Параметры газель: Технические характеристики цельнометаллического фургона — газель next цмф 3,5 тонн до 13,5м. Официальный дилер ГАЗ в Ростове-на-Дону

其 遗传 多样性 ， 甚至 等位基因 的 积累 ， 有时 不 鼓励 使用 圈养 动物 作为 基础 再 引入。 2016 10 月 ， 根据 物种 计划 （EEP） 管理 并被 的 43 只 居 维叶 羚羊 （12 头 雄性 和 31 头 雌性） 在 突尼斯 进行 了 重新 引进。 项目 方法 使用 技术。 到达 后 ， 将 动物 释放 ， 因此 它们 在 真正 逐渐 适应 新。 这项研究 报告 说 ， 三年 期 的 瞪羚 是 在 适应 环境 的 动物 圈 中 ， 然后 才被 释放。 为了 的 居维叶 瞪羚 作为季节 （2017–2019 年） 研究 了 再 引入 种群 的 人口统计学 参数。 还将 重新 引入 种群 的 人口统计学 参数 源 繁殖 种群 的 人口统计学 参数 进行 作为如果 用作 创始 者 的 动物 不 适合 ， 则 预计 重新 种群 的 人口统计学 参数 会 随着 时间 的 推移 而 降低 ， 并且 与 源 相比 更低。 与 预期 在 为期三年 的 研究 期内 ， 突尼斯 重新 引进 的 人口 中 所有 人口统计 变量 均 增加 ， 但 少年。 此外 ， 突尼斯 瞪羚 的 人口统计学 值 假设 在极度 瓶颈 的 圈养 的 库维埃 瞪羚 作为 原始 种群 的 情况 下 ， 遗传 多样性 仍然 很高 的 有害 影响。 可能 的 遗传 力 （ h ² ） ， 该 参数 可 提供 与 在 该 种群 中 发现 的 多 基因 座 相关 的 定量 遗传 变异 信息 的 信息 传统 上讲 ， 引入也 旨在 满足 研究。 围栏 的 大小 作为 反映 其 身体 状况 的 指标 ， 找出 雌性 居维叶 后代 性别 比例 的 适应性 水平 作为 体 的 人工 饲养 中， 在 重新 引入 的 种群 中 ， 大 围墙 的 母亲 生下 了 更多 的 女儿 ， 而 小 围墙 的 母亲 生下 了 更多 的 儿子 ， 有利引入 了 居维叶 瞪羚。

Запрос «Здесь и там» (HAT) | Газель.

ОБНОВЛЕНИЕ — 27 НОЯБРЯ 2019:

Привет! Недавно мы внесли несколько изменений в наш запрос Here-And-There.

Вы можете уточнить результаты с помощью кнопки «Запрос HAT» на листе карты. Это позволяет вам выбирать компании, соответствующие определенным географическим критериям. Например, если вы ищете компании со штаб-квартирой в Германии и филиалом в Грузии, вы должны выполнить следующие действия:

1. После входа в Gazelle откройте Поиск компаний
2. Затем нажмите зеленую плитку карты
3. Выберите кнопку «Дополнительно»
4. В появившемся раскрывающемся меню щелкните стрелку и выберите «Штаб-квартира в…».
5. Потяните карту в сторону Европы и выберите Германия
6. Затем вернитесь в раскрывающееся меню и выберите «Дочерняя компания или филиал в…», а затем выберите «Штат» из вариантов в правом верхнем углу.
7. На карте выберите Грузию

. На данный момент ваш поиск будет состоять из компаний со штаб-квартирой в Германии и присутствует в Грузии, но перечисленные местоположения могут выходить за рамки этих параметров — e. грамм. дочерняя компания компании в Иллинойсе, , также со штаб-квартирой в Германии, и в Джорджии.

Если, например, вы хотите посмотреть расположение компаний в Грузии, где находятся компании со штаб-квартирой в Германии, выполните следующие дополнительные действия:

1. Выберите «HAT Query» в левой части экрана.
2. Отфильтруйте по роли и выберите только «Дочерние компании» и «Филиалы».
3. Вуаля! У вас есть список ваших идеальных совпадений.

Если пошаговое руководство было неясным, вы также можете увидеть, как мы проводим поиск, на гифке ниже:

__________________________________________________________________

Мы рассмотрели выбор мест на карте, но пришло время получить еще больше подробные сведения о параметрах нашего местоположения!

Запрос «Здесь и там» (HAT) позволяет указать в результатах как роли, так и расположение компаний.Это означает, что вы можете выбрать несколько местоположений и определить, какие роли компании вы хотели бы вернуть, добавив совершенно новый уровень настройки к вашим поисковым запросам Gazelle. Используя эту функцию, вы можете идентифицировать компании, расположенные в определенной области, и определять, действительно ли они иметь головной офис, дочерние компании или филиалы в любых других регионах, представляющих интерес.

Обратите внимание, что мы считаем это навыком Advanced Gazelle , , поэтому, если вам нужны дополнительные объяснения после этого руководства или вы хотите просмотреть пару живых примеров, обратитесь к своему менеджеру по работе с клиентами или в службу поддержки @ gazelle.ai

Вы можете найти эту функцию, открыв плитку «Карта» в системе поиска компаний, как обычно, а затем нажав кнопку «Дополнительно» в левом верхнем углу. При этом откроется раскрывающееся меню, позволяющее сузить область поиска, выбрав «головной офис в» и «дочерние компании / филиалы» либо «в…», либо «не в…» интересующих вас областях. Вы даже можете комбинировать разные округа, штаты / провинции или страны, чтобы получить максимально индивидуальные результаты.

Хотите увидеть это в действии? Посмотрите запись нашего вебинара в режиме реального времени, посвященного этой функции:

Вот подробности:

# 1 — Открывается новый прямой рейс

Допустим, вы работаете в агентстве экономического развития для города в Кентукки, аэропорт которого недавно обеспечил прямой рейс в и из Лос-Анджелеса.Вы хотите узнать, какие компании имеют штаб-квартиры в Лос-Анджелесе и расположены поблизости от вас, и кто может быть вынужден воспользоваться этим новым рейсом.

1. После входа в «Газель» откройте «Поиск компаний».
2. Щелкните зеленую плитку «Карта» и выберите кнопку «Дополнительно».
3. В появившемся раскрывающемся меню щелкните стрелку и выберите «Штаб-квартира в…». в сторону Лос-Анджелеса и выберите округа, окружающие город, которые могут вылететь из аэропорта Лос-Анджелеса.
4. Затем вернитесь в раскрывающееся меню и выберите «Филиал или филиал в…», перетащите карту в Кентукки и выберите округа, окружающие аэропорт.
5. Уберите плитку «Карта», и вы увидите список всех компаний со штаб-квартирой в Лос-Анджелесе и филиалами в вашем регионе.
6. В настоящее время наш поиск возвращает как дочерние компании, так и филиалы, что означает, что даже если в списке есть дочерняя компания компании из Лос-Анджелеса, ее филиалы (которые могут быть расположены за пределами Кентукки) также будут перечислены, или наоборот.Чтобы просматривать только компании в интересующей области, снимите флажок «Дочерняя компания» или «Филиал» в фильтре ролей, и ваши результаты будут сужены до компаний в двух выбранных областях.

# 2 — Ориентация на новую область

На этот раз представим, что вы живете в Калифорнии и работаете в агентстве экономического развития, обслуживающем штат Виктория в Австралии. Вы хотите ориентироваться на высокотехнологичные компании от Кремниевой долины до Мельбурна и хотите привлечь фирмы, которые еще не представлены в Австралии, но, возможно, уже расширились в Азиатско-Тихоокеанский регион.

1. После входа в «Газель» откройте «Поиск компаний».
2. Начните высокотехнологичный поиск, выбрав фиолетовую плитку «Ключевые слова», выбрав «Категории ключевых слов», щелкнув «Информационные технологии» и выбрав все доступные ключевые слова. Это вернет компании, работающие в этих конкретных секторах, без ограничений отраслевых классификаций НАИКС.
3. Щелкните зеленую плитку «Карта» и выберите кнопку «Дополнительно»
4. В появившемся раскрывающемся меню щелкните стрелку и выберите «Штаб-квартира в…»
5. Увеличьте масштаб карты, чтобы выбрать округа в районе залива Калифорнии, например: Аламеда, Солано, Сонома, Санта-Клара, Контра-Коста, Сан-Франциско, Марин, Сан-Матео и Напа.
6. Теперь вернитесь в раскрывающееся меню и выберите «Филиал или филиал не в…», уменьшите масштаб до уровня страны и выберите Австралия.
7. Наконец, выберите «Дочерняя компания или филиал в …» и щелкните такие страны, как Индонезия, Таиланд, Китай или любая другая страна Азиатско-Тихоокеанского региона.
8. Уберите фрагмент карты, и в полученных результатах будут показаны все компании, расположенные в районе залива, активно использующие передовые ИКТ, которые могут быть заинтересованы в расширении своей деятельности в вашем районе Австралии.

# 3 — Планирование миссии

В вашем штате недавно был введен новый стимул для производственных компаний к расширению своих текущих операций, и вам была поручена миссия по привлечению потенциальных клиентов из немецкоязычных стран Европы, которые уже имеют присутствие в вашем штате и может быть заинтересован в расширении.

1. После входа в «Газель» откройте «Поиск компаний».
2. Начните поиск компаний-производителей, выбрав желтую плитку NAICS и выбрав 33-й уровень производственных кодов NAICS.Это вернет компании, занимающиеся передовым производством.
3. Затем щелкните зеленую плитку карты и выберите кнопку «Дополнительно».
4. В появившемся раскрывающемся меню щелкните стрелку и выберите «Штаб-квартира в…».
5. Потяните карту в сторону Европы и выберите Германия, Австрия, и Швейцария
6. Затем вернитесь в раскрывающееся меню и выберите «Дочерняя компания или филиал в…» и выберите свой штат.
7. Отозвать плитку карты, и в отображаемых результатах будут указаны компании-производители, работающие в немецкоязычных странах с присутствие в вашем штате, кто может стремиться к расширению

Еще раз, это считается навыком Advanced Gazelle , поэтому, если вам требуются дополнительные объяснения или вы хотите просмотреть некоторые примеры, просто обратитесь к клиенту Команда успеха в support @ gazelle.ai Мы будем рады вам помочь! 🙂

Тестовые наборы для обработки изображений Источник документов (2018)

Обзор

В этом документе описаны требования к испытаниям для визуализации. Актор источника документов в профиле интеграции IHE XDS-I.b. В Imaging Document Source выполнит тесты с помощью XDS Toolkit. программное обеспечение от NIST, а также тесты безопасности ATNA с использованием Газели программного обеспечения. Процедура испытаний включает:

• Выполните все тесты, перечисленные внизу этой страницы, без TLS
• Повторить все тесты, перечисленные внизу, с включенным TLS
• Выполните следующие тесты No Peer, которые появляются в Gazelle для ваша система
• ATNA_Questionnaire
• ATNA_Audit_Msg_Check
• ATNA_Authenticate_with_Tool
  

Общие инструкции

Некоторые функции управления инструментарием защищены паролем и должен выполняться администратором теста.Пожалуйста, следуйте этим основные инструкции.

Партия	Тип	Шаг
Пользователь	Данные испытаний	В тестах Imaging Document Source используется специальный набор Изображения DICOM. Вам нужно будет импортировать их в свою систему. и используйте правильные изображения, указанные для каждого теста. Эти изображения, указанные в ids / ids_2018-4800.html.
Все	Конфигурация	Тестовые случаи требуют, чтобы Источник документа изображения при тестировании использовать определенные значения для идентификаторов пациентов, идентификатор пациента, назначающий полномочия и repositoryUniqueID. Эти значения задокументированы в ids / ids_2018-4800.html. а также в наборе инструментов при запуске тестов.
Пользователь	Конфигурация	Вашему источнику документов изображений необходимо будет связаться с симулятор репозитория документов.Подробная инструкция ниже вы узнаете, как получить конфигурацию информация для тренажера.
Пользователь	Конфигурация	Предоставить администратору тестирования параметры конфигурации для вашего источника документов изображений.
Администратор	Конфигурация	Создайте СИСТЕМУ в XDS Toolkit, которая использует предоставленные параметры конфигурации. В эту систему включить только документ изображения Исходная конфигурация. Не удваивайся с другими актеры.
Администратор	Конфигурация	Создайте СЕССИЮ тестирования для этого источника документов изображений. Тестируемая система должна использовать только эту СЕССИЮ, а не другие.
Пользователь	Инструкция	Используйте только СРЕДУ тестирования и СЕССИЯ тестирования. назначается администратором при тестировании вашего Imaging Источник документа.Не тестируйте других участников с помощью этого тестирования СЕССИЯ.
Пользователь	Инструкция	Ожидается, что пользователь выполнит тесты и администратор рассмотрит результаты, когда тесты будут полный. Пользователь может выполнять отдельные или все тесты. многократно. Каждый раз, когда вы выполняете тест, инструментарий перезапишет предыдущие результаты в тестовой СЕССИИ для этот тест.

Подробные инструкции

1. В веб-интерфейсе пользователя убедитесь, что вы выбрали надлежащая СРЕДА тестирования и надлежащая СЕССИЯ тестирования.
2. На нижней левой панели инструментария выберите Соответствие. Тесты.
3. Активируйте бирюзовый / зеленый элемент управления Test Context (правая сторона тесты на соответствие). Выберите вашу СИСТЕМУ в качестве тестируемой системы.
4. Выберите вкладку «Источник документа изображения».
5. Установите флажок Сброс и активируйте кнопку: Инициализировать Среда тестирования. Это создаст набор тренажеров и загрузить тестовых пациентов в эту среду.
6. Дождитесь завершения шагов инициализации среды. Ты должны увидеть шаги инициализации под заголовком Поддержка Конфигурация среды станет зеленым.
7. На дисплее отобразятся параметры конфигурации для тренажеры. Используйте эти данные для настройки документа с изображениями Источник. Обратите внимание, что вы можете инициализировать среду любое количество раз. Симуляторы всегда будут созданы с такими же конечными точками. Вам не придется перенастраивать Источник документа изображения, если вы решите инициализировать тестовая среда снова.
8. Теперь вы можете запускать все тесты (одна кнопка для документа изображения Источник — обязательные тесты, или вы можете запустить отдельные тесты. В Значок корзины очищает журнал / результаты теста.
9. Как указано выше, вы можете запустить тестовые примеры и просмотреть результаты по собственному расписанию. Свяжитесь с администратором с вопросы или для проверки результатов.

Тестовая документация

Инструкции для отдельных тестов хранятся в инструментарии. В ссылки ниже предоставляют статические копии документации, которые не полагаться на доступ к инструментарию.

1. ids / ids_2018-4800.html
2. ids / ids_2018-4801a.html
3. ids / ids_2018-4801b.html
4. ids / ids_2018-4801c.html
5. ids / ids_2018-4802a.html
6. ids / ids_2018-4802b.html
7. ids / ids_2018-4802c.html
8. ids / ids_2018-4803a.html
9. ids / ids_2018-4803b.html
10. ids / ids_2018-4803c.html
11. ids / ids_2018-4810.html
12. ids / ids_2018-4811.html
13. ids / ids_2018-4820. html

GAZELLE помогает нейронным сетям работать в 30 раз быстрее

Новый метод шифрования, разработанный исследователями Массачусетского технологического института, защищает данные, используемые в онлайн-нейронных сетях, без значительного замедления времени их работы.Этот подход обещает использовать облачные нейронные сети для анализа медицинских изображений и других приложений, использующих конфиденциальные данные.

Аутсорсинг машинного обучения — растущая тенденция в отрасли. Крупные технологические компании запустили облачные платформы, которые выполняют сложные вычислительные задачи, такие как, скажем, передача данных через сверточную нейронную сеть (CNN) для классификации изображений. Малые предприятия с ограниченными ресурсами и другие пользователи могут загружать данные в эти службы за определенную плату и получать результаты через несколько часов.

А что, если есть утечки личных данных? В последние годы исследователи изучили различные методы безопасных вычислений для защиты таких конфиденциальных данных. Но у этих методов есть недостатки в производительности, из-за которых оценка нейронной сети (тестирование и проверка) становится медленной — иногда в миллион раз медленнее — что ограничивает их более широкое распространение.

В статье, представленной на конференции по безопасности USENIX на этой неделе, исследователи Массачусетского технологического института описывают систему, которая сочетает в себе два традиционных метода — гомоморфное шифрование и искаженные схемы — таким образом, чтобы сети работали на порядки быстрее, чем при традиционных подходах.

Исследователи протестировали систему под названием GAZELLE на двухсторонней классификации изображений. Пользователь отправляет зашифрованные данные изображения на онлайн-сервер, оценивающий CNN, работающий на GAZELLE. После этого обе стороны обмениваются зашифрованной информацией взад и вперед, чтобы классифицировать изображение пользователя. На протяжении всего процесса система гарантирует, что сервер никогда не узнает никаких загруженных данных, в то время как пользователь никогда ничего не узнает о сетевых параметрах. Однако по сравнению с традиционными системами GAZELLE работала в 20–30 раз быстрее, чем современные модели, при этом уменьшая требуемую пропускную способность сети на порядок.

Одним из многообещающих приложений для системы является обучение CNN диагностике заболеваний. Больницы могут, например, обучить CNN изучать характеристики определенных заболеваний по магнитно-резонансным изображениям (МРТ) и определять эти характеристики в загруженных МРТ. Больница может сделать модель доступной в облаке для других больниц. Но модель обучается и в дальнейшем полагается на личные данные пациентов. Поскольку эффективных моделей шифрования нет, это приложение еще не готово к работе в прайм-тайм.

«В этой работе мы показываем, как эффективно реализовать такой вид защищенной двусторонней связи, разумно комбинируя эти два метода», — говорит первый автор Чирааг Джувекар, аспирант кафедры электротехники и компьютерных наук. (EECS). «Следующим шагом будет получение реальных медицинских данных и демонстрация того, что даже когда мы масштабируем их для приложений, которые волнуют реальных пользователей, они по-прежнему обеспечивают приемлемую производительность».

Соавторами статьи являются Винод Вайкунтанатан, доцент EECS и член Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта, и Ананта Чандракасан, декан инженерной школы и профессор электротехники и компьютерных наук Ванневар Буш. .

Максимизация производительности

CNN обрабатывают данные изображения с помощью нескольких линейных и нелинейных уровней вычислений. Линейные слои выполняют сложную математику, называемую линейной алгеброй, и присваивают данные некоторым значениям. При определенном пороге данные выводятся на нелинейные слои, которые выполняют более простые вычисления, принимают решения (например, идентифицируют особенности изображения) и отправляют данные на следующий линейный уровень. Конечным результатом является изображение с назначенным классом, например транспортное средство, животное, человек или анатомический элемент.

Последние подходы к защите CNN включают применение гомоморфного шифрования или искаженных схем для обработки данных во всей сети. Эти методы эффективны для защиты данных. «На бумаге это выглядит так, как будто решает проблему», — говорит Джувекар. Но они делают сложные нейронные сети неэффективными, «поэтому вы не будете использовать их ни в каких реальных приложениях».

Гомоморфное шифрование, используемое в облачных вычислениях, принимает и выполняет вычисления в зашифрованных данных, называемых зашифрованным текстом, и генерирует зашифрованный результат, который затем может быть дешифрован пользователем.Применительно к нейронным сетям этот метод особенно быстр и эффективен при вычислениях линейной алгебры. Однако он должен вносить небольшой шум в данные на каждом уровне. На нескольких уровнях шум накапливается, и вычисления, необходимые для фильтрации этого шума, становятся все более сложными, снижая скорость вычислений.

Искаженные схемы — это форма безопасных двусторонних вычислений. Этот метод принимает входные данные от обеих сторон, выполняет некоторые вычисления и отправляет по два отдельных входа каждой стороне. Таким образом, стороны отправляют данные друг другу, но они никогда не видят данные другой стороны, а только соответствующие выходные данные на своей стороне. Однако пропускная способность, необходимая для передачи данных между сторонами, зависит от сложности вычислений, а не от размера входных данных. В онлайн-нейронной сети этот метод хорошо работает в нелинейных слоях, где вычисления минимальны, но пропускная способность становится громоздкой на математически сложных линейных слоях.

Вместо этого исследователи Массачусетского технологического института объединили эти два метода таким образом, чтобы избежать их неэффективности.

В своей системе пользователь загружает зашифрованный текст в облачную CNN. Пользователь должен иметь технику искаженных схем, работающую на своем собственном компьютере. CNN выполняет все вычисления на линейном уровне, а затем отправляет данные на нелинейный уровень. В этот момент CNN и пользователь обмениваются данными. Пользователь выполняет некоторые вычисления в искаженных схемах и отправляет данные обратно в CNN. Разделяя и разделяя рабочую нагрузку, система ограничивает гомоморфное шифрование выполнением сложных математических вычислений по одному слою за раз, поэтому данные не становятся слишком шумными.Он также ограничивает передачу искаженных схем только на нелинейные уровни, где он работает оптимально.

«Мы используем методы только там, где они наиболее эффективны», — говорит Джувекар.

Совместное использование секрета

Последним шагом было обеспечение того, чтобы как гомоморфные, так и искаженные слои схемы поддерживали общую схему рандомизации, называемую «совместное использование секрета». В этой схеме данные разделены на отдельные части, которые передаются отдельным сторонам. Все стороны синхронизируют свои части, чтобы восстановить полные данные.

В GAZELLE, когда пользователь отправляет зашифрованные данные в облачную службу, они разделяются между обеими сторонами. К каждой акции добавлен секретный ключ (случайные числа), который знает только сторона-владелец. На протяжении вычислений у каждой стороны всегда будет некоторая часть данных плюс случайные числа, поэтому они выглядят полностью случайными. В конце вычисления две стороны синхронизируют свои данные. Только после этого пользователь запрашивает у облачной службы секретный ключ. Затем пользователь может вычесть секретный ключ из всех данных, чтобы получить результат.

«В конце вычислений мы хотим, чтобы первая сторона получила результаты классификации, а вторая сторона не получила абсолютно ничего», — говорит Джувекар. Кроме того, «первая сторона ничего не узнает о параметрах модели».

Эта статья переиздана по материалам MIT. Примечание: материал мог быть отредактирован по объему и содержанию. Для получения дополнительной информации, пожалуйста, свяжитесь с цитируемым источником.

проверяет производственную концепцию — Вовлечение

Ведущий производитель велосипедов «Газель» разработал производственную концепцию, позволяющую значительно сократить время выполнения заказа. Газель обратилась в Involvation с просьбой утвердить новую производственную концепцию. Благодаря моделированию производственных процессов, их планированию и контролю, Involvation обеспечила понимание необходимой емкости хранилища. Кроме того, Involvation показала, какие мощности необходимы для достижения максимальной эффективности в новой концепции.

Роял Газель

Royal Gazelle — лидер рынка велосипедов в Нидерландах. «Газель» производит велосипеды высокого качества с 1892 года. За 100 лет своего существования «Газель» получила титул «Королевская».Ускоряя внедрение инноваций, «Газель» из года в год остается ведущим игроком на рынке велосипедов. Большое количество призов и наград, полученных «Газель» от ANWB и многих других авторитетных организаций, является еще одним показателем успеха «Газели».

Сокращение времени выполнения заказа

Рынок велосипедов стремительно меняется. Потребители еще больше, чем раньше, хотят новые модели, наполненные новейшими технологическими разработками и окрашенные в стильные цвета. К тому же на рынке сильная конкуренция.Чтобы иметь возможность обслуживать своих клиентов еще лучше, Gazelle решила сократить время доставки к клиентам. Компания «Газель» разработала новую производственную концепцию, позволяющую сократить время выполнения заказа. Новая производственная концепция состоит из новой физической схемы производства и нового метода планирования и контроля. Новая концепция изложена на бумаге. Однако до сих пор неясно, осуществимо ли все это на практике и как это повлияет на требуемые производственные мощности. Из-за большого количества изделий и вариативности производственных процессов определить это непросто.«Газель» также сомневается в достаточности запланированной емкости хранилища. Кроме того, «Газель» хочет знать, можно ли оптимально спланировать производственные процессы в новой ситуации.

Понимание изменчивости и неопределенности процессов

По запросу Gazelle компания Involvation разработала имитационную модель, представляющую новое планирование и контроль производства. Наряду с планированием были смоделированы основные процессы, а также связь между процессами и контролем.На этапе моделирования стало ясно, что некоторые параметры еще не полностью известны, например процент переделки определенных процессов. Благодаря гибкости модели было легко смоделировать различные значения этих неопределенных параметров. Таким образом, можно было определить чувствительность к конкретным параметрам и идентифицировать процессы, на которые эти параметры оказывают наибольшее влияние.

Избавление от вложений в складские помещения

По согласованию с Газелью было определено несколько сценариев.Моделируя эти сценарии, можно проиллюстрировать развитие мощностей «Газели» с течением времени. Важный вопрос заключался в том, насколько большой должен быть объем хранилища и с каким складским оборудованием он должен быть установлен. Это определило бы, будут ли сделаны инвестиции в емкость хранилища. Моделирование ясно показало, что на практике будет нехватка мощностей. После рассмотрения этого вопроса вместе с «Газелью» было проведено моделирование с другим дизайном складского помещения.Это моделирование показало, что площади будет достаточно, но потребуется другое складское оборудование.

Ясное понимание правильной производственной мощности

Было неясно, что новая концепция будет означать для требуемой производственной мощности. Здесь модель четко показала, что изначально запланированной мощности недостаточно для удовлетворения рыночного спроса. Моделирование нескольких решений проблемы нехватки мощности дало представление об эволюции требований к мощности с течением времени.Стало очевидно, что усовершенствование процесса и увеличение мощности обеспечат достаточную производительность. Раннее осознание этого позволило «Газели» своевременно принять меры.

Результат: довольный покупатель

Флорис Олде Вегуис, руководитель проекта в Gazelle: «Работа с вовлечением предоставила нам своевременную информацию, которая позволила на раннем этапе повысить производительность. Мы хорошо понимаем потенциальные узкие места нашей будущей производственной концепции. Несколько ключевых слов о сотрудничестве с Involvation: знающий, сильный аналитически, с удовольствием работать и по делу.”

Приходится ли вам также справляться с изменчивостью и неопределенностью в процессах вашей цепочки поставок? Хотели бы вы также лучше понять работающие методы планирования и контроля? Вы хотите знать, как оптимально спланировать свои мощности? Контактное лицо:

Леон ван Ос
Привлечение консультантов
Тел .: + 31-6-50656380
Электронная почта: [email protected]