Supply chain management är en mycket viktig strategi som företagen är beroende av för att möta utmaningarna i dagens mycket konkurrenskraftiga och dynamiska affärsmiljöer. En viktig aspekt av styrning av försörjningskedjan är hur företag kan upptäcka beteendeförändringar i försörjningskedjan på grund av endogena och/eller exogena influenser och förutsäga sådana förändringar och deras effekter på kort och lång sikt. En metod för att ta itu med detta problem som kombinerar systemdynamik och neurala nätverk analys föreslås i detta dokument. Vi använder neurala nätverk mönsterigenkänning förmåga att fånga en systemdynamik modell och analysera simuleringsresultat för att förutsäga förändringar innan de äger rum. Vi beskriver också hur eigen value analys kan användas för att öka förståelsen av de problematiska beteenden. En fallstudie inom elektronikindustrin används för att illustrera metoden.
Supply chain management är en mycket viktig strategi som företagen är beroende av för att möta utmaningarna i dagens mycket konkurrenskraftiga och dynamiska företagsmiljöer REF.
Analysis of supply chains using system dynamics, neural nets, and eigenvalues
{'venue': "WSC '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}