The book presents a comprehensive study of data envelopment analysis (DEA) as an effective tool for evaluating the performance of supply chains, highlighting its ability to provide accurate and reliable results. It also discusses the challenges associated with implementing DEA in real-world scenarios, such as dealing with large datasets and managing complex relationships between variables. The authors emphasize the importance of understanding the underlying principles of DEA and how they can be applied to improve supply chain performance. They also provide practical examples and case studies to illustrate the effectiveness of DEA in action. The book covers various aspects of supply chain management, including sourcing, logistics, production planning, and distribution. It also explores the use of big data analytics in supply chain performance evaluation, demonstrating how advanced technologies such as machine learning and artificial intelligence can be leveraged to gain insights into supply chain operations. The authors argue that by combining DEA with big data analytics, organizations can gain a more complete understanding of their supply chains and make better decisions to optimize performance. In addition to providing a detailed overview of DEA and its applications in supply chain management, the book offers practical guidance on how to implement DEA in real-world scenarios. This includes tips on data preparation, model selection, and interpretation of results. The authors also address common pitfalls and limitations of DEA and offer solutions for overcoming these challenges.

В книге представлено всестороннее исследование анализа охвата данных (DEA) как эффективного инструмента для оценки эффективности цепочек поставок, подчеркивая его способность предоставлять точные и надежные результаты. В нем также обсуждаются проблемы, связанные с внедрением ИЦВ в реальных сценариях, таких как работа с большими наборами данных и управление сложными взаимосвязями между переменными. Авторы подчеркивают важность понимания основополагающих принципов ИЦВ и того, как их можно применять для повышения эффективности цепочки поставок. Они также предоставляют практические примеры и тематические исследования, чтобы проиллюстрировать эффективность DEA в действии. Книга охватывает различные аспекты управления логистической цепочкой, включая выбор источника поставки, логистику, планирование производства и распределение. В нем также рассматривается использование аналитики больших данных при оценке эффективности цепочки поставок, демонстрируя, как можно использовать передовые технологии, такие как машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы получить представление о работе цепочки поставок. Авторы утверждают, что, комбинируя DEA с аналитикой больших данных, организации могут получить более полное представление о своих цепочках поставок и принимать более эффективные решения для оптимизации производительности. В дополнение к подробному обзору ИЦВ и его приложений в управлении цепочкой поставок, книга предлагает практическое руководство по внедрению ИЦВ в реальных сценариях. Это включает в себя советы по подготовке данных, выбору модели и интерпретации результатов. Авторы также рассматривают общие подводные камни и ограничения DEA и предлагают решения для преодоления этих проблем.

livre présente une étude complète de l'analyse de la couverture des données (DEA) comme un outil efficace pour évaluer l'efficacité des chaînes d'approvisionnement, soulignant sa capacité à fournir des résultats précis et fiables. Il traite également des problèmes liés à la mise en œuvre des CEI dans des scénarios réels, tels que le traitement de grands ensembles de données et la gestion des relations complexes entre les variables. s auteurs soulignent l'importance de comprendre les principes fondamentaux de la CEI et comment ils peuvent être appliqués pour améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement. Ils fournissent également des exemples pratiques et des études de cas pour illustrer l'efficacité de la DEA en action. livre couvre différents aspects de la gestion de la chaîne logistique, y compris le choix de la source d'approvisionnement, la logistique, la planification de la production et la distribution. Il examine également l'utilisation de l'analyse Big Data dans l'évaluation de l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement, en montrant comment les technologies de pointe telles que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle peuvent être utilisées pour comprendre le fonctionnement de la chaîne d'approvisionnement. s auteurs affirment qu'en combinant le DEA avec l'analyse des données volumineuses, les organisations peuvent avoir une idée plus complète de leurs chaînes d'approvisionnement et prendre des décisions plus efficaces pour optimiser leurs performances. En plus d'un examen détaillé du CEI et de ses applications dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, le livre offre un guide pratique sur la mise en œuvre du CEI dans des scénarios réels. Cela comprend des conseils sur la préparation des données, le choix du modèle et l'interprétation des résultats. s auteurs examinent également les pièges communs et les limites de la DEA et proposent des solutions pour surmonter ces problèmes.

libro presenta un amplio estudio de análisis de cobertura de datos (DEA) como una herramienta eficaz para evaluar la eficiencia de las cadenas de suministro, destacando su capacidad para proporcionar resultados precisos y confiables. También analiza los desafíos que plantea la implementación de los ICV en escenarios reales, como trabajar con grandes conjuntos de datos y gestionar complejas relaciones entre variables. autores subrayan la importancia de comprender los principios fundamentales del ICV y cómo pueden aplicarse para mejorar la eficiencia de la cadena de suministro. También proporcionan ejemplos prácticos y estudios de casos para ilustrar la eficacia de la DEA en la acción. libro cubre diversos aspectos de la gestión de la cadena logística, incluyendo la selección de la fuente de suministro, la logística, la planificación de la producción y la distribución. También aborda el uso del análisis de big data a la hora de evaluar la eficiencia de la cadena de suministro, demostrando cómo se pueden utilizar tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para hacerse una idea del funcionamiento de la cadena de suministro. autores sostienen que al combinar DEA con análisis de big data, las organizaciones pueden obtener una visión más completa de sus cadenas de suministro y tomar decisiones más eficientes para optimizar el rendimiento. Además de una revisión detallada del ICV y sus aplicaciones en la gestión de la cadena de suministro, el libro ofrece una guía práctica para implementar el ICV en escenarios reales. Esto incluye consejos sobre la preparación de datos, la selección del modelo y la interpretación de los resultados. autores también abordan los escollos y limitaciones comunes de la DEA y proponen soluciones para superar estos problemas.

O livro apresenta um estudo completo sobre a análise da cobertura de dados (DEA) como uma ferramenta eficaz para avaliar a eficiência das cadeias de fornecimento, enfatizando sua capacidade de fornecer resultados precisos e confiáveis. Ele também discute problemas relacionados à implementação de CDC em cenários reais, como o uso de grandes conjuntos de dados e o gerenciamento de relações complexas entre variáveis. Os autores enfatizam a importância de compreender os princípios fundamentais do IDC e como eles podem ser aplicados para melhorar a eficiência da cadeia de fornecimento. Eles também fornecem exemplos práticos e estudos de caso para ilustrar a eficácia do DEA em ação. O livro abrange vários aspectos da gestão da cadeia logística, incluindo a escolha da fonte de fornecimento, logística, planejamento de produção e distribuição. Ele também considera a utilização de analistas de big data na avaliação da eficiência da cadeia de fornecimento, mostrando como é possível usar tecnologias avançadas, como o aprendizado de máquinas e inteligência artificial, para obter uma visão do funcionamento da cadeia de fornecimento. Os autores afirmam que, ao combinar o DEA com a análise de big data, as organizações podem ter uma visão mais completa de suas cadeias de fornecimento e tomar soluções mais eficientes para otimizar a produtividade. Além de uma revisão detalhada do CDC e de seus aplicativos no gerenciamento da cadeia de fornecimento, o livro oferece um guia prático para a implementação do CDC em cenários reais. Isso inclui dicas de produção de dados, escolha de modelo e interpretação de resultados. Os autores também consideram pedras submarinas comuns e limitações do DEA e oferecem soluções para superar esses problemas.

Il libro presenta uno studio completo sull'analisi della copertura dei dati (DEA) come strumento efficace per valutare l'efficacia delle catene di approvvigionamento, sottolineando la sua capacità di fornire risultati precisi e affidabili. tratta inoltre di problemi legati all'implementazione di ICT in scenari reali, come l'utilizzo di set di dati di grandi dimensioni e la gestione di relazioni complesse tra variabili. Gli autori sottolineano l'importanza di comprendere i principi fondamentali dell'ICC e come questi possano essere utilizzati per migliorare l'efficienza della catena di approvvigionamento. Forniscono anche esempi pratici e studi di caso per illustrare l'efficacia del DEA in azione. Il libro comprende diversi aspetti della gestione della catena logistica, tra cui la scelta della fonte di fornitura, la logistica, la pianificazione della produzione e la distribuzione. tratta inoltre dell'utilizzo di analisi dei big data per valutare l'efficacia della catena di approvvigionamento, dimostrando come sia possibile utilizzare tecnologie avanzate come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale per comprendere il funzionamento della catena di approvvigionamento. Gli autori sostengono che combinando il DEA con l'analisi dei big data, le organizzazioni possono acquisire una visione più completa delle proprie catene di approvvigionamento e adottare soluzioni più efficaci per ottimizzare le prestazioni. Oltre a una panoramica dettagliata di ICV e delle sue applicazioni nella gestione della catena di approvvigionamento, il libro offre una guida pratica per l'implementazione di ICV in scenari reali. Questo include suggerimenti per la preparazione dei dati, la scelta del modello e l'interpretazione dei risultati. Gli autori considerano anche le pietre sottomarine comuni e i vincoli del DEA e offrono soluzioni per superare questi problemi.

Das Buch präsentiert eine umfassende Studie zur Datenreichweitenanalyse (Data Coverage Analysis, DEA) als wirksames Instrument zur Bewertung der Effizienz von Lieferketten und unterstreicht ihre Fähigkeit, genaue und zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Es diskutiert auch die Herausforderungen, die mit der Implementierung von DEAs in realen Szenarien verbunden sind, wie zum Beispiel der Umgang mit großen Datensätzen und das Management komplexer Beziehungen zwischen Variablen. Die Autoren betonen, wie wichtig es ist, die grundlegenden Prinzipien von DEA zu verstehen und wie sie zur Verbesserung der Effizienz der Lieferkette eingesetzt werden können. e bieten auch praktische Beispiele und Fallstudien, um die Wirksamkeit von DEA in Aktion zu veranschaulichen. Das Buch behandelt verschiedene Aspekte des Supply Chain Managements, einschließlich Sourcing, Logistik, Produktionsplanung und Distribution. Es untersucht auch den Einsatz von Big Data Analytics bei der Bewertung der Lieferkettenleistung und zeigt, wie fortschrittliche Technologien wie maschinelles rnen und künstliche Intelligenz eingesetzt werden können, um Einblicke in die Funktionsweise der Lieferkette zu erhalten. Die Autoren argumentieren, dass Unternehmen durch die Kombination von DEA mit Big-Data-Analysen einen besseren Einblick in ihre Lieferketten erhalten und bessere Entscheidungen zur Optimierung der istung treffen können. Neben einem detaillierten Überblick über die DEA und ihre Anwendungen im Supply Chain Management bietet das Buch eine praktische Anleitung zur Implementierung der DEA in realen Szenarien. Dazu gehören Tipps zur Datenaufbereitung, Modellauswahl und Interpretation der Ergebnisse. Die Autoren untersuchen auch die allgemeinen Fallstricke und Einschränkungen der DEA und schlagen Lösungen vor, um diese Probleme zu überwinden.

Książka przedstawia kompleksowe badanie analizy pokrycia danych (DEA) jako skuteczne narzędzie oceny wydajności łańcucha dostaw, podkreślając jego zdolność do zapewnienia dokładnych i wiarygodnych wyników. Omawia również wyzwania związane z wdrażaniem DEA w scenariuszach rzeczywistych, takich jak praca z dużymi zbiorami danych i zarządzanie złożonymi relacjami między zmiennymi. Autorzy podkreślają znaczenie zrozumienia podstawowych zasad DEA i sposobu ich stosowania w celu poprawy efektywności łańcucha dostaw. Dostarczają one również studiów przypadku i studiów przypadku w celu zilustrowania skuteczności DEA w działaniu. Książka obejmuje różne aspekty zarządzania łańcuchem dostaw, w tym zaopatrzenia, logistyki, planowania produkcji i dystrybucji. Analizuje również wykorzystanie analizy dużych danych w ocenie wydajności łańcucha dostaw, pokazując, w jaki sposób można wykorzystać zaawansowane technologie, takie jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, aby uzyskać wgląd w wydajność łańcucha dostaw. Autorzy twierdzą, że dzięki połączeniu DEA z dużą analityką danych, organizacje mogą lepiej zrozumieć swoje łańcuchy dostaw i podejmować lepsze decyzje w celu optymalizacji wydajności. Oprócz szczegółowego przeglądu DEA i jej zastosowań w zarządzaniu łańcuchem dostaw, książka oferuje praktyczny przewodnik po wdrożeniu DEA w realnych scenariuszach. Obejmuje to doradztwo w zakresie przygotowania danych, doboru modeli i interpretacji wyników. Autorzy zajmują się również wspólnymi pułapkami i ograniczeniami DEA oraz proponują rozwiązania tych wyzwań.

הספר מציג מחקר מקיף של ניתוח כיסוי נתונים (DEA) ככלי יעיל להערכת ביצועי שרשרת האספקה, המדגיש את יכולתה לספק תוצאות מדויקות ואמינות. הוא גם דן באתגרים הקשורים ליישום DEA בתרחישים של העולם האמיתי, כמו עבודה עם מערכות מידע גדולות וניהול יחסים מורכבים בין משתנים. המחברים מדגישים את החשיבות של הבנת העקרונות הבסיסיים של DEAs וכיצד ניתן ליישם אותם כדי לשפר את יעילות שרשרת האספקה. הם גם מספקים תיקים ומחקרים כדי להמחיש את יעילותה של היחידה ללוחמה בסמים בפעולה. הספר מכסה היבטים שונים של ניהול שרשרת אספקה, כולל מקורות, לוגיסטיקה, תכנון ייצור והפצה. הוא גם בוחן שימוש באנליטי נתונים גדולים בהערכת ביצועי שרשרת האספקה, ומדגים כיצד ניתן להשתמש בטכנולוגיות מתקדמות כגון למידת מכונה ובינה מלאכותית כדי לקבל תובנה על ביצועי שרשרת אספקה. המחברים טוענים כי על ידי שילוב של DEA עם ניתוח נתונים גדול, ארגונים יכולים לרכוש הבנה טובה יותר של שרשראות האספקה שלהם ולקבל החלטות טובות יותר כדי לייעל את הביצועים. בנוסף למתן סקירה מפורטת של DEA ויישומיו בניהול שרשרת אספקה, מציע הספר מדריך מעשי ליישום DEA בתרחישים של העולם האמיתי. זה כולל ייעוץ על הכנת נתונים, בחירת מודל ופרשנות של תוצאות. המחברים מתייחסים גם למלכודות ולמגבלות הנפוצות של הרשות למלחמה בסמים ומציעים פתרונות כדי להתגבר על אתגרים אלה.''

Kitap, tedarik zinciri performansını değerlendirmek için etkili bir araç olarak veri kapsamı analizinin (DEA) kapsamlı bir çalışmasını sunmakta ve doğru ve güvenilir sonuçlar sağlama yeteneğini vurgulamaktadır. Ayrıca, büyük veri kümeleriyle çalışmak ve değişkenler arasındaki karmaşık ilişkileri yönetmek gibi gerçek dünya senaryolarında DEA uygulamasıyla ilgili zorlukları tartışır. Yazarlar, DEA'ların temel ilkelerini ve tedarik zinciri verimliliğini artırmak için nasıl uygulanabileceklerini anlamanın önemini vurgulamaktadır. Ayrıca DEA'nın eylemdeki etkinliğini göstermek için vaka çalışmaları ve vaka çalışmaları sağlarlar. Kitap tedarik, lojistik, üretim planlaması ve dağıtım dahil olmak üzere tedarik zinciri yönetiminin çeşitli yönlerini kapsamaktadır. Ayrıca, tedarik zinciri performansını değerlendirmede büyük veri analitiğinin kullanımına da bakılarak, makine öğrenimi ve yapay zeka gibi gelişmiş teknolojilerin tedarik zinciri performansı hakkında fikir edinmek için nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Yazarlar, DEA'yı büyük veri analitiği ile birleştirerek, kuruluşların tedarik zincirlerini daha iyi anlayabileceklerini ve performansı optimize etmek için daha iyi kararlar alabileceklerini savunuyorlar. DEA ve tedarik zinciri yönetimindeki uygulamaları hakkında ayrıntılı bir genel bakış sunmanın yanı sıra, kitap gerçek dünya senaryolarında DEA uygulamasına pratik bir rehber sunmaktadır. Buna veri hazırlama, model seçimi ve sonuçların yorumlanması ile ilgili tavsiyeler dahildir. Yazarlar ayrıca DEA'nın ortak tuzaklarını ve sınırlamalarını ele almakta ve bu zorlukların üstesinden gelmek için çözümler önermektedir.

يقدم الكتاب دراسة شاملة لتحليل تغطية البيانات (DEA) كأداة فعالة لتقييم أداء سلسلة التوريد، مع تسليط الضوء على قدرته على تقديم نتائج دقيقة وموثوقة. كما يناقش التحديات المرتبطة بتنفيذ إدارة مكافحة المخدرات في سيناريوهات العالم الحقيقي، مثل العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة وإدارة العلاقات المعقدة بين المتغيرات. يؤكد المؤلفون على أهمية فهم المبادئ الأساسية لإدارات مكافحة المخدرات وكيف يمكن تطبيقها لتحسين كفاءة سلسلة التوريد. كما أنها تقدم دراسات حالات إفرادية ودراسات حالات إفرادية لتوضيح فعالية إدارة مكافحة المخدرات في العمل. يغطي الكتاب جوانب مختلفة من إدارة سلسلة التوريد، بما في ذلك التوريد واللوجستيات وتخطيط الإنتاج والتوزيع. كما يبحث في استخدام تحليلات البيانات الضخمة في تقييم أداء سلسلة التوريد، مما يوضح كيف يمكن استخدام التقنيات المتقدمة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لاكتساب نظرة ثاقبة على أداء سلسلة التوريد. يجادل المؤلفون بأنه من خلال الجمع بين إدارة مكافحة المخدرات وتحليلات البيانات الضخمة، يمكن للمؤسسات اكتساب فهم أفضل لسلاسل التوريد الخاصة بها واتخاذ قرارات أفضل لتحسين الأداء. بالإضافة إلى تقديم لمحة عامة مفصلة عن إدارة مكافحة المخدرات وتطبيقاتها في إدارة سلسلة التوريد، يقدم الكتاب دليلاً عمليًا لتنفيذ إدارة مكافحة المخدرات في سيناريوهات العالم الحقيقي. ويشمل ذلك إسداء المشورة بشأن إعداد البيانات واختيار النماذج وتفسير النتائج. كما يعالج المؤلفون المخاطر والقيود المشتركة لإدارة مكافحة المخدرات ويقترحون حلولاً للتغلب على هذه التحديات.

이 책은 정확하고 안정적인 결과를 제공하는 능력을 강조하면서 공급망 성능을 평가하는 효과적인 도구로 DEA (Data Coverage Analysis) 에 대한 포괄적 인 연구를 제공합니다. 또한 대규모 데이터 세트 작업 및 변수 간의 복잡한 관계 관리와 같은 실제 시나리오에서 DEA 구현과 관련된 문제에 대해서도 설명합니다. 저자는 DEA의 기본 원칙을 이해하는 것의 중요성과 공급망 효율성을 개선하기 위해 어떻게 적용 할 수 있는지 강조합니다. 또한 DEA의 효과를 설명하기 위해 사례 연구 및 사례 연구를 제공합니다. 이 책은 소싱, 물류, 생산 계획 및 유통을 포함한 공급망 관리의 다양한 측면을 다룹니다. 또한 공급망 성능을 평가할 때 빅 데이터 분석을 사용하여 머신 러닝 및 인공 지능과 같은 고급 기술을 사용하여 공급망 성능에 대한 통찰력을 얻는 방법을 보여줍니다. 저자들은 DEA와 빅 데이터 분석을 결합함으로써 조직이 공급망을 더 잘 이해하고 성능을 최적화하기 위해 더 나은 결정을 내릴 수 있다고 주장합니다. 이 책은 DEA 및 공급망 관리 응용 프로그램에 대한 자세한 개요를 제공 할뿐만 아니라 실제 시나리오에서 DEA 구현에 대한 실용적인 안내서를 제공합니다. 여기에는 데이터 준비, 모델 선택 및 결과 해석에 대한 조언이 포함됩니다. 저자는 또한 DEA의 일반적인 함정과 한계를 해결하고 이러한 과제를 극복하기위한 솔루션을 제안합니다.

この本では、サプライチェーンのパフォーマンスを評価するための効果的なツールとして、データカバレッジ分析（DEA）の包括的な研究を紹介しています。また、大規模なデータセットの操作や変数間の複雑な関係の管理など、現実のシナリオでのDEA実装に関連する課題についても説明します。著者たちは、DEAの根底にある原則を理解し、サプライチェーンの効率化にどのように応用できるかを理解することの重要性を強調している。また、DEAの有効性を説明するケーススタディやケーススタディも提供しています。この本は、調達、物流、生産計画、流通など、サプライチェーン管理のさまざまな側面をカバーしています。また、ビッグデータ分析を使用してサプライチェーンのパフォーマンスを評価し、機械学習や人工知能などの高度な技術を使用してサプライチェーンのパフォーマンスを洞察する方法を実証します。著者たちは、DEAとビッグデータ分析を組み合わせることで、組織はサプライチェーンの理解を深め、パフォーマンスを最適化するためのより良い意思決定を行うことができると主張している。本書では、DEAとサプライチェーン管理におけるそのアプリケーションの詳細な概要を提供するだけでなく、実際のシナリオでのDEA実装の実用的なガイドを提供します。これには、データ作成、モデル選択、結果の解釈に関するアドバイスが含まれます。著者たちはまた、DEAの一般的な落とし穴と限界に対処し、これらの課題を克服するための解決策を提案している。

該書對數據覆蓋率分析（DEA）作為評估供應鏈績效的有效工具進行了全面研究，強調了其提供準確可靠結果的能力。它還討論了在實際場景中實施ITS的挑戰，例如處理大型數據集和管理變量之間的復雜關系。作者強調了了解ITS的基本原則以及如何將其應用於提高供應鏈效率的重要性。他們還提供了實例和案例研究，以說明DEA在行動中的有效性。該書涵蓋了物流鏈管理的各個方面，包括供應來源的選擇，物流，生產計劃和分銷。它還考慮在評估供應鏈效率時使用大數據分析，展示如何利用機器學習和人工智能等先進技術來深入了解供應鏈的運作情況。作者認為，通過將DEA與大數據分析相結合，組織可以更全面地了解其供應鏈，並做出更有效的決策來優化性能。除了詳細審查ITS及其在供應鏈管理中的應用外，該書還提供了將ITS引入現實世界場景的實用指南。這包括有關數據準備，模型選擇和結果解釋的建議。作者還考慮了DEA的常見陷阱和局限性，並提出了克服這些挑戰的解決方案。