2023年12月9日至10日，Analytics for X 2023会议在新加坡国立大学重庆研究院（以下简称“研究院”）成功举办。此次会议由研究院与新加坡国立大学（以下简称“新国大”）运筹学与商业分析研究所（IORA）共同举办，新国大IORA主任兼研究院现代物流中心主任张俊标教授担任大会主席。会议邀请了来自加拿大多伦多大学、美国纽约大学、上海交通大学和重庆大学等供应链管理领域的4位知名专家作主题报告，13名国内外优秀学者作最新学术成果分享，评选出2篇优秀论文，近百余人参会。

会议开幕

会议开幕大会主席张俊标教授致开幕辞，他对到场嘉宾表示热烈欢迎，对组委会表达了衷心的感谢。强调了供应链的演变不仅仅关乎企业的成功，而且是迈向更高效、成本效益和可持续经营的必经之路。与此同时，社会责任推动我们超越利润，朝着积极影响社会和环境的商业实践迈进。最后，他对会议的成功举办寄予美好期望，并期待与会者能够获得宝贵的经验和知识，推动供应链管理与社会责任领域的进步。

专家学者演讲

在会议上，各位嘉宾深入探讨了供应链和社会责任等关键主题，围绕大会主题和各自的行业见解展开了深刻交流，涉及了医疗运作管理、人道主义物流、工业互联网平台、供应链网络设计等具体领域，为运筹学和商业分析的发展提供了独到的创新思路和解决方案。

01 专家作主题报告

来自多伦多大学的Timothy C. Y. Chan教授，就关于人类母乳捐赠供应链作主题演讲。他们提出了一个数据驱动框架，结合机器学习和优化方法，预测了捐赠母乳的成分，并对混合过程进行了最优组合。通过为期一年的试点实验，证明了在医疗环境中实施此流程的可行性。与当前实践相比较，取得显著的改进。研究结果为供应链管理领域寻求实施基于机器学习和优化的决策支持的从业者提供了指导。
 

来自上海交通大学的郑欢教授，就社会责任中社会援助项目的定位与分配作主题演讲。尽管全球六分之一的人口通过社会援助项目获得了救助，但这些项目仍然面临一些挑战。首先是目标定位的问题。所审查的针对性项目排除错误的范围在44%到97%之间变化，这削弱了这些项目的有效性。其次是如何有效而公平地将捐赠分配给受益者。在这两个问题上，郑教授分享了最新的研究成果。
 

来自美国纽约大学的Zhang Jiawei教授（线上），就具有多个预算约束和最大化累积奖励的一般性在线随机优化问题作主题演讲。他所提出的模型可应用于在线订单履行和网络收入管理等领域。从原始-对偶视角，开发了信息梯度下降算法，并最终证明了所设计算法的有效性。
 

来自重庆大学的郁培文教授，就逆向报童环境中的产能扩展问题作主题演讲。他们提出了一种结构化方法来匹配不确定的需求和固定产能。此外，所提出的方法还识别了公司的“信息质量”，反映了其获取需求信息的能力。并将此方法应用于经济型酒店连锁品牌。证据表明，对于那些经历较多需求审查的酒店而言，产能扩展对收入的影响更为显著。然而，对于产能利用率较高的酒店来说，并非必然如此。
 

02 学者作成果分享
毛瑞九 新加坡国立大学
主题：Flexible Operations Strategies for Drone Networks with an Application in Emergency Medical Service
 

柯剑男 武汉大学
主题：An Approximate Dynamic Programming Approach to Order Acceptance Problems for Industrial Internet Platform
 

李泳臻 东南大学
主题：Reliable Supply Network Design under Disruptions with Correlated Uncertainties in Supply, Demand, and Links
 

吕国栋 香港科技大学
主题：Resource Allocation for Food Bank Operations: Achieving Ex-Ante and Ex-Post Fairness Simultaneously

现场交流


 

会议闭幕

大会主席张俊标教授致闭幕辞，他表示此次会议加强了供应链管理领域专家学者之间的联系，为专家学者们提供了一个深入交流与学习的平台。同时，会议促进了学术界和业界之间建立深厚联系，激发了对重新定义未来创新可能性的思考。