人工智能归纳学习法在逆向物流发生因素及预测的应用
摘 要:企业从事逆向物流所面临的首要问题就是进行战略决策,在合理配置资源、保护环境的基础上实施逆向物流如何才能降低成本、获得可观的经济收益?本文在对逆向物流的概念及其发展现状分析基础上,探讨了信息论为基础的数据归纳分析方法,并结合制造业与逆向物流相关的数据来讨论企业实施逆向物流的因素分类及预测。关键词:逆向物流;信息论;归纳分析方法;预测
中图分类号:F406
文献标识码:A
文章编号:1000-2154(2007)10-0009-07
一、前言
从亚当·斯密奠定经济原理开始,经济学就有两个基本观点:一是人类发展的资源存在着某种稀缺性;二是人类社会发展需要最有效地配置稀缺资源。随着人类社会的发展,生产力不断进步,人口不断增长,对资源的需求将持续大幅度增加,地球上的宝贵资源每天都在减少,资源的稀缺促使我们不得不思考如何对有限的资源进行合理的分配和利用。逆向物流能够尽可能地提高资源的利用率,使资源的价值得到最大程度地体现,从而可以极大地降低对现有资源的耗用。通过逆向物流的实施,我们能够从源头上控制资源的减少,改善日益紧张的全球资源紧缺问题,为人类生产力的发展扫除障碍。
“逆向物流也许是企业成本可以降低的最后一块处女地了。”西尔斯(Sears)物流执行副总裁这样说。而美国南佛罗里达大学的詹姆斯·斯多克(James R. Stock)对逆向物流的描述更为精辟:“公司对退货如何处置已经成为一项标歧立异的竞争战略,并正成为拓展并提高效率的全新领域”。逆向物流(Reverse Logistics)是一种与传统物流方向相反的新型物流运作模式 ......
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