Pengurusan Rantaian Bekalan dalam Industri Pembinaan: Panduan Terbaik
Apakah pengurusan rantaian bekalan dalam industri pembinaan
Pertama sekali, apakah pengurusan rantaian bekalan (SCM) ialah pengawasan bahan, maklumat dan kewangan sepanjang proses, daripada pembekal kepada pengilang? , pemborong, peruncit, dan akhirnya pengguna. Proses utama dalam rantaian bekalan termasuk aliran produk, aliran maklumat dan aliran modal. SCM melibatkan penyelarasan dan penyepaduan proses ini dalam dan antara perusahaan. Ia adalah salah satu bidang yang paling kompleks dalam rantaian nilai pembinaan.
Didorong oleh inovasi seperti kecerdasan buatan, analisis data dan pembelajaran mesin, industri pengurusan rantaian bekalan kini berada di peringkat pertumbuhan tinggi. Dianggarkan nilai pasaran globalnya ialah AS$23 juta menjelang 2023 dan dijangka berkembang 11.2% dari 2024 hingga 2030.
Dalam industri pembinaan, pengurusan rantaian bekalan (SCM) memainkan peranan penting dalam meningkatkan penyelarasan dan komunikasi perhubungan antara kepentingan untuk memastikan kualiti projek. Ringkasnya, ia menentukan sama ada projek itu siap tepat pada masanya dan mengikut bajet.
Rantaian bekalan projek pembinaan melibatkan pelbagai pihak berkepentingan seperti jurutera, arkitek, kontraktor am, pembekal bahan dan subkontraktor khusus, dsb.
Strategi SCM yang berkesan boleh meningkatkan hasil, mengurangkan kos dan memberi kesan kepada keuntungan syarikat.
Cara Pengurusan Rantaian Bekalan Berfungsi
Walaupun rantaian bekalan telah wujud selama bertahun-tahun, kebanyakan organisasi baru-baru ini mula memberi tumpuan kepada mereka sebagai bahagian nilai tambah dalam operasi mereka.
Pengurusan rantaian bekalan bertujuan untuk mengawasi keseluruhan skop rantaian bekalan. Walau bagaimanapun, dalam industri pembinaan, banyak cabaran dalam rantaian bekalan masih wujud, terutamanya disebabkan oleh kekurangan model pengurusan rantaian bekalan yang standard, kekurangan integrasi dan kerjasama, dan saling bergantung antara pihak. Jika satu peringkat terjejas, semua peringkat lain yang mengikutinya juga akan terjejas.
Perubahan reka bentuk, pengiraan yang tidak tepat dan kekurangan penyeragaman dalam komunikasi boleh menjadi penghalang kepada pelaksanaan SCM yang berkesan. Cabaran lain termasuk bahan dan peralatan yang tidak berkualiti, latihan yang tidak mencukupi untuk subkontraktor dan pekerja, dan perubahan penyelarasan merentas projek yang berbeza.
Apakah yang boleh dilakukan oleh usahawan dan perniagaan terkemuka untuk mencapai hasil yang lebih baik
- Merancang
Fasa perancangan ialah "gam" yang memegang rantaian bekalan bersama. Tujuan perancangan rantaian bekalan adalah untuk meningkatkan kecekapan aliran dana dengan menyelaraskan aktiviti perniagaan. Kerjasama antara rangkaian memastikan pengoptimuman yang lebih baik dari permulaan projek.
Sebagai contoh, dalam projek pembinaan, perancangan rantaian bekalan boleh menyusun strategi dan mengurus kontraktor dengan berkesan untuk mendapatkan sumber yang betul, membina, mentauliahkan dan menyerahkan projek tepat pada masanya dan mengikut bajet untuk memenuhi keperluan pelanggan.
- Perolehan
Perolehan ialah proses menilai, memilih dan mengurus bekalan dan pembekal yang boleh menyediakan "blok binaan" yang betul yang diperlukan untuk sesuatu projek.
Dengan mengutamakan bekalan dan kemampanan bahan, syarikat pembinaan boleh mengurangkan sisa dan meminimumkan kesannya terhadap alam sekitar. Ini termasuk mencari bahan mesra alam dan boleh dikitar semula, menggunakan strategi pengurangan sisa, dan bekerjasama dengan pembekal yang berkongsi matlamat kemampanan yang serupa.
- Pembuatan
Ini adalah teras proses pengurusan rantaian bekalan, di mana perniagaan menggunakan jentera dan tenaga kerjanya untuk mengubah bahan menjadi struktur baharu. Selepas bahan dan sumber diperoleh, profesional pembinaan mesti memantau pembinaan.
Proses penukaran adalah kritikal dan keputusan mesti dibuat berdasarkan data yang tepat pada masanya dan tepat. Ini bermakna mempunyai pemahaman yang jelas tentang di mana bahan-bahan itu, untuk apa ia digunakan, dan ke mana ia akan pergi seterusnya.
- Penghantaran
Para profesional pembinaan perlu meminimumkan kelewatan dan mengurangkan keperluan untuk menyimpan bahan kerana ini tidak selalu dapat dilaksanakan kerana kekangan ruang, risiko kerosakan dan kos penyimpanan. Dalam dunia yang ideal, bahan tiba di tempat yang betul tepat pada masanya.
Walaupun setiap peringkat adalah sama penting, tidak ada yang lebih penting daripada peringkat penghantaran batu terakhir, di mana barangan dipindahkan dari pusat penghantaran ke destinasi penghantaran akhir.
Penyelesaian yang muncul ialah kebangkitan pasaran industri pembinaan, yang semakin popular dan membolehkan profesional pembinaan menguruskan proses penghantaran dengan lebih cekap.
Faedah pengurusan rantaian bekalan dalam industri pembinaan
Pengurusan rantaian bekalan adalah tulang belakang operasi pembinaan, dan pelaksanaannya boleh membawa faedah berikut:
- Siapkan projek tepat pada masanya: Ketidakpastian tidak dapat dielakkan dalam projek pembinaan. Contohnya, kelewatan dalam penghantaran bahan boleh mengakibatkan tarikh akhir terlepas, kos buruh meningkat dan kegagalan projek. Pengurusan rantaian bekalan yang baik memastikan semua yang diperlukan untuk projek pembinaan tersedia apabila diperlukan, membantu menguruskan keseluruhan projek dengan lancar dari awal hingga akhir.
- Kurangkan kos: SCM boleh membantu mengurangkan kos dalam pelbagai cara. Sebagai contoh, ia boleh mengenal pasti kawasan di mana kos logistik lebih tinggi. Mengetahui ke mana sebahagian besar belanjawan anda pergi boleh membantu anda pergi ke arah yang berbeza dan membuat keputusan sewajarnya. Strategi SCM komprehensif yang membolehkan pengurusan menilai rantaian bekalan sedia ada dan mengenal pasti kelemahan. Menangani kelemahan ini boleh mengurangkan kos dan meningkatkan kecekapan dalam jangka panjang.
- MENGURANGKAN RISIKO: Risiko dalam industri pembinaan termasuk kelewatan berkaitan cuaca dan gangguan bekalan. Rantaian bekalan yang kukuh boleh mengesan risiko lebih awal, melaksanakan pelan sandaran untuk meminimumkan kesan negatif dan mempunyai sistem untuk memantau kemajuan dalam masa nyata.
- Tingkatkan reputasi: Pengurusan rantaian bekalan yang kukuh dalam industri pembinaan menyediakan syarikat pembinaan kelebihan daya saing. Sama ada anda seorang perniagaan atau pemula, reputasi adalah salah satu aset paling berharga dalam industri pembinaan. Kejayaan atau kegagalan masa lalu mempunyai kesan yang besar terhadap reputasi perniagaan, menjejaskan keupayaannya untuk menarik projek baharu dan membina hubungan yang lebih rapat dengan pembekal.
- Pemusatan Data: Pengurusan rantaian bekalan pembinaan boleh meningkatkan keterlihatan data. Pemusatan data memastikan setiap pemegang kepentingan yang terlibat dalam projek pembinaan mempunyai akses kepada repositori maklumat berpusat. Perisian pengurusan data dan alat komunikasi digital terkini membantu profesional persekitaran terbina memusatkan dan menyusun data yang berkaitan dengan pelbagai aspek projek pembinaan. Ini bermanfaat kerana ia juga membantu profesional membuat keputusan yang lebih termaklum melalui analisis lanjutan.
Atas ialah kandungan terperinci Pengurusan Rantaian Bekalan dalam Industri Pembinaan: Panduan Terbaik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
