IS200ECTBG2A Оптимизированная платформа для создания игрового интеллекта суги

IS200ECTBG2AПеред тем, как проанализировать путь решения, давайте взглянем на сложность многозаводской децентрализации. Убеждена в Том, что при составлении каждого предприятия учитываются три вопроса: срок его доставки, мощность и прибыль, которые формально являются важными, но в каждом из них сложились по-разному, и приоритеты каждого из них были различны, что часто сопровождалось неблагоприятными факторами.
В то же время, учитывая технические ограничения, вычисление всех факторов каждой проблемы является большой проблемой для бизнеса. Ни срок, ни мощность, ни прибыль не являются просто вопросом одного измерения, они взаимосвязаны и влияют друг на друга, и то, как систематически проанализировать и измерить эти факторы воздействия, также является огромной проблемой. В частности, в случае крупных предприятиIS200ECTBG2Aй, производящих сотни заводов, тысячи цехов и производственных линий в различных регионах, сложность составления отдельных компонентов является еще более очевидной.
Суммируя, что компании часто сталкиваются с несколькими проблемами при распределении заказов:
Во-первых, слепая погоня за периодами, игнорирование производственных возможностей и затрат, возникают ситуации, когда порядок возрастает, но выгоды не обязательно растут. Сроки сдачи, конечно, очень важны, но их также нельзя производить бесплатно. Если срок сдачи какого-либо заказа заканчивается в конце мая, и в связи с нехватком сырья требуется дополнительное увеличение расходов на закупку, что позволяет совокупнымIS200ECTBG2A израсходам превышать доходы от заказа, то в этот момент компания должна задуматься о Том, следует ли ей договариваться с клиентом о продлении поставки.
Во-вторых, производственная мощность завода нерациональна, что приводит к расходам ресурсов и затратам. Как мало заказов, так и производственных мощностей заводов имеют большой размер, и они не обязательно должны быть связаны между собой одним и тем же образом, одни заказы должны обозначать фабрики, а другие могут одновременно выполнять несколько заказов. Например, предположим, что существует 10 фабрик, которые могут производить определенный заказ, которые на самом деле не позволяют 10 фабрикам производиться, некоторые имеют сравнительно большую мощность, которая может выдержать 5 заказов, а предприятия могут иметь больший выбор при разделении одного заказа. В стандартизированном серийном производстве, как правило, чем больше производится и менее затратно, завод открывает одно машинное производство, которое, если оно может быть произведено как можно больше, может уменьшить потери и потери в работе машины.
Вычисления себестоимости и прибыли очень сложны. При расчете прибыли следует учитывать не только объем заказа, но и стоимость, стоящую за ним, а также более очевидные издержки, которые часто учитывают многие предприятия, такие как материальные, искусственные и другие, и легко игнорировать потенциальные расходы, такие как транспортная логика. Например, заводы в отдаленных районах имеют меньшие затраты на искусственные работы, но также высокие затраты на транспортировку сырья и высокие транспортные издержки на транспортировку. Напротив, затраты на искусственные работы в близлежащих районах высоки, а транспортные перевозки дешевле. Таким образом, для всестороннего научного сравнения затрат не может быть отдельного учета издержек на сырье и искусственные изделия.
Есть ли какой-нибудь способ объединить эти факторы и распределить заказы? Умные технологии принятия решений, основанные на оптимизации операционных средств и обучении машинам, могут преобразуть вопросы составной составной части в математические задачи, создавая новые идеи для решения этой задачи.
Умные решения с дополнительной поддержкой открывают оптимизированные пароли для многозаводских разделов
Умное решение — это процесс, при котором организация или отдельные лица используют множество интеллектуальных технологий и инструментов, основанных на установленных целях, для моделирования, анализа и принятия решений по соответствующим данным. Комплексные ограничения, стратегии, предпочтения, неопределенность и т.д.
В игре «интеллектуальная оптимизация решений», созданной технологией суги, рабочий стол распределения спроса может обеспечить интеллектуальную модернизацию многозаводских разделов. Систем согласн бизнес организац функц, фабрик Дан, распределен прав и оперативн оценк потребн алгоритм моделирован, посл тог, как ввод заказ Дан, систем автоматическ комплексн рассмотрет заказ заплат, затрат, выгод ждат обстоятельств, нацел на максимизац приб, через COPT решен эффективн реш, будет заказ и различн заводск производствен мощност совпаден, выходн оптимальн результат распределен.
В процессе конкретной составной части предприятия могут иметь несколько предложений, таких как минимальная стоимость, недавний период платежей, минимальное количество заводов и т.д. в игровых системах суговых чисел, в которых фирмы могут гибко корректировать модели и параметры различных требований, экспортировать отдельные версии результатов, оптимизируя их более равномерно. Например: срок сдачи какого-либо заказа составляет 2 месяца, и предприятия могут установить план распределения, ограничивающий его двухмесячными сроками, менее чем пятью фабриками, с минимальными затратами; Кроме того, можно установить план по составлению составного списка с ограничением в полтора месяца, менее чем в 10 фабриках, с минимальными затратами. Сравнивая различные планы распределения, компании могут принимать более мудрые решения в зависимости от конкретных обстоятельств.