Tag Archive: پروژه حجم فروش matlab

فروش پروژه شناسایی و تاثیر اتوماسیون های صنعتی در شغل های آینده و بررسی نقش میانجی افزایش حجم فروش با رویکرد هوش مصنوعی با MATLAB

کد پروژه: 3148

عنوان پروژه: فروش پروژه شناسایی و تاثیر اتوماسیون های صنعتی در شغل های آینده و بررسی نقش میانجی افزایش حجم فروش با رویکرد هوش مصنوعی با MATLAB

قالب بندی: m – داکیومنت

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 150.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه شناسایی و تاثیر اتوماسیون های صنعتی در شغل های آینده و بررسی نقش میانجی افزایش حجم فروش با رویکرد هوش مصنوعی با MATLAB

شیوع ویروس کرونا (COVID-19) منجر به انقباض شدید در تقاضا و عرضه شد که ناشی از اقدامات قرنطینه ای است که در بسیاری از کشورها در سراسر جهان در پاسخ به شدت سرایت و گسترش جغرافیایی آن اتخاذ شده است. ماهیت جهانی این بحران به این معنی است که شرکت ‌هایی که در تجارت بین‌ المللی فعالیت می‌ کنند، بیش از موارد داخلی در معرض اختلالات بین ‌المللی قرار می‌ گیرند، با تقاضای خارجی ضعیف ‌تر برای شرکت‌ های صادرکننده و کاهش عرضه به کمبود نهاده‌ های واسطه برای شرکت‌ های وارد کننده تبدیل می ‌شود. شرکت‌ های درگیر در زنجیره‌ های ارزش جهانی – یعنی شرکت ‌هایی که هم نهاده‌ های واسطه وارد می ‌کنند و هم کالاهای صادراتی – با این دو چالش اضافی برای توانایی خود در تولید و در نتیجه فروش کالاهای خود مواجه شدند. در این زمینه، هرچه اختلال در بالادست بیشتر رخ دهد، پتانسیل تنگناهای عرضه برای انتشار شوک های منفی بیشتر است. بنابراین، همه ‌گیری COVID-19 بحثی را در میان دانشگاهیان و سیاست ‌گذاران برانگیخته است که آیا تجارت زنجیره ارزش اساسا منبع آسیب‌ پذیری است یا منبع انعطاف ‌پذیری.

این تحقیق از داده های مرجع ]20[برای شناسایی و تجزیه و تحلیل چالش ‌های بازیابی زنجیره تامین در زنجیره تامین RMG به دلیل همه‌ گیری COVID-19 در راستای شناسایی و تاثیر اتوماسیون های صنعتی در شغل های آینده و بررسی نقش میانجی افزایش حجم فروش با رویکرد هوش مصنوعی استفاده می کند و یک شبیه سازی در MATLAB برای بررسی انجام می دهد. نتایج نهایی نشان داد که رویکرد پیشنهادی دارای نرخ دقت 95.20%، حساسیت 89.13%، نرخ ویژگی ها 88.64% جهت بهبود چالش های بازیابی زنجیره تامین در پی همه گیری کووید-19 در کالاهای اساسی (شامل مرغ، گوشت، روغن، گندم، قند، شکر، تخم مرغ، برنج) می باشد. همچنین بهبود در نرخ بازیابی یا Recovery Rate و Mean Score یا میانگین امتیاز با یک طرح خوشه بندی مبتنی بر شبکه عصبی-فازی برپایه مدل LIFO توانست بحران ورود و خروج کالاهای اساسی در انبارها جهت تسریع در مدیریت زنجیره تامین در دوران کووید-19 را پوشش بدهد.

عکس خروجی برنامه

عکس 1

http://www.nn4e.com/namira/3100/3148_1.jpg

عکس 2

http://www.nn4e.com/namira/3100/3148_2.jpg

 

برای خرید این پروژه با شماره 09360703858

یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.