不确定条件下基于Supply-Hub的装配系统协同补货策略研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    71102174
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.5万
  • 负责人：
    李果
  • 依托单位：
    北京理工大学
  • 学科分类：
    G0211.企业运营管理
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

近年来，社会突发事件和自然灾害的频繁发生使得供应链装配系统供应物流环节不确定性大大增加。为了降低不确定性，一些大型制造企业开始采用Supply-Hub来管理供应商补货，以此整合和优化供应资源。本项目在对国内汽车整车和零部件生产企业充分调研的基础上，分析不确定条件下Supply-Hub实现装配系统二维协同补货优势特性的前提条件和影响因素；建立三种不确定条件下基于Supply-Hub的"多对一"装配系统协同补货优化模型，给出模型的求解算法与优化方法，提出新的协调策略；建立不同制造商需求随机下"多对多"的装配系统中Supply-Hub协同补货优化模型，提出供应商、制造商与Supply-Hub三方协调原则和策略。在此基础上，运用物联网新的技术，构建基于"云计算"和RFID的协同补货监控预警平台。本项目研究既能获得理论上的创新，又能指导装配系统补货运作管理的实践，因此，具有非常重要的理论和应用价值。

结项摘要

本项目在对国内汽车整车和零部件生产企业充分调研的基础上，分析了不确定条件下装配中心（Supply-Hub）实现装配系统二维协同补货优势特性的前提条件和影响因素；建立了三种不确定条件下基于Supply-Hub的“多对一”装配系统协同补货优化模型，给出了模型的求解算法与优化方法，提出了新的协调策略；建立了不同制造商需求随机下“多对多”的装配系统中Supply-Hub协同补货优化模型，提出了供应商、制造商与Supply–Hub三方协调原则和策略。在此基础上，运用物联网新的技术，构建了基于“云计算”和RFID的协同补货监控预警机制。已按计划全面完成任务，并取得如下形式的成果：（1）发表论文20篇，其中国外杂志发表18篇、论著1 部、研究分析报告、调查报告各1 套；（2）培养具有副教授职称的教师4名，博士1名，硕士4名。

项目成果

期刊论文数量（24）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Tracking video objects with feature points based particle filtering
使用基于粒子过滤的特征点跟踪视频对象
  • DOI：
    10.1007/s11042-010-0676-y
  • 发表时间：
    2012-05-01
  • 期刊：
    MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS
  • 影响因子：
    3.6
  • 作者：
    Gao, Tao;Li, Guo;Zhang, Jun
  • 通讯作者：
    Zhang, Jun
System dynamics model for VMIamp;TPL integrated supply chains
VMI 的系统动力学模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Discrete Dynamics in Nature and Society
  • 影响因子：
    1.4
  • 作者：
    Guo Li;Xiaojing Wang;Zhaohua Wang
  • 通讯作者：
    Zhaohua Wang
Supply Coordination with Penalty Policy in the Assembly System Under Uncertain Delivery Time
交货时间不确定下装配系统的供应协调与惩罚政策
  • DOI：
    10.4156/aiss.vol3.issue10.40
  • 发表时间：
    2011-11
  • 期刊：
    Advances in Information Sciences and Service Sciences
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Guo Li;Tao Gao;Zhaohua Wang;Shihua Ma
  • 通讯作者：
    Shihua Ma
Retrieving Image Resource Technique Based on Bayes Semantic Classification and Visual Feature Extraction
基于贝叶斯语义分类和视觉特征提取的图像资源检索技术
  • DOI：
    10.6138/jit.2013.14.6.07
  • 发表时间：
    2013-11-01
  • 期刊：
    JOURNAL OF INTERNET TECHNOLOGY
  • 影响因子：
    1.6
  • 作者：
    Gao, Tao;Li, Guo;Hou, Jie
  • 通讯作者：
    Hou, Jie
span style=font-family:Times New Roman,serif;color:black;font-size:10.5pt;The implication of time-based payment contract in the decentralized assembly system/span
时间支付合约在去中心化装配系统中的含义
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Annals of Operations Research
  • 影响因子：
    4.8
  • 作者：
    Xu Guan;Guo Li;Zhe Yin
  • 通讯作者：
    Zhe Yin

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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