14、印度中小企业绿色供应链管理实践的管理洞察

印度中小企业绿色供应链管理实践的管理洞察

1. 引言

21世纪,气候变化和全球变暖是两大紧迫问题。供应链和能源安全对世界经济和人类福祉至关重要。从供应链管理角度看,消费者对环保产品的需求增加了市场竞争,生产和消费需兼顾环境,这对改善健康、减少贫困、重建环境质量和促进经济增长十分必要。

评估绿色供应链实践对企业三重底线的影响日益重要,这促使企业不仅评估传统财务状况,还要考量社会和环境绩效,这对地球未来的可持续发展至关重要。采用绿色供应链管理(GSCM)实践能为企业带来更多盈利和竞争优势。

亚洲新兴经济体(AEE)吸引了发达国家的制造业基地和生产设施,原因是廉价劳动力和低成本材料。但生产过程对环境的影响给发展中国家和发达国家的制造商带来了巨大压力。印度正努力成为全球制造业中心,如“印度制造”“创业印度”和“技能印度”等计划,但在环境方面面临挑战。印度已出台相关政策,如国家气候变化行动计划(NAPCC),并签署了《京都议定书》和碳信用体系,还承诺到2030年将碳足迹从2005年水平降低33 - 35%。

然而,GSCM实践的实施受经济因素限制,因此需要证明其经济利益和应用方向。学术界对GSCM实践对企业绩效的影响研究结果不一,早期研究认为GSCM实践可能增加企业运营成本,影响经济效益,但近期研究发现两者呈正相关。

2. 文献综述

对印度制造业GSCM相关研究进行综述发现,此前研究主要集中在GSCM采用的障碍、驱动因素和策略等方面,但对GSCM实施及其对企业绩效影响的研究较少。

本研究选取了一些衡量GSCM实践对企业绩效影响的参数:
- 环境绩效参数 :减少

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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