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供应链管理是对货物和服务流动的管理，包括将原材料转化为最终产品的所有过程。它涉及积极精简企业的供应方活动，以使客户价值最大化，并在市场上获得竞争优势。

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• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|LITERATURE REVIEW

Industry $4.0$, as related to the procurement and supply chain areas, is a relevant research area attracting particular interest in academia and as well as practitioners (Frederico et al., 2019). In this area, the literature is limited as of now. According to Bag et al. (2020), the combination of digitization and procurement is an area to be investigated.

Geissbauer et al. (2016) highlighted the actual state-of-the-art of the interaction of “procurement” and “digitization.” They outlined a future framework based on challenges and requirements. A systematic literature review by Frederico et al. (2019) aims to propose the term “Supply chain $4.0$ ” and a novel conceptual framework capturing the essence of industry 4.0. This study aims to facilitate perspective of the development of a supply chain $4.0$ strategy from infancy to a maturity level.

While digitization is a key driver of industry 4.0; an article by Bienhaus and Haddud (2018) underlines the differences in the organization approaches to deal with this topic. It helps to get a clearer picture of the opportunities and challenges relative to the digital transformation. The findings of this paper indicate that digitization of procurement process can support daily business and administrative activities. Procurement will also start supporting complex decision-making processes. In this way, procurement will become more focused on strategic decisions and activities. It will become a crucial interface to support organizational efficiency, effectiveness, profitability, and the definition of new business models, products, and services.

Other authors state that industry $4.0$ can also be called “smart manufacturing” and “the next industrial revolution” (Geissbauer et al., 2016). A combination of new technologies – from big data analytics (Russom, 2011) to 3D printing (Mohr, and Khan, 2015) – is revolutionizing organizations’ decisional, operational, and administrative processes. It supports the creation of innovative products and services. In diverse industries, organizations need to consider the way digital innovation can disrupt organizations’ work today and the entire value proposition of procurement to their vendors, customers, and process partners.

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|APPLICATION OF THE MODEL

Alfa is a multinational food business operating in the global markets, with annual sales of two billion euros (The name is fictitious due to a nondisclosure request) (Perona, 2019). For moving to procurement 4.0, this company planned to use the following solutions:

• Cybernetics through RPA. It is the automation of simple and repetitive activities, which need no longer be carried out by the procurement team. An example of this activity is the verification of the completeness of the documents provided by the bidders in a tender. This solution can verify if the managers have approved the order and all the operational and administrative steps required are complete.
• Controllership through integrated analytics (IA) allows to switch from the provision of elementary information and information based on the knowledge of the analysis of aggregated processes to the statistical inference and multivariate analysis.
• Cognitive procurement processes optimize the implementation of responses of the procurement based on the context. Cognitive computing, for example, allows the interpretation and response to requests of the partners, made via emails, chats, or calls.
  The use of these solutions can bring benefits, such as the possibility of reducing the number of the procurement office staff of 41 full-time equivalents (FTEs) out of $112 .$ corresponding to $37 \%$ of the total procurement workforce. There are other benefits regarding procured materials and services. They can decrease the procurement costs of these materials/services, delivery times and time reliability, quality of materials and services, and similar.

供应链管理代考

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|LITERATURE REVIEW

行业4.0与采购和供应链领域相关，是一个引起学术界和从业者特别兴趣的相关研究领域（Frederico 等人，2019 年）。在这方面，目前文献有限。根据 Bag 等人的说法。（2020），数字化与采购的结合是一个值得研究的领域。

盖斯鲍尔等人。（2016 年）强调了“采购”和“数字化”交互的实际最新技术。他们概述了基于挑战和要求的未来框架。Frederico 等人的系统文献综述。（2019）旨在提出术语“供应链4.0”以及一个捕捉工业 4.0 精髓的新颖概念框架。本研究旨在促进对供应链发展的看法4.0从婴儿期到成熟期的战略。

数字化是工业 4.0 的关键驱动力；Bienhaus 和 Haddud（2018 年）的一篇文章强调了处理该主题的组织方法的差异。它有助于更​​清楚地了解与数字化转型相关的机遇和挑战。本文的研究结果表明，采购流程的数字化可以支持日常业务和行政活动。采购也将开始支持复杂的决策过程。通过这种方式，采购将更加关注战略决策和活动。它将成为支持组织效率、有效性、盈利能力以及新业务模式、产品和服务定义的关键接口。

其他作者指出，该行业4.0也可以称为“智能制造”和“下一次工业革命”（Geissbauer et al., 2016）。新技术的结合——从大数据分析（Russom，2011）到 3D 打印（Mohr 和 Khan，2015）——正在彻底改变组织的决策、运营和管理流程。它支持创新产品和服务的创造。在不同的行业中，组织需要考虑数字创新如何扰乱组织今天的工作以及采购对供应商、客户和流程合作伙伴的整个价值主张。

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|APPLICATION OF THE MODEL

Alfa 是一家在全球市场运营的跨国食品企业，年销售额达 20 亿欧元（该名称因保密要求而虚构）（Perona，2019 年）。为了转向采购 4.0，该公司计划使用以下解决方案：

• 通过 RPA 实现控制论。它是简单且重复性活动的自动化，不再需要由采购团队执行。该活动的一个例子是验证投标人在投标中提供的文件的完整性。此解决方案可以验证经理是否已批准订单以及所需的所有操作和管理步骤是否已完成。
• 通过集成分析 (IA) 进行控制允许从提供基本信息和基于聚合过程分析知识的信息切换到统计推断和多变量分析。
• 认知采购流程根据上下文优化采购响应的实施。例如，认知计算允许解释和响应合作伙伴通过电子邮件、聊天或电话提出的请求。
  使用这些解决方案可以带来好处，例如可以减少 41 名全职当量 (FTE) 的采购办公室工作人员数量。112.对应于37%采购人员总数中。采购的材料和服务还有其他好处。他们可以降低这些材料/服务的采购成本、交付时间和时间可靠性、材料和服务的质量等。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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