5、电子采购对买家 - 供应商互动的增值作用

电子采购对买家 - 供应商互动的增值作用

1. 引言

在20世纪80年代,波特、克拉利奇、斯佩克曼等学者就已确定了采购的战略层面。然而,直到90年代末,大多数公司才开始关注采购业务功能,尤其是电子采购的潜力。此前,管理董事会的主要IT关注点在于内部流程(企业资源规划)以及销售和营销(客户关系管理)。近年来,企业对企业(B2B)流程和组织间的电子协作越来越重视。

采购是B2B协作的一个特定领域,涵盖了公司的内部流程和B2B流程,其范畴比“购买”更广泛。购买主要涉及选择供应商、协商价格和跟进订单,而采购还包括战略采购、库存控制、仓储、处置,甚至协同工程。

采购业务功能的改进能够通过多种方式带来成本节约、产品质量提升和货物更快交付等好处。供应商了解买家的库存水平会直接影响其生产过程,合同制造商也会承接客户的生产流程。电子采购使公司能够利用互联网采购商品,并处理运输、仓储、支付、质量验证和文档等增值服务。借助支持采购规划、决策和协调的电子协作和电子采购工具,买家和供应商之间的界限可以消失。

尽管电子采购有诸多潜在好处,但有证据表明,许多采购领域的举措和IT实施并未带来预期的收益。本文基于实证证据,探讨“电子采购(用于采购的IT)的实施是否会对买家 - 供应商互动的绩效产生积极影响”这一问题。

2. 背景

已有一些关于采购举措与采购绩效之间关系的研究。例如,纳拉辛汉和达斯表明,采购实践与公司目标的一致性与采购绩效之间存在关联;陈等人发现战略采购、成熟的供应链管理与公司财务绩效之间存在关系;苏布拉马尼安和肖指出,电子采购系统的价值通常取决于所支持的采购功能的流程特征。

然而,这些研究均未明确提及电子采购或采购

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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