大数据和供应链是拉丁美洲复杂的二项式

Raúl Rodríguez-Luna, Margareth Mercado-Pérez, Mariana Escobar-Borja
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摘要

本文对一些影响使用性能指标Big Data (BD)作物链,油和脂肪在拉丁美洲(CSM)工作有理论支持大数据(BD),神经网络(RN)和供应链(CSM),这篇文章回答四个问题在什么¿生产和业务活动正在大数据?从CSM理论中确定影响大数据变异性的供应链绩效变量?神经网络为供应链增加了什么好处?估计过程的变化,BD (CSM)效果,这些使用逻辑回归模型,数据来自不同环节海安,结果表明,样品研究主要措施为BD的可变性,海安类型培训人员外包后,在BD销售激增,电子商务服务的支付类型和使用内置在链中的预测模型来防止和预测失败。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Big data y cadenas de suministros un binomio complejo para américa latina
Este documento evalúa algunas medidas   de rendimiento que afectan el uso de Big Data (BD) en la Cadena Oleaginosas, Aceite y Grasas en América Latina (CSM) el trabajo tiene el respaldo teórico de Big Data (BD), redes neuronales (RN) y cadenas de suministro (CSM), el articulo responde cuatro interrogantes ¿en qué actividades y operaciones productivas se está aplicando Big Data? ¿Determinar algunas variables de desempeño de las cadenas de suministro que afectan variabilidad del Big Data   a partir de la teoría de las CSM? ¿Qué beneficios agregan las redes neuronales a las cadenas de suministro?, estimar la variabilidad de los procesos de BD  por efectos de (CSM), para estos se utiliza la  regresión logística, los datos provienen de distintos eslabones de CSM, los hallazgos sugieren que  para la muestra estudiada las principales medidas de variabilidad para el BD en las CSM son,  el tipo de formación del personal, la subcontratación en BD, aumento en las ventas, los tipos de pagos de pago por el servicio e-comerce y el uso de modelos predictivos incorporados en la cadena para prevenir fallas y proyectarlas. 
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