с нетренированными тестовыми данными, используя основную логистическую функцию (сигмовидная функция) мы обсуждали выше.

#Pass the test data and see how our best fit model scores against #themlogmodel_score = model.score(X_test, y_test)
print(“This is how our Model Scored:\n\n”, logmodel_score)

Показатель модели составляет 0,774, что в пересчете на процент составляет 77,4%. Это не на высоте. Кроме того, здесь необходимо указать, что ранее мы обсуждали, как диабетический класс был недостаточно представлен по сравнению с недиабетическим классом с точки зрения выборочных данных, поэтому мы должны редко полагаться на эту модель и проводить дальнейшие измерения с использованием метрик уровня класса матриц смешения. (Напомним, точность и т. Д.)

# Note That In Confusion Matrix 
# First argument is true values, 
# Second argument is predicted values
# this produces a 2x2 numpy array (matrix)print(metrics. confusion_matrix(y_test, y_predict))# Lets run this and see the outcome below:

Наблюдение:

Наш методmetrics.confusion_matrixМетод приходит с квадратной матрицей, показанной выше, где наша модель. Где X_test — наша строка, а y_predict — значения нашего столбца. Наша матрица путаницы дает следующий результат, который показывает, что наша модель

• на самом деле, предсказано, что у 47 пациентов будет диабет (Истинный Позитив) и 132, чтобы не быть диабетом (Правда негатив)
• точно, предсказал, что 14 пациентов будут диабетическими (Ложно положительный) и 38, чтобы не быть диабетом (Ложный Отрицательный)

Давайте вычислим значение отзыва: показатель уровня класса для измерения производительности модели:

Отзыв:

Отзыв(Для недиабетических) = TP / (TP + FN)

Здесь ТП = 132,

FN = 14

Так,

Напомним = 132 / (132 + 14) = 132/146 = 0,90 = 90%

Отзыв(Для диабетиков) = TP / (TP + FN)

TP = 47, FN = 38

Напомним (для диабетиков) = 47/85 = 0,55 = 55%,

Эта модель работает плохо в случае диабетика, что вполне заметно из-за отсутствия доступных образцов данных для диабетического класса для моделирования, как мы обсуждали ранее.

Точность:

• Точность (Для не диабетиков) = TP / (TP + FP) = 132/170 = 0,77 = 77%
• Точность (Для диабетиков) = TP / (TP + FP) = 47/61 = 0,77 = 77%

что является низким, особенно учитывая природу проблемы (здесь отрасль здравоохранения), которую мы пытаемся решить, где ожидается точность более 95%.

• Мы рассмотрим наивную модель классификатора Байера, которая является своего рода вероятностной моделью, основанной на применении теоремы Байеса с сильными (наивными) предположениями о независимости между признаками.
• Будет реализовывать модель классификатора Наивного Байера с использованием Python.

Хотелось бы закончить эту часть «Логистической регрессией» пищей для размышлений

Никогда не доверяйте тому, что вы знаете, вместо того, чтобы задавать вопросы и найти ответ для себя.

& Сравнение линейной и логистической регрессии:

ЦСИ

Продолжай любить Продолжай делиться .

.

Оригинальная статья

Роль автомобиля и погрузчика в складской логистике

Логистика складского типа в Украине очень глубоко связана с двумя базовыми проблемами, которые должны решаться в рамках этой разновидности учения о правильной доставке и размещении грузов.

Во-первых, есть проблема того, каким образом размещать товары и грузы наиболее оптимальным образом в рамках складского комплекса и наличных у него мощностей так, чтобы их можно было максимально быстро и эффективно отгружать.

Второй вопрос — каким образом эффективнее переправлять грузы в рамках самого складского комплекса. Зачастую самые большие возможности для перемещения грузов по складам дают специальные элементы складской инфраструктуры, которые монтируются на полу или под потолком в виде перемещаемых легкоподъёмных и грузоподъёмных кранов разной тоннажности, рельсовых путей и специальных коридоров для погрузчиков.

Большую роль в перемещении грузов играют в любом случае те виды техники, которыми пользуются на складе. Чаще всего это электрифицированные специальные погрузочные машины, которые могут поднимать грузы на нужную высоту, перекатывать, укладывать, снимать или давать доступ персоналу к местам хранения грузов разного типа. Например, вилочный погрузчик на сайте ustkiev.com, где более подробно расписаны задачи, которые он может решать, и виды погрузчиков. Или ричтраки Yaleс — складские погрузчики с выдвижным вилочным подхватом, которые обладают высокой производительностью и грузоподъёмностью до 2,5 тонн.

Однако, в большинстве случаев погрузчик, который отлично справляется именно с погрузочной работой, намного хуже может выполнить что-либо в роли перевозчика грузов.

Для того, чтобы более значительные объёмы грузов перебросить в рамках одного комплекса, применяются разного типа автомобили. Как правило, это грузовики малотоннажные, типа «Газели» или её переоборудованных разновидностей, суть которых в возможности максимально быстрой загрузки и выгрузки. Как правило, для этого частично демонтируются борта и полностью снимается задний борт автомобиля или же он выполняется съёмным. Специализированные складские автомобили изготавливаются многими западными фирмами, однако, на деле функционально они ничем не отличаются от украинских аналогов.

Также широко используются на складских системах краны-манипуляторы в роли универсальных погрузчиков в случае, когда приходится иметь дело с негабаритными грузами или грузами сложной формы, которые сложно перегрузить с помощью стандартных складских погрузчиков. Они, как правило, не справляются даже с лесиной или сложными лесоматериалами – и для этого как раз и нужен кран-манипулятор. Его преимущество в том, что он самозагружаемый, и хотя уступает в грузоподъемности обычным грузовикам, зато не нуждается в дополнительном погрузочном механизме и может действовать в узких и труднодоступных местах.

---

Похожие страницы:

Свежие страницы из раздела:

Предыдущие страницы из раздела:

Логистика для чайников: ключевые понятия, определяющие управление цепочками поставок

Можно сказать, что концепция логистики является аморфной и далеко идущей: различные функции работают вместе для поддержки сложных систем, составляющих широкий спектр действий, которые можно отнести к «управлению цепочками поставок».

Однако при правильном определении логистики усилия нашей отрасли можно свести к нескольким основным фундаментальным вопросам, формирующим основу для управления цепочками поставок.

В основе операций по логистике и управлению цепями поставок лежит движение информации.

Перед началом любой части логистического процесса необходимо установить связь.

Информация, такая как заказы клиентов на товары или уведомление о том, что новый груз направляется на склад, должна быть отправлена ​​​​и получена для облегчения выполнения необходимых процедур.

Информация о местонахождении груза в пути также передается бригадам доставки, менеджерам склада и клиентам.

Точно так же информация о запасах перемещается между теми, кто отвечает за склады, и поставщиками товаров, размещенных на них, чтобы поддерживать уровень запасов там, где они должны быть.

Таким образом, такое перемещение информации способствует интеграции компании или отдела по управлению цепочками поставок с ключевыми заинтересованными сторонами.

Это работает на благо всех участников, создавая хорошо отлаженную систему связи, которая способствует быстрому реагированию и легкому доступу к другим сторонам в случае чрезвычайной ситуации.

Таким образом,

Логистика полагается на интеграцию между игроками, управляющими цепочками поставок, и их клиентами, чтобы обеспечить предоставление услуг.

Аналогичным образом требуется интеграция с поставщиками и другими поставщиками грузов или вспомогательных функций, таких как решения для обеспечения безопасности, если они заказываются за пределами компании, чтобы обеспечить бесперебойное выполнение операций, что позволяет выполнять функции, определяющие логистику.

Можно сказать, что наиболее очевидной опорой логистики является перемещение товаров.Основная цель логистики, учитывая все обстоятельства, состоит в том, чтобы доставить груз из одной точки в конечный пункт назначения.

Груз может варьироваться от потребительских товаров, скоропортящихся товаров, сырья, направляемого на фабрики, медицинских отходов или расходных материалов и многих других.

Таким образом,

Логистика влечет за собой определение оптимального способа транспортировки для доставки товаров туда, где они должны быть.

Принимая во внимание вопросы времени, стоимости, доступности и даже расстояния в случае экспорта или импорта, принятие решения о логистике перемещения груза означает выбор между автомобильным, воздушным, морским, железнодорожным транспортом или их комбинацией для мультимодальных перевозок.

Фото: www.telephonetraininguk.co.uk

Последним основным аспектом логистики является предоставление услуг. Этот термин здесь включает в себя все операции, осуществляемые в ходе оказания услуг, как приобретенных и оплаченных.

Такие виды деятельности, как доставка грузов для индивидуальных или корпоративных целей, предоставление складских помещений, консультации по оптимизации процессов доставки в данной компании и т. д., составляют основу логистики как отрасли и практики.

Как и в случае с интеграцией, эта функция работает как применительно к компаниям по управлению цепочками поставок, предоставляющим услуги, так и компаниям, получающим услуги в качестве платных клиентов.

Логистика и как отрасль, и как наука может быть сложной для определения в традиционном смысле, прежде всего в непрофессиональных терминах для тех, кто не связан с родственными профессиями и научными дискурсами.

Однако фундаментальные концепции управления цепочками поставок упрощают разделение этой области, позволяя получить краткий ответ, когда в следующий раз кто-то спросит: «Что такое логистика?».Пожалуйста.

[Руководство для начинающих] Цепочка поставок и логистика

Управление цепочками поставок для начинающих

История цепочки поставок

Термин «цепочка поставок» был придуман в 1980-х годах. До этого времени поставщик сырья, производитель, дистрибьютор и отношения с клиентами часто оставались на расстоянии вытянутой руки, в лучшем случае, с минимальным общением.

Клиенты выдавали заказы на покупку, которые вызывали цепную реакцию от одного уровня к другому для производства и отправки, иногда требовалось разместить заказ за несколько дней или даже недель до доставки в конечный пункт назначения.

Часто покупатели настраивали одного поставщика против другого, чтобы получить ценовое преимущество, но теряли это преимущество из-за того, что им приходилось иметь дело с более длительными сроками поставки и даже переменным качеством.

Учитывая, что основной целью менеджера по закупкам или снабжению было никогда не исчерпать запасы, традиционным решением было иметь очень дорогостоящие и чрезмерные «страховые запасы».

Что такое управление цепочками поставок?

Управление цепочками поставок — это координация всех процессов, связанных с движением товаров от сырья до конечных пользователей.Благодаря эффективным электронным коммуникациям и прозрачности каждое «звено» в цепочке может предвидеть потребности следующего уровня и планировать выполнение каждой потребности в кратчайшие сроки.

В конце концов, ключевым фактором управления цепочками поставок является качество и конкурентоспособность конечного продукта, преимущества, которые вознаграждают каждое звено цепочки поставок.

Что такое логистика?

Логистика — это связующее звено, объединяющее каждый элемент цепочки поставок.Логистика определяет, как и когда товары производятся, транспортируются, хранятся и доставляются на каждом уровне. Элементы логистики включают производство, управление грузоперевозками, складирование и распределение. Термин «3PL» означает «Сторонняя логистика».

Загрузите нашу бесплатную электронную книгу «Как выиграть в логистике» , чтобы получить полное руководство по логистике и узнать больше о цепочке поставок от начала до конца.

Стратегия цепочки поставок

Скорость и оборот продукции, соответствующие продажам и прогнозам, являются катализаторами операций цепочки поставок. Обеспечение того, чтобы нужное количество продукта было в нужном месте в нужное время, является важной задачей для каждого звена процесса цепочки поставок. Важным первым шагом в эффективном управлении цепочками поставок является разработка систем продаж и прогнозирования, которые могут быть переданы обратно на каждый уровень в удобной для них форме.

Например, рассмотрим полный процесс цепочки поставок латунных дверных ручек, продаваемых розничной сетью из 40 единиц. Когда данные о сокращении запасов или фактических продажах дверных ручек передаются дистрибьютору из всех 40 торговых точек, дистрибьютор может предвидеть время , количество и место следующих поставок.

Точно так же, в другой форме, производитель дверных ручек может планировать производство и планировать следующую поставку дистрибьютору, просматривая эти уровни запасов и текущий спрос на складе дистрибьютора.

Кроме того, на следующем уровне поставщик латуни может оценить и предвидеть потребности производителя и запланировать поставки новой латуни к следующему производству.

Таким образом, все ссылки согласуются с информацией для обеспечения непрерывности поставок.Каждый логистический элемент производства, грузовых перевозок, складирования и доставки выстроен так, чтобы предвидеть спрос конечного пользователя.

Прогнозирование и планирование спроса

Иногда покупательский спрос на товары меняется в зависимости от сезона или рекламных акций. В гармонизированной дистрибьюторской сети розничный продавец будет информировать дистрибьютора/группу поставщиков/центр распределения об ожидаемых ожиданиях спроса, чтобы менеджеры цепочки поставок могли соответствующим образом отреагировать, чтобы обеспечить принятие мер по управлению спросом для обеспечения более высокого уровня обслуживания клиентов. .Способность соответствовать ожиданиям клиентов и превосходить их естественным образом способствует удовлетворенности клиентов и улучшает отношения между менеджерами по логистике и партнерами по розничному бизнесу.

Сотрудничество и обязательства

Для создания хорошо скоординированной цепочки поставок и системы логистики требуется несколько основных элементов. К ним относятся

• Общие цели: все участники цепочки поставок должны осознавать, что финансовый успех и рост их клиентов являются критически важной задачей.Когда вся цепочка успешно производит и транспортирует качественную продукцию вовремя, выигрывает каждое звено.
• Связь:  Обязательство обеспечивать четкую и точную связь между ссылками имеет важное значение. Будь то электронное или устное, открытое общение и конфиденциальность внутренней информации имеют решающее значение.
• Прозрачность:   Чтобы каждая ссылка могла предвидеть, что произойдет, они должны иметь возможность четко «видеть», что происходит в месте нахождения их клиента.Такая информация, как истощение запасов и продажи в режиме реального времени, необходима для того, чтобы иметь возможность адекватно реагировать на ожидания.
• Эффективное прогнозирование:  Непредвиденные факторы, такие как сезонные или погодные явления и рекламные мероприятия, могут создать проблемы. Точное и постоянное прогнозирование необходимо для поддержания надлежащего запаса на каждом уровне.

Уровни запасов и страховой запас

Инвентаризация системы является ключевым показателем и важным фактором затрат эффективной цепочки поставок. Когда каждый компонент цепочки поставок работает независимо без предварительного уведомления, возможности прогнозирования и предварительного уведомления ограничены.

В результате неопределенности каждый участник цепочки поставок будет склонен иметь избыточные запасы в виде страхового запаса. Страховой запас — это минимальное количество запасов материалов или готовой продукции, которое необходимо поддерживать, чтобы гарантировать, что вы никогда не закончите. Стоимость исчерпания запасов может быть значительной из-за экстренного планирования производства, решений по доставке в последнюю минуту и, возможно, наиболее дорогостоящих потерь в продажах.

Так что же определяет правильный уровень страхового запаса? Есть три фактора, которые менеджер по логистике должен учитывать, чтобы определить надлежащее количество готовых запасов, которое необходимо поддерживать в любое время.

Это:

• Время выполнения:  Время выполнения — это время между размещением заказа и доставкой. Независимо от того, является ли источник поставки глобальным или локальным, важно сократить время доставки.
• Изменчивость времени выполнения заказа:  Постоянное изменение времени выполнения заказа влияет на размер страхового запаса, который необходимо поддерживать, чтобы гарантировать отсутствие дефицита.Широкие вариации создают неопределенность, которая ведет к большей страховке.
• Изменчивость спроса:  Широкие, неожиданные колебания продаж, как правило, также приводят к увеличению средних запасов.

Снижение уровня запасов с помощью эффективной цепочки поставок и управления логистикой

В скоординированной цепочке поставок, в которой все стороны могут прогнозировать спрос на производство, отгрузку и доставку, уровень резервного запаса может быть существенно снижен. В результате сокращается время выполнения заказа, сводится к минимуму изменчивость времени выполнения, а изменчивость спроса ожидается на каждом уровне.

Снижение других затрат на цепочку поставок за счет эффективного управления логистикой

Хранение дополнительных запасов на каждом уровне цепочки поставок или, что еще хуже, отсутствие продуктов — дорогое удовольствие. Лучшим решением является специализированная и прозрачная цепочка поставок, которая работает скоординировано до

.

• Эффективное планирование производства
• Экономичный грузовой менеджмент
• Улучшение снабжения сырьем — открывает двери для глобального снабжения
• Запасы нужного размера на каждом звене цепочки поставок

Системы инвентаризации, управляемые поставщиком

Более высокий уровень сложности в управлении цепочками поставок — это запасы, управляемые поставщиком (VMI).В этом случае такие компании, как Proctor & Gamble и другие, разработали системы для просмотра продаж своей продукции в каждой розничной точке и, соответственно, прогнозирования производства и доставки.

Таким образом, продавец несет ответственность за то, чтобы магазин розничной торговли всегда имел достаточный запас товаров, и при этом розничному продавцу не приходилось бы вкладывать средства в закупочные активы для управления запасами в магазине.

В результате розничный торговец получает заметные преимущества в затратах и ​​может сосредоточить свои активы на розничной торговле, а не на вопросах снабжения.

О компании BR Williams Trucking & Logistics

BR Williams, семейная компания, занимающаяся грузоперевозками, складированием, выполнением заказов и логистикой, обслуживает клиентов с 1958 года. Мы специализируемся на устранении проблем с цепочками поставок, которые возникают у наших клиентов, путем разработки индивидуальных решений. Мы предлагаем транспортные услуги по всей стране через наш флот и отдел логистики. Наши многочисленные склады для выполнения и распределения в Алабаме , включая мобильный порт, охватывают более 1.7 миллионов квадратных футов. Нашими основными ценностями являются Честность, Честность, Сервис. Мы до сих пор обслуживаем нашего первого клиента, основанного в 1958 году.

Чтобы обсудить потребности вашей цепочки поставок, пожалуйста, свяжитесь с нами через Интернет или позвоните по телефону (800) 523-7963

 

 

Глобальная логистика для чайников

Эта игра будет выпущена .

Эта электронная книга больше не продается.

Эта электронная книга недоступна в вашей стране.

Ваш универсальный справочник для входа в глобальную логистическую среду

Global Logistics для «Макенов» и специалисты по оказанию помощи при стихийных бедствиях и логистики на обоих концах глобальной цепочки, которые рассматривают возможность выхода или недавно приступили к выходу на глобальную логистическую цепочку/рынок. Легкий для понимания и наполненный тоннами полезной информации, он служит трамплином для более подробной информации.

Начавшись с введения в вопросы «что» и «почему» глобальной логистики, книга проливает свет на то, как глобальная логистика требует участия не только всех элементов логистического предприятия — например, проектирование, проектирование логистики, снабжение, хранение/распределение, техническое обслуживание, транспортировка, возврат/восстановление и т. д. – но и все элементы коммерческого предприятия.Вы быстро освоите элементы логистики всего предприятия, которые следует учитывать при принятии решения о выходе на рынок и предоставлении логистических конечных товаров, товаров и услуг глобальному клиенту.

• Предоставление глобальной логистической поддержки при стихийных бедствиях и оказании помощи
• Изучение глобальной производственной и распределительной логистики
• Предоставление логистических услуг для иностранных клиентов
• Адаптация внутренней логистики к зарубежной операционной среде

Автор: команда SOLE — Международного общества логистики дипломированные практики и академики, Global Logistics for Dummies делает достижение успеха в этой постоянно развивающейся области проще, чем когда-либо.

ШИНЫ ДЛЯ МАКАЕНЕНОВ — M&M Freight and Logistics

Вы знаете все о своей обуви: размер, подходящую обувь для спорта, торжественных и повседневных мероприятий, модные тенденции и известных дизайнеров обуви, но одинаково ли вы осведомлены о шинах, обуви вашего автомобиля? Давайте проверим:

• Вы знаете разницу между колесами и шинами?
• Можно ли «читать» шину?
• Знаете ли вы, какая шина подходит для вашего автомобиля?
• Знаете ли вы правильное давление воздуха в шинах?
• Знаете ли вы разные типы шин?
• Знаете ли вы, из чего сделана шина?
• Знаете ли вы, как часто нужно менять шины?
• Знаете ли вы, как заменить спущенную шину?

Вероятно, все ваши ответы были неоднозначными: знаете, но не знаете.Очень важно быть хорошо информированным по этому вопросу, поскольку он касается основных аспектов вашей жизни, таких как личная безопасность, экономия топлива, эффективность, комфорт и благополучие.

КОЛЕСА И ШИНЫ В ЧЕМ РАЗНИЦА?

Колеса автомобиля состоят из обода и шины. Колесо – это круглый предмет со ступицей и осью. Обод – цилиндрический внешний край колеса, удерживающий шину на колесе, поддерживающий и уплотняющий ее. Шина имеет форму резинового кольца вокруг обода.

¿ИЗ ЧЕГО ИЗГОТОВЛЕНА ШИНА?

Основным элементом шин является каучук натуральный и синтетический. Первый из латекса. Синтетический каучук получают из полимеров нефтяных производных. Другое сырье, используемое для производства шин, включает сталь, углерод, текстильные волокна, минералы, химические соединения и т. д.

.

ТИПЫ ШИН

В зависимости от автомобиля, сезона года и дорожных условий существуют различные категории, такие как сезон шины , специальные для каждого погодного условия; SPORT Шины , для высокопроизводительных транспортных средств, Track Шины и Автомобили и Soft Шины, для жестких условий, Anti — Прокол , Трейлер шины для более веса, безвоздушные шины и все – повышенной проходимости , для любого типа дорог и шин все – сезонные , наиболее часто используемые в легковых автомобилях.

СИМВОЛОГИЯ ШИН

Шины поставляются с очень важными данными. Одним беглым взглядом вы сможете прочитать символы и коды на боковой стенке, содержащие важную информацию, о которой вы должны знать, например, ширина , высота, и диаметр , нагрузка, и скорость index , Beaficate , Стандарты , Time Code Страна Откуда шина была ограждена, инфляция давление , MAX загрузить и т.д.

P обозначает пассажирские автомобили – другие буквы являются LT ( легкие грузовики) и ST (прицепы)

215 — это ширина от края до края, то есть ширина 215 миллиметров.

65 — соотношение сторон, означающее, что высота шины составляет 55% от 215. Чем больше соотношение сторон, тем больше боковина шины.

R означает радиальная , конструкция шины: слои проходят радиально через шину.Другие буквы: D (диагональ, что означает, что слои проходят по диагонали) и B (косой ремень)

.

15 — диаметр колеса в дюймах.

95 — индекс нагрузки шины. В этом случае вес шины не должен превышать 690 кг (1500 фунтов)

H указывает максимальную скорость, в данном случае 95 (210 км/ч)

M + S подходит для Грязь и снег

КОГДА ЗАМЕНЯТЬ ШИНЫ

Рекомендуется заменять шины, когда глубина протектора изношена или слишком мала, или каждые 4-6 лет, в зависимости от стиля вождения. Четырехзначный код даты, которому предшествуют инициалы DOT (Министерство транспорта), сообщает вам, когда ваша шина была изготовлена. Первые две цифры обозначают неделю, а две другие — год (пример: 3912 означает, что изделие было изготовлено на 39-й ^-й -й неделе 2012 года).

ПРАВИЛЬНОЕ ДАВЛЕНИЕ ВОЗДУХА ДЛЯ ВАШИХ ШИН

Найдите информацию на двери вашего автомобиля или в руководстве по эксплуатации, ту, которой вы должны следовать, поскольку существует разница между этой спецификацией и той, что указана на шине, которая максимальное давление, которое она может выдержать. .

ЗАМЕНА ПРОШИВКИ

Вам понадобится домкрат, торцевой ключ и, конечно же, запасное колесо. Найдите безопасное место, включите аварийную сигнализацию, отверните гайки крепления против часовой стрелки, поставьте домкрат под автомобиль и поднимите его, отвинтите гайки крепления, снимите спущенное колесо и замените его запасным, затяните гайки крепления вручную, опустите автомобиль и завершите затяжку гаек, затем опустите автомобиль.

M&M ПЕРЕВОЗКА АВТОМОБИЛЯ РЕКОМЕНДУЕТ:

Будь умным, поддержи шины в хорошем состоянии; это сэкономит вам деньги и избавит от ненужных рисков.

Проверяйте шины каждые 15 000 км или всякий раз, когда вы слышите или чувствуете необычные звуки или вибрации в своем автомобиле.

Не покупайте самые дешевые шины; всегда покупайте продукцию с высокими стандартами качества; они будут стоить немного дороже, но давайте помнить, что на карту поставлена ​​ваша безопасность.

Для дальних поездок, чтобы не изнашивать свой автомобиль и шины, позвоните нам: M&M ТРАНСПОРТ 877 957 4878. 

Логистическая регрессия (для чайников) | Блог Сачина Джоглекара

( Примечание: В этом посте делается попытка объяснить интуицию, лежащую в основе логистической регрессии, читателям, плохо знакомым со статистикой.Поэтому вы можете не найти здесь никакой строгой математической работы. )

Логистическая регрессия — это тип алгоритма классификации, использующий линейный дискриминант. Что я имею в виду?

1. В отличие от фактической регрессии, логистическая регрессия не пытается предсказать значение числовой переменной при заданном наборе входных данных. Вместо этого на выходе получается вероятность того, что данная входная точка принадлежит определенному классу. Для простоты давайте предположим, что у нас есть только два класса (для задач с несколькими классами вы можете взглянуть на полиномиальную логистическую регрессию), и рассматриваемая вероятность — это -> вероятность того, что определенная точка данных принадлежит «классу».Конечно, . Таким образом, результат логистической регрессии всегда находится в [0, 1].

2. Центральным постулатом логистической регрессии является предположение, что ваше входное пространство может быть разделено на две удобные «области», по одной для каждого класса, с помощью линейной (читай: прямой) границы . Так что же означает «линейная» граница? Для двух измерений это прямая линия, без изгибов. Для трех измерений это плоскость. И так далее. Эта граница, конечно же, будет определяться вашими входными данными и алгоритмом обучения.Но чтобы это имело смысл, ясно, что точки данных ДОЛЖНЫ быть разделены на две вышеупомянутые области линейной границей. Если ваши точки данных удовлетворяют этому ограничению, они называются линейно-разделимыми . Посмотрите на изображение ниже.

(источник)

Эта разделительная плоскость называется линейным дискриминантом , потому что 1. она линейна с точки зрения своей функции и 2. она помогает модели «различать» точки, принадлежащие к разным классам.

(Примечание. Если ваши точки не являются линейно разделимыми в исходном концептуальном пространстве, вы можете рассмотреть возможность преобразования векторов признаков в пространство более высокой размерности, добавив измерения условий взаимодействия, членов более высокой степени и т. д. Такое использование линейного алгоритма в пространство более высокой размерности дает вам некоторые преимущества обучения нелинейной функции, поскольку граница будет нелинейной, если она будет построена в исходном входном пространстве.)

==========X===========

Но как логистическая регрессия использует эту линейную границу для количественной оценки вероятности того, что точка данных принадлежит определенному классу?

Во-первых, давайте попробуем понять геометрический смысл этого «разделения» входного пространства на две отдельные области.Предполагая две входные переменные для простоты (в отличие от трехмерного рисунка, показанного выше) — и , функция, соответствующая границе, будет примерно

.

(Крайне важно отметить, что и являются ОБЕ входными переменными, а выходная переменная не является частью концептуального пространства — в отличие от такого метода, как линейная регрессия.)

Рассмотрим точку. Подставив значения и в граничную функцию, мы получим ее вывод. Теперь, в зависимости от местоположения из , можно рассмотреть три возможности:

И.лежит в области, определяемой точками класса. В результате будет положительным, лежащим где-то в (0, ). Математически, чем выше модуль этого значения, тем больше расстояние между точкой и границей. Интуитивно говоря, чем больше вероятность того, что принадлежит классу. Следовательно, будет лежать в (0,5, 1].

2. лежит в области, определяемой точками класса. Теперь будет отрицательным, лежащим в (-, 0). Но, как и в положительном случае, чем выше абсолютное значение выхода функции, тем выше вероятность того, что она принадлежит классу.теперь будет лежать в [0, 0,5).

3. лежит НА линейной границе. В таком случае, . Это означает, что модель не может действительно сказать, принадлежит ли она к классу или. В итоге будет ровно 0,5.

Отлично. Итак, теперь у нас есть функция, которая выводит значение в (-, ) с заданной точкой входных данных. Но как нам сопоставить это с вероятностью, которая идет от [0, 1]? Ответ находится в функции шансов .

Пусть обозначает вероятность наступления события.В этом случае отношение шансов () определяется как  , которое, по сути, представляет собой отношение вероятности того, что событие произойдет, к тому, что оно не произойдет. Ясно, что вероятность и шансы передают одну и ту же информацию. Но когда $P(X)$ переходит от 0 к 1, переходит от 0 к .

Однако мы еще не совсем там, так как наша граничная функция дает значение от – до . Итак, что мы делаем, так это берем логарифм от , называемый логарифмической функцией шансов . Математически, как от 0 до , так и от – до !

Итак, у нас наконец есть способ интерпретировать результат подстановки атрибутов ввода в граничную функцию.Граничная функция фактически определяет логарифмические шансы класса в нашей модели. Таким образом, в нашем двумерном примере с заданной точкой именно это и сделала бы логистическая регрессия:

Шаг 1 . Вычислите значение граничной функции (или функции логарифмических шансов), . Назовем это значение для краткости.

Шаг 2 . Вычислите отношение шансов, выполнив . (Поскольку это логарифм ).

Шаг 3 . Зная , он будет вычислять, используя простое математическое соотношение

.

Ну вот! На самом деле, как только вы узнаете из шага 1, вы можете объединить шаги 2 и 3, чтобы получить

.

Правая часть приведенного выше уравнения называется логистической функцией . Отсюда и название, данное этой модели обучения :-).

==========X===========

Теперь мы поняли интуицию, лежащую в основе логистической регрессии, но остается вопрос: как она узнает граничную функцию? Математическая работа, стоящая за этим, выходит за рамки этого поста, но вот грубая идея:

Рассмотрим функцию , где точка данных в обучающем наборе данных.можно определить простыми словами как:

Если является частью класса (здесь это результат, полученный вашей моделью логистической регрессии). Если является частью класса, .

Интуитивно количественно определяет вероятность того, что точка обучения была правильно классифицирована вашей моделью. Таким образом, если вы усредните все ваши обучающие данные, вы получите вероятность того, что случайная точка данных будет правильно классифицирована вашей системой, независимо от класса, к которому она принадлежит.Немного упрощая, скажем, что именно это «среднее» пытается максимизировать ученик логистической регрессии. Метод, принятый для того же, называется оценкой максимального правдоподобия (по очевидным причинам). Если вы не математик, вы можете обойтись без изучения того, как происходит оптимизация, если у вас есть хорошее представление о том, что оптимизируется — в основном потому, что большинство библиотек статистики или машинного обучения имеют встроенные методы для ее выполнения.

==========X===========

Пока все! И, как и все мои посты в блоге, я надеюсь, что этот поможет какому-нибудь парню, пытающемуся погуглить и узнать что-то самостоятельно, понять неправильно понятую технику логистической регрессии. Ваше здоровье!

Нравится:

Нравится Загрузка…

Управление цепочками поставок для чайников (книга, 2018 г.) [WorldCat.org]

Содержание:

Введение 1Об этой книге 1Дурацкие предположения 1Значки, используемые в этой книге 2Куда двигаться дальше 2Часть 1. Начало работы с управлением цепочками поставок 5Глава 1. Растущий спрос на управление цепочками поставок 7Определение управления цепочками поставок 11Ориентация на клиента 12Системное мышление 12Бимодальные инновации 12Сотрудничество 13Гибкость 13Технологии 14Глобальная перспектива 14Управление рисками 14Наглядность 15Создание ценности 15Пять задач цепочки поставок 15Реализация новой повестки дня цепочки поставок 16Назначение нужных людей на нужные должности Управление 18Глава 2: Понимание цепочек поставок с разных точек зрения 19Управление потоками цепочек поставок 19Синхронизация функций цепочек поставок 20Закупки 21Логистика 22Операции 23Объединение сообществ цепочек поставок 24Дези Создание систем цепочки поставок 27Измерение процессов цепочки поставок 29Глава 3. Анализ вашей цепочки поставок 31Приоритизация целей цепочки поставок 31Шаг 1: Понимание того, что ценят клиенты 32Шаг 2: Узнайте своих конкурентов 33Шаг 3: Понимание своих продуктов или услуг 33Анализ факторов затрат 35Затраты на закупки 35Транспортные расходы 36Запасы Затраты 36Затраты на качество 36Как найти компромисс 37Продажи и операции 38Клиенты и поставщики 40Инжиниринг и закупки 40Запасы и обслуживание клиентов 41Запасы и простои 43Закупки и логистика 44Глава 4. Оптимизация цепочки поставок 47Проектирование сети 47Улучшение и внедрение инноваций в процессы 49Бережливое производство 49Шесть сигм Проекты 55Управление многофункциональными проектными группами 56Создание многофункциональных планов проектов 57Создание матрицы RACI 59Разработка оценочных карт проекта 61Использование модели DIRECT 62Часть 2. Управление процессами цепочки поставок 65Глава 5. Объединение поставщиков в процессах 67Понимание процессов цепочки поставок 67Введение в модель SCOR 68Установление показателей процесса 72Построение правильной цепочки поставок 73Глава 6. Планирование цепочки поставок 77Баланс между спросом и предложением 78Согласование ресурсов с требованиями 79Анализ ваших клиентов 81Планирование ваших продуктов 82Планирование ваших производственных систем 83Планирование ваших систем доставки 84Планирование возвратов 85Глава 7: Источники, закупки и снабжение 87Понятие о стратегическом снабжении 88Сегментация цепочки поставок 88Управление затратами жизненного цикла 90Минимизация входных затрат 91Поиск ресурсов 92Прогнозирование спроса 94Инсорсинг, аутсорсинг и офшоринг 94Управление взаимоотношениями с поставщиками 95Заключение контрактов на поставку 97Выбор рисковых условий оплаты 99Выбор поставщиков 100Установление этики закупок 104Глава 8: Производство товаров или услуг 107Планирование производства 108Планирование производства 108Учет мощностей 112Выявление производства Типы процессов 115Управление дискретным производственным процессом 115Управление непрерывным производственным процессом 117Выбор производственной среды 118Производство на складе 119Производство на заказ 119Инженер на заказ 120Внедрение контроля качества и обеспечения качества 121Учет рисков низкого качества 122Контроль качества и изменчивости 122Сокращение производственных отходов 124CHAPTER 9: Доставка ваших продуктов или услуг 127-Натрастингингические режимы транспорта 128PIPIPELE 129OSCEAN 1329RAIL 129TRUCK РАЗМЕЩЕНИЯ 131PARCEL 132AIR 133SELUCTING РАЗМЕЩЕНИЯ 137PALING THARYSING и инвентарь 135Подсюзность 137PACKING — 139ВАНЕНТАЦИЯ 139-ДОГОВАНИЯ 139YARD Управления 138Packing 139Shipping 139yard Management 140over, короткие и поврежденные 1415-х годов. Оборудование 143Управление заказами и их выполнение 145Использование сторонней логистики 147Глава 10. Управление возвратами продукции и обратными цепочками поставок 149Увеличение доходов за счет простого возврата 150Обработка возвратов Ne 151Незначительный износ 151Повреждение или фальсификация 152Замена 152Обработка возвратов использованных или дефектных продуктов 152Управление замкнутыми цепочками поставок 153Обработка несанкционированных возвратов и поддельных продуктов 154Управление сделками по обмену 155Глава 11. Включение вашей цепочки поставок 157Управление бизнес-правилами 157Управление эффективностью цепочки поставок 158 Постановка целей по эффективности 159 Согласуйте свои показатели с вашими клиентами 159 Делитесь своими показателями с вашими поставщиками 160 Управление вашими активами 160 Маркировка ваших продуктов 161 Решение проблем безопасности цепочки поставок 163 Обеспечение физической безопасности 163 Борьба с контрафактной продукцией 163 Борьба с соблюдением нормативных требований 164 Реагирование на уникальные требования к продукту 165 Защита информации о цепочке поставок 6 Управление персоналом 165 Использование информационных технологий 16 Управление проектами 169Часть 3: Использование технологий для управления цепочками поставок 173Глава 12: Управление программным обеспечением для цепочек поставок 175Понимание того, как развиваются процессы 176Использование Transportat Системы управления ионами 178Использование систем управления складом и исполнения 180Использование систем планирования спроса 182Использование систем планирования потребности в материалах 183Использование систем планирования потребности в дистрибуции 185Использование систем управления трудовыми ресурсами 186Использование систем управления взаимоотношениями с клиентами 187Использование систем управления взаимоотношениями с поставщиками 188Использование систем планирования ресурсов предприятия 189Использование программного обеспечения для моделирования цепочки поставок 190Использование бизнес-аналитики Программное обеспечение 192Использование программных аналитиков 194Предвидение будущего программного обеспечения цепочки поставок 195Глава 13. Интеграция передового производства в вашу цепочку поставок 197Избежание устаревания 198Извлечение выгоды из передового производства 199Автоматизированное производство 199Компьютерное проектирование 2003D-печать 200Автоматизированные мобильные роботы 203Беспилотные и автономные цепочки7 Управление цифровыми поставками0 104:Глава 204 Продукты и услуги 208Интеграция планирования, исполнения и визуализации 209Создание клиентоориентированности 210Совместное использование с блокчейнами 211Использование Интернета вещей, больших данных и облака 212Использование искусственного интеллекта 214Переоснащение для многоканальности 214Часть 4. Повышение ценности с помощью управления цепочками поставок 217Глава 15. Преобразование цепочки поставок 219Повышение прозрачности и видимости 219Внедрение формирования спроса 220Выполнение отсрочки 22122Сокращение2 региональных запасов Единицы 223Пимизация инвентаризации 223 Iconoration поставщик, управляемый продавцом, управляемый поставщиком 226 адаптация Условия оплаты 227-поставленные цепочки поставок Финансы 228Контазирующие средства 229Share Информация со своими партнерами 229RUCEUCE и выравнивание Размеры лота 230лагомудрированные акции 230starting с небольшими улучшениями 231 Creaking Sandboxes 231Chapter 16: Принятие цепочки цепочки 2333 Атрибуты 235Понимание показателей SCOR 236Надежность 236Оперативность 237Гибкость 237Затраты 238Эффективность управления активами 238Оптимизация операционных показателей 238Показатели поставщиков 239Купить, чтобы заплатить мне Метрики услуг шегося 239Customer 239Capacity, пропускная способность, и показатели доходности 240Formalizing Финансовые показатели 241Accounts к выплате метрики 241Total проводят метрики 241Savings метрик 242Perfecting People Метрики 242Engagement метрик 242Productivity и эффективности метрики 243Turnover метрики 243Safety метрики 244Solidifying Устойчивость Метрики 245Consumption метрики 245Waste метрики 246Chapter 17: Управление цепочками поставок Риски 247Challenging Предположения о будущем 247Повышение устойчивости цепочки поставок 249Выявление рисков 250Классификация рисков 252Оценка рисков 253Управление рисками 255Принятие риска 255Передача риска 256Избежание риска 256Снижение риска 256Глава 18. Аналитика цепочки поставок 259Рост больших данных, датчиков и Интернета вещей 260Обзор План аналитики 261. Сформулируйте свою теорию о проблеме или возможности 262. Получите данные 263. Очистите, структурируйте и отфильтруйте данные 263. Запросите данные и проверьте свою теорию 264. Ищите корреляции и закономерности 26 4Корреляция, причинно-следственная связь и интерполяция 265Моделирование, симуляция и оптимизация 268Имитация 269Оптимизация 269Планирование сценариев 270Информационные панели и диспетчерские вышки 272Часть 5. Построение вашей карьеры в области управления цепочками поставок 275Глава 19. Выбор карьеры в цепочке поставок 277Выполнение домашней работы 277Изучение категорий карьеры аналитиков и аналитиков в цепочке поставок 288Ассоциированные специалисты 278 284EngeNeers 286supervisors 287Managers 288Sales Представители 290Information Technology Managers 290Project Medagers 292Journalists 292Executives 292/2Journalists 292-20999CHAPTER 20: преследование цепочки поставок 295 сертификатов 295 сертификатов 295APICS 296PROJECT 299. COUCL ECLE ECLECTS Управления цепочки поставок Профессиональные сертификаты 302 сереги 304Поиск ученых степеней 304Изучение вариантов онлайн-образования 304Традиционные онлайн-программы 305MI Tx MicroMasters in Supply Chain Management 305Coursera 305LinkedIn Learning 306YouTube 306Игры в цепочки поставок 306The Beer Game 307The Fresh Connection 307Часть 6: Часть десятков 309Глава 21. Десять вопросов о вашей цепочке поставок 311Кто ваши ключевые клиенты? 311Что ценят ваши ключевые клиенты? 312Как ваша цепочка поставок может создать большую ценность? 312Как вы определяете управление цепочками поставок? 313Какой информацией вы делитесь с поставщиками? 313Как вы сравниваете себя с конкурентами? 314Какие изменения могут увеличить доход? 315Какие изменения могут снизить затраты? 315Что сейчас влияет на вашу цепочку поставок? 316Что повлияет на вашу цепочку поставок в будущем? 317Индекс 319

Логистика для чайников — Steam Solo

Обзор

Все, что вам нужно знать, чтобы играть за лидера логистики. Это из релизной версии. Большинство принципов все еще применяются, но это НЕ АКТУАЛЬНО

Основные задачи

ВСЕГДА следуйте этим 3 основным правилам:

#1 Используй микрофон! Это важно для любого командира отряда.

#2 Слушай своего командира взвода! Если он говорит вам что-то сделать, сделайте это или хотя бы скажите ему, почему вы не можете или не хотите выполнять его приказы.

#3 Всегда следите за безопасностью строительных грузовиков! Без строительного грузовика ты бесполезен.

При атаке ваша задача:

1. Постройте FOB (передовую оперативную базу), чтобы ваша команда могла появиться! Вы можете сделать это в качестве командира отряда, имея рядом более чем наполовину заполненный строительный грузовик и нажав T. Здесь вы выбираете Здания (вверху справа), а затем FOB.

2. Строить ремонтные станции! Это необходимо для того, чтобы бронированная секция ремонтировала себя ближе к фронту.

3. Стройте минометы! Спросите других командиров отрядов или командира, где им нужна минометная поддержка и поддержите свою пехоту.Для максимальной эффективности рекомендуется использовать приложение «Калькулятор раствора PS» или его онлайн-вариант. Не забывайте, что вы получаете 1-2 бесплатных миномета рядом с каждым FOB, который вы строите. Так используйте их!

По вопросам защиты вам нужно:

1. Стройте укрепления! Отправляйтесь к цели, которая вскоре подвергнется нападению, и используйте мешки с песком, колючую проволоку, стационарные пулеметы, баррикады и ежей, чтобы облегчить вашей команде задачу по защите. Старайтесь никогда не вступать в прямой контакт с противником из-за основного правила №3.
Никогда не забывайте: невозможно «завершить укрепление». Всегда есть что улучшить!

2. Разместите ящики с боеприпасами для своей команды! Проделайте это на каждой основной цели, которую встретите. Ваша команда будет вам благодарна.

Органы управления

G — командный канал
B — канал отряда
T — маркер / здание
F — войти / покинуть грузовик / перевернуть / пополнить базу
E — запустить двигатель
Numpad 0-9 — связаться с конкретным командиром отряда

Остальное должно быть интуитивно понятным.

Основные тактики и советы

1. Всегда заправляйте два грузовика в противоположных циклах, чтобы у вас всегда был один на цели для строительства.

2. Используйте смесь баррикад и мешков с песком, чтобы высота укрытия была разной. Это необходимо для хорошего покрытия.

3. Стройте свои FOB в укрытых местах, таких как леса или сараи.

4. Всегда размещайте пулеметы в баррикадах с закрытых сторон.

5. Создавайте бесплатные вещи, которые вы можете создавать вокруг FOB.

6. Никогда не оставляйте пустой грузовик на строительной площадке. Попросите члена отряда пополнить его как можно скорее.

Добавить комментарий Отменить ответ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Комментарий *

Имя *

Email *

Сайт