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Un marco basado en aprendizaje automático no supervisado para transferir fábricas locales a redes de cadena de suministro

Autores: Mad Ali, Mohd Fahmi Bin; Ariffin, Mohd Khairol Anuar Bin Mohd; Mustapha, Faizal Bin; Supeni, Eris Elianddy Bin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Un marco basado en aprendizaje automático no supervisado para transferir fábricas locales a redes de cadena de suministro


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Empresa local de fabricación
Red de cadena de suministro a nivel nacional
Híbrido PCA-K-means
Empresa de fabricación de chocolate
Mayoristas
Minoristas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Transferir una empresa de fabricación local a una red de cadena de suministro a nivel nacional con mayoristas y minoristas es un problema significativo en los sistemas de fabricación. En esta investigación, se utiliza un enfoque híbrido PCA-K-means para transferir una empresa local de fabricación de chocolate cerca de Kuala Lumpur a una cadena de suministro a nivel nacional. Para este fin, se encontraron las ubicaciones apropiadas de los puntos centrales de los mayoristas según las características geográficas y de población de los mercados en Malasia. A este respecto, se reconocen cuatro mayoristas en la isla izquierda de Malasia, ubicados en el área norte, área derecha, área central y área sur. De manera similar, se identificaron dos mayoristas en la isla derecha, en Sarawak y WP Labuan. Para evaluar el rendimiento del método propuesto, se comparan sus resultados con otros métodos de aprendizaje no supervisado como los métodos WARD y CLINK. Los resultados indicaron que K-means pudo determinar exitosamente las mejores ubicaciones para los mayoristas en la red de cadena de suministro con una puntuación más alta (0.812).

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