(84页PPT)IBM某名企数字化转型采购供应链业务(附下载方式)

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资料解读:(84页PPT)IBM某名企数字化转型采购供应链业务

详细资料请看本解读文章的最后内容。

该资料围绕某集团数字化转型中的采购供应链业务规划展开,核心目标是实现 “低成本、高齐套” 的材料供应,涵盖降本增效、优化库存、提升采购齐套性与生产供应及时性等方面。

在发展愿景上,集团计划未来 1-2 年先实现 “全面集成采购”,打通客户与供应商业务流,聚焦价值链共赢;进而打造 “智慧采购”,向可预测、智能化发展。采购发展分为初级、集成、认知、智慧、自我优化五个阶段,各阶段在关注重点、协同能力、技术应用等方面逐步升级。

战略架构方面,构建了 1 个战略采购管理体系架构,包含战略定位等要素,以及 6 大业务模块、绩效与合规管理和 1 个数字化平台。同时,明确了向战略采购和智慧采购管理转型的方向,要以品类管理为核心实现总成本最低,并打造敏捷的需求管理等关键环节。

业务流程框架细致,采购到付款涵盖多个一级、二级和三级流程,涉及策略制定、供应商管理、采购计划等众多方面,且定义了端到端的流程关系。

在需求调研上,聚焦用户体验,开展了业务流程分析、场景体验分析等,明确了各干系人在采购到付款环节的业务管理愿景,并通过需求比萨模型分析了核心、重要和一般需求。

业务能力提升机会识别中,指出了各环节的痛点,如策略制定体系不完善、供应商管理不到位等,并针对痛点提出了改进建议,涉及组织、流程、系统和数据等方面。

此外,还设计了采购到付款领域的多个专题方案,如供应商管理、关务系统需求等,同时分析了不同干系人的工作场景、痛点及改进方向。

接下来请您阅读下面的详细资料吧。

数字化进程中,人工智能技术日益成为科技革新的关键驱动力,其中强化学习作为机器学习的重要分支,在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度(DDPG)方法在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算法通过构建双神经网络架构,有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性,为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算法的核心架构包含策略网络与价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令,通过梯度上升方法不断优化策略以获取最大长期回报;价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励进行量化估计,为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算法在复杂环境中的决策精度。 为提升算法稳定性,DDPG引入了多项关键技术:经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录,采用随机采样方式打破样本间的时序关联性;目标网络系统通过参数软更新策略,以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方式确保训练过程的平稳性;探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动,维持了策略探索与利用的平衡。 在具体实施过程中,研究需依次完成以下关键步骤:首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型,精确描述机器人的运动学特性与环境动力学;随后设计深度神经网络结构,确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算法;接着进行超参数配置,包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关键数值的设定;最后构建完整的训练验证流程,通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。 该研究方法不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案,其算法框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域,具有重要的工程实践价值与理论借鉴意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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