35、煤炭物流服务提供商与电商环境下财务管理创新

煤炭物流服务提供商与电商环境下财务管理创新

煤炭物流服务提供商规划

在煤炭物流领域,存在诸多影响效率和成本的因素。比如煤矸石,它会影响燃烧效率、产生污染并增加运输成本。而洗煤能够减少这些杂质,对煤炭物流产生重大影响。据估算,如果中国所有褐煤都经过洗选,每年可节省 420 亿吨公里的货运周转量和 34 万吨的二氧化碳排放量。

有一家位于华北的公司,长期从事煤炭营销和运输业务,与供应商和消费者建立了稳定、平等、互利的长期关系,属于中国铁路多行业体系。其煤炭大多产自山西,具有高碳、低灰、高热等显著优势,主要供应给华东、华中和华南的消费者。然而,该公司也存在国有企业常见的弱点,如运输成本高、周期长、人力资源质量差、信息整合度低、企业文化缺失以及物流意识薄弱等,这些问题导致公司缺乏核心竞争力和盈利能力,阻碍了其向物流服务提供商的转型。

为了实现向大型物流服务提供商的转型,该公司需要构建一个集成煤炭营销、仓储、运输、洗选和煤化工的综合煤炭供应链,同时增强本地市场份额和对本地煤炭资源的控制。具体解决方案如下:
1. 构建物流服务提供商的组织形式 :物流服务提供商应是一家为消费者提供统一物流服务的现代公司。它需要拥有或租赁足够的设备,组织一定的货运配送网络,并配备充足的组织、客户服务和员工。此外,一个监督物流活动全过程的信息系统至关重要。
2. 通过物流业务重组形成核心竞争力 :在市场竞争和消费者需求日益严格的情况下,只有拥有独特资源和竞争力的公司才能取得显著进展。作为物流服务提供商的公司,必须根据消费者需求和物流理念进行业务流程重组(BPR),充分利用现代物流技术和信息技术,增强服务意识和快速响应市

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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