LINE-SERU转化的评价分析——以某医疗制造企业实施SERU为例

面对日益增加的需求不确定性及激烈的市场竞争,SERU (赛汝)生产方式应运而生,并广泛应用于日本电子装配制造企业.国内一些制造装配业正尝试将传统的流水线转化为SERU装配方式,简称LINE-SERU转化.一些文献报道了日本企业实施LINE-SERU转化的效果,而学术界对国内企业实施SERU装配方式的生产组织与运行效率缺乏理论分析和标杆分析.本文以国内某医疗器械装配企业实施LINE-SERU转化为例,通过理论分析和数据分析,系统地讨论了国内企业实施LINE-SERU转化的背景、过程、影响因素及生产组织形态,从多维度比较分析了改善效果及原因;总结了国内企业与日本企业在SERU系统的构建方式、布局形态和企业文化等方面的差异.研究发现,中国企业处于LINE-SERU转化的初期,SERU系统具有其独特的组织形式,在提高生产效率、缩短生产周期、减少在制品数量、精简作业人数和降低次品率等方面均有显著提升,但改善效果不同于日本企业.建议国内企业依据其人力资源特征构建SERU系统、优化单元布局、培育以人为本的企业文化,以提高系统柔性和改善效率.     

齐次核的Hilbert型多重级数不等式取最佳常数因子的等价条件及应用

利用实分析技巧和权函数方法, 讨论具有齐次核的多重级数Hilbert型不等式, 得到了其取最佳常数因子的充分必要条件, 并给出其应用.     

Methods for backcasting,nowcasting and forecasting using factor‐MIDAS: With an application to Korean GDP

We utilize mixed‐frequency factor‐MIDAS models for the purpose of carrying out backcasting, nowcasting, and forecasting experiments using real‐time data. We also introduce a new real‐time Korean GDP dataset, which is the focus of our experiments. The methodology that we utilize involves first estimating common latent factors (i.e., diffusion indices) from 190 monthly macroeconomic and financial series using various estimation strategies. These factors are then included, along with standard variables measured at multiple different frequencies, in various factor‐MIDAS prediction models. Our key empirical findings as follows. (i) When using real‐time data, factor‐MIDAS prediction models outperform various linear benchmark models. Interestingly, the “MSFE‐best” MIDAS models contain no autoregressive (AR) lag terms when backcasting and nowcasting. AR terms only begin to play a role in “true” forecasting contexts. (ii) Models that utilize only one or two factors are “MSFE‐best” at all forecasting horizons, but not at any backcasting and nowcasting horizons. In these latter contexts, much more heavily parametrized models with many factors are preferred. (iii) Real‐time data are crucial for forecasting Korean gross domestic product, and the use of “first available” versus “most recent” data “strongly” affects model selection and performance. (iv) Recursively estimated models are almost always “MSFE‐best,” and models estimated using autoregressive interpolation dominate those estimated using other interpolation methods. (v) Factors estimated using recursive principal component estimation methods have more predictive content than those estimated using a variety of other (more sophisticated) approaches. This result is particularly prevalent for our “MSFE‐best” factor‐MIDAS models, across virtually all forecast horizons, estimation schemes, and data vintages that are analyzed.     

页岩气低伤害超临界CO2凝胶压裂液研究

针对常规水压裂液会对页岩造成伤害，容易产生水锁，不易返排，还造成水资源消耗和污染环境等问题，制备了低伤害二氧化碳凝胶压裂液。将自备的F2EU和F4EU增稠剂加入到超临界CO₂基液中，探究两种增稠剂的加入量对CO₂凝胶压裂液黏度的影响，综合考虑成本与效果，优选了2%的F4EU增稠剂，可将CO₂的黏度增至15.4 mPa·s。研究了温度、压力以及剪切速率对凝胶压裂液黏度的影响。实验结果表明，随着温度升高黏度总体降低，但中间出现一个短暂升高阶段；随着压力上升压裂液黏度增加；随着剪切速率的增加压裂液黏度下降，属于一种典型的剪切变稀的假塑性流体。F4EU超临界CO₂凝胶压裂液的平均伤害率为1.39%，远远小于常规压裂液对岩芯的伤害率。实验表明，F4EU超临界CO₂凝胶压裂液在页岩气压裂开采中具有良好的应用前景。     

宁波市公共自行车服务满意度评价模型构建研究

以宁波市公共自行车为例，将因子分析法与二项logistic法相结合，对采集的1 688份居民满意度有效问卷展开分析。利用因子分析法筛选出6个因子，利用二项logistic法剔除并筛选出5个有效因子构建公共自行车服务满意度评价模型，合理评估当前宁波市公共自行车服务满意度。同时，利用随机抽取并不参与建模的5%问卷样本对评价模型进行校验，以确保模型的准确性与合理性。该研究有助于合理评价当前宁波市居民对公共自行车的服务满意度，同时适用于对未来一段时间内公共自行车服务满意度的预测。     

浙江省县市综合经济实力分析

利用浙江省2005年有关统计数据,分别采用加权平均法、主成分分析法、因子分析法和聚类分析法对浙江省58个县级市、县的综合经济实力进行了综合评价和排位.其方法科学、合理.对于帮助各地区看到自己所处的位置,明确自己的经济实力提供了一个度量准则.     

浅谈功率因数的补偿及其应用

根据我国当前电力系统运行情况，对电网无功功率补偿的必要性及通用补偿方法及其装置进行了具体阐述。     

青海湖旅游区生命周期问题探讨

本文立足青海实际，在分析影响青海湖旅游区生命周期的诸因素基础上，提出了延长该区旅游生命周期的具体措施。     

宇宙临界减速因子

本文证明了如果中微子具有质量,那么膨胀宇宙的临界减速因子q_c就不是通常所说的1/2而是等于1。     

植物基因环境效应启动子

植物的生长发育受到光照、温度、水分及氧等环境因素的影响，根据对不同环境的响应，植物基因的启动子主要可以分为光效应启动子，温度效应启动子和水效应启动子。在这些启动子中，除了含有基本启动子外，还存在一些特异的顺式调节元件，这些顺式调节元件在特异表达中发挥重要作用。