外文文獻原稿和譯文原稿IntegratedFrameworkforReverseLogisticsAbstract:Althoughreverselogisticshasbeendisregardedformanyyears,pressuresfrombothenvironmentalawarenessandbusinesssustainabilityhaverisen.Reverselogisticalactivitiesincludereturn,repairandrecycleproducts.Traditionally,sincetheinformationtransparencyoftheentiresupplychainisrestricted,businessisdifficulttopredict,andprepareforthesereverseactivities.Thisstudypresentsanagent-basedframeworktoincreasethedegreeofinformationtransparency.Thecooperationbetweensensoranddisposalagentshelpspredictreverseactivities,avoidreturn,speeduprepairandprepareforrecyclingbehaviors.Keywords:ReverseLogisticsinformationtransparencyagent-basedsystem1IntroductionAcompletesupplychainconcepttypicallyincludesforwardandreverselogistics.However,reverselogisticshasbeenmuchlessexaminedthanforwardlogistics.Reverselogisticshasrecentlyemergedascrucialissuesinbothpracticesandacademicstudies.Reverselogisticsencompassesplanning,implementingandcontrollingtheefficientandcosteffectiveflowofrawmaterials,in-processinventory,finishedgoodsandrelatedinformationfromthepointofconsumptiontothepointoforigintorecapturevalueordisposeproperly.IntheEuropeanUnion,theWasteElectricalandElectronicEquipment(WEEE)directive,thiscameintoforceinAugust2005,andtheRestrictionofHazardousSubstances(RoHS)directive,whichcameintoforcein2006;requirescompaniestotakeresponsibilityforproductthattheysellthroughouttheproductentirelifecycle.Reverselogisticshasbecomeimperativeforbusiness.Manypreviousstudieshaveattemptedtoformulatemathematicalmodelsofreverselogistics.Amongthesestudies,Minetal.presentedageneticalgorithmmodeltodeploycentralizedreturncenters.KlausnerandHendricksonexploredtherelationshipbetweenproductreturnratioandreverselogisticsstrategy.KulshreshthaandSarangiexaminedthelinkbetweenrecyclingandpricediscrimination.Althoughtheseoptimizationmodelsprovidepartialreverselogisticsolutions,theyincludemanyassumptionsthatwouldnotholdinreality.Sincereverselogisticactivitiesaretoouncertaintoformulize,theinformationaboutthemshouldideallybecombined.Additionally,somestudieshaveinvestigatedthisissuefromtheperspectiveoftheentiresupplychain.Forinstance,Beamonextendedtheforwardsupplychain,andproposedthegreensupplychainconcept.Tibben-LembakeandRogersdiscussedthedistinctionbetweenforwardandreverselogisticsinmultipledimensions.MollenkopfandClossdiscussedthehiddenvalueofreverselogisticsfromtheentiresupplychain.Richeyetal.surveyedreverselogisticsprograms,andclaimedthatinformationisacriticalfactor.Companiesareincreasinglyutilizingreverselogisticsasabusinessstrategy.Forinstance,loosereturnpoliciesmightgivecustomerstheimpressionofhighproductquality.Additionally,abusinessmayearngoodwillfromsociallyorenvironmentresponsiblebehavior.However,thesereverselogisticsstrategiesmightleadtoalargeamountofreturnedandrecycledmerchandise.Businessesrequireadditionalinformationtoresolvethisviciouscircle.Otherwise,theopaqueinformationmightinvokeahugebullwhipeffect.Asbusinessobtainsmoreinformation,theycanpredictandprepare,orevenpreventbadeffectsinreverseactivities.Ifthereturnedproductsarefashionmerchandise,suchas3Celectronicproductorseasonalclothes,thentheproductremainingvaluemightfallwhentheyaresentbackbytheconsumertotheproducersite.Therefore,ifsufficientinformationisavailabletoenablebusinessestopredictreturnsearly,thenbusinesscouldproperlyprepareandreduceprocesstimetomaintaintheirremainingvalues.Additionally,duetotheenforcementofWEEEorRoHSinEuropeanUnion,manufacturerswouldbecomeconcernedwiththerecycleratioatanytime.Thisstudyconsidersthesereverselogisticactivitiesmoreactively.Anagent-basedmodelispresentedtoincreaseinformationtransparencydegree(ITD)oftheentiresupplychainmanagement(SCM).AsupplychainwithahighITDservesasanearlywarningsystem,andworksveryefficiently.AHighITDenhancesinformationsharingwithinanentiresupplychainmanagement(SCM).2ProblemDescriptionsPreviousstudieshavecategorizedreverselogisticactivitiesintothreegroups,asshowninTable1,namelyreturn,repairandrecycle.Intheprocessofforwardlogistics,suppliersproviderawmaterialtomanufacturers,whomakeproducts,whicharethensenttocustomers,generallythroughdistributors.Conversely,acustomermightsendaproductbackforreturn,repairorrecycling.Additionally,manufacturersandsuppliersalsoneedtodealwithdefectiveornonworkingproducts.Recyclingcollectorsneedtodisposeoftheserecycledproductsproperly,andtransferreusablematerialsbacktothesupplierandmanufacturer.Thisprocessisknownasreverselogistics.Thesereverseactivitieshavethefollowingproblems.(1)Ifacustomerreturnsproducttoadistributor,thenthedistributormightstockreturnedproductstoaparticularlevel,thensendthembacktomanufacturer.However,thispracticeadverselyaffectsthemanufacturer,whohaslesstimetoprocessthereturnedproducts,thustheloweringtheirremainingvalue.(2)Recyclinglaws,suchasWEEEandRoHSintheEuropeanUnion,increasetheimportanceofrecyclingactivities.Businessesneedtomonitorrecycleratios,andraisethemtocomplywithrecyclinglaws.(3)Finally,intherepairaspect,repairingprocessingtimeshouldbereducedtomaintaintheimageofabusiness.Alltheseproblemsarecustomer-centricanddifficulttopredict.However,iftheITDoftheentiresupplychaincouldbeimproved,thenthepredictionaccuracycouldbeenhancedtoenabletheupstreamanddownstreamenterprisesofsupplychaintobepreparedearly.3ProposedFrameworkThisstudyassumessymbiosisintheentiresupplychainsystem.Thesupplychain’sparticipantsareassumedtosharethreedatabases,namelycustomer,productandtransaction.Theaccesspermissionsareasfollows.(1)InthecustomerDB,thedistributorcaninsertandupdateandallotherparticipantscanonlyquery.(2)IntheproductDB,themanufacturercaninsertandupdateandallotherparticipantscanonlyquery.(3)InthetransactionDB,thedistributorcaninsertandupdate;manufacturercanupdate,andallotherparticipantscanonlyquery.Theshareddataareupdatedregularly.Thissymbiosisassumptionisconsistentwiththeconceptofstrategicpartners,inwhichinnovativeenterprisessharesalesdata,customerbuyingpatternsandfutureplanswiththeirpartners.Sincemostreverseactivitiesaretriggeredbycustomers,andarehardtopredictaccuratelybyconventionalanalyticapproaches,heuristicsandAItechniquesmighthelp.Intheforwardsupplychain,Piramuthudevelopedanagent-basedframeworktoautomatesupplychainconfiguration,andtoimprovetheperformanceofthesupplychainwithdynamicconfiguration.However,toourknowledge,nostudyhasappliedagentstoreverseactivities.Thisstudypresentsanagent-basedapproach.AsillustratedinFigure1,twoagents,thesensoragentandthedisposalagent,areintegratedwithintheproposedframework.Sinceanagentcouldautonomouslymonitorthechangingenvironmentandreactautomaticallytocompleteagoal,theymighthelpfullymanagethiscustomer-centricproblem.3.1TheSensorAgentThesensoragentautonomouslymonitorstherecentdata,andtransmitswarningsignalstothedisposalagentatappropriatetimes.Additionally,itperformsmarketingsurveysifrequired.Sinceproductreturnsmightresultinserioussupplychainproblems,returndatashouldbemonitoredatleastweekly.Conversely,sincemonitoringrepairdataislikelytobelessurgentthanmonitoringreturndata,amonthlymonitoringperiodmightbesufficient.Thepossibleproductrecycletimecouldbeestimatedfromtheproductlifecycle.Therefore,thisstudyrecommendsenablingactivedatabasetriggersincustomerprofiledatatoprovidenoticesignals.Themonitoringshouldfollowrulestodetectpossiblereverseactivities.Table2listssomesuchrules.Theserulescomefromheuristicsanddataminingresults.Thesensoragentshouldperiodicallyperformdataminingonthehistoricaldataordatawarehouse.Somedataminingtechniques(e.g.,thoseinTable3)couldbeconsidered.Theclusteranalysisconsiderssometransactionlevelattributes,e.g.,recency,frequencyandmonetary(RFM)attributes,toclustercustomeranddiscoverthereverseactivitypatternsofcustomerdemographicinformation.Additionally,intheproductdimension,productcharacteristicscouldbeadoptedtoclusterproductsratherthanoriginalproducttypes.Furthermore,sincesomepatternsmightbecrossclusters,theassociationanalysiswouldtakeatleasttwoclusterresultsfromclusteranalysisasinputstodiscoverthereversepatternsbetweenthesetwoinputs.Forinstance,someclustersofcustomers,whoboughtproducts,mightbefoundtohavehighreturnratios.Thesediscoveredpatternswouldbereviewedbyexperts,andthenfedintotherulebaseofthesensoragent.Therefore,thesensoragentwouldhavealearningcapabilitytoimproveitsownmonitoringcorrectness.3.2TheDisposalAgentAfterreceivingsignalsfromthesensoragent,thedisposalagentrecommendstreatmentsbycase-basedreasoning(CBR)[1],andreferencesupplementaryrulesifnecessary.Thecasebasestoressuccessfulcasesfrompreviousexperience.Therulebaseincludessomesupplementaryheuristicsfromdomainexperts.AsrevealedinFigure2,awarningsignalconsistsofthreeparts{urgentdegree(UF),signalflag(SF),triggerfeatures}.SFcouldbe“return”,“recycle”,or“repair”.UFindicatesdegreesofimpact.InFigure3,dependingonthedifferentUF,thesystemwouldhavedifferentactions.Itcompares{SF,triggerfeatures}tothose{CF,casefeatures}ofcasesincasebase,andretrievethetreatmentsofthefittestcasetodecisionmaker.Itmightrefertosupplementaryrulesfordetailedsuggestionsorothersuggestions(ifnosuitablecasecouldbefound).Then,disposalagentmightperformtreatmentsautomaticallyorsuggesttodecision-makers.Itwouldcooperatewithothersystems,e.g.,programsofscheduling,inventorymanagementorqualitychecking.Iftheresponseofthisproblemsolvingisgood,thentheexperiencesmaybeannotatedbyhumanexperts,andthenretainedinthecasebaseasfurtherreferences.Therefore,thedisposalagentcouldhavelearningcapabilitytoimproveitsperformancenexttime.3.3TheIntegratedSystemFrameworkTheframeworkhasthreestages.AtstageI,thesensoragentmonitorsthedata;predictsthepossibilitiesofreverseactivities,andtransmitsdifferentwarningsignalstothedisposalagent.Therulebasecomesfromheuristics,andisperiodicallyupdatedbydataminingtechniques(e.g.,clusteringandassociationanalyses).AtstageII,thedisposalagentrecommendsfeasibletreatmentsfrompastcasesandreferencingrules.AtstageIII,forpossibleseriouseffects,disposalmightfurtherrecommendorautomaticallyinitiatesomerelatedbusinessprocesspreparations(e.g.,scheduling).Additionally,thedisposalagentshouldnotifythesensoragentofitstreatment,andaskforanecessaryfollow-up.Forinstance,ifasensoragentdiscoversthatthefrequenciesofcustomercomplaintphoneshaverisen,andpredictsthatthepossiblereturnrateislikelytoincrease,thenthedisposalagentrecommendsemployingcustomerspecialiststolistentocustomerconcerns.Afterthetreatmenthasbeencompleted,thesensoragentperformsacustomersatisfactionsurveytocheckwhethertheproblemshavebeensolved.Thesensoragentalsogivesthedisposalagenttheevaluationfeedbackconcerningtheeffectivenessofthetreatment.Basedonthefeedback,thedisposalagentaddsannotationstotheoriginalcasebase,andrecommendsfurthertreatmentifneeded.4BusinessIllustrativeScenariosTounderstandtheproposedframeworkclearly,thethreeclassesofreverselogisticactivityaredescribedasfollows.4.1ReturnScenarioAccordingtotheproposedframework,thesensoragentmonitorsthedata,whicharegatheredfromtheconsumersiteandshareddatacenter;performsweeklycrossanalysestodiagnosethereturnprobability,andtransmitsalarmsignals.Forinstance,assumecustomerismakinganincreasingnumberofcomplaints,andthather(his)profile(Gender,Education)=(Female,High)matchesonereturnpatterninTable3.Thesensoragentverifiesthewarrantperiodoftherelatedtransaction.Iftheguaranteeperiodhasexpired,thena“moderate”signalissent.Conversely,iftheproductisstillunderguarantee,thenan“influential”signalissent,whileiftheoriginaltransactionamountwasalsolarge,thena“serious”signalisflagged.Thedisposalagentthenrecommendsappropriatetreatments.Formoderatesignals,thedisposalagentautomaticallysendsane-mailtoacustomeracknowledgingthecustomer’sconcerns.For“influential”signals,thedisposalagentadvisesacustomerspecialisttocontactthecustomerinordertopreventpossiblereturn.Forserioussignals,thedisposalagentrecommendsperformingrelatedbusinessprocessessuchaspreparingreturnstock-location.Afterthetreatmentiscompleted,thesensoragentshouldfollowupthecustomersatisfactionandgivefeedbacktothedisposalagent.Theproposedframeworkcouldprovideanearlywarningtothemanufactureraboutpossiblereturns,andadditionallycouldsummarizethetop10returnreasonsforproductre-design.TheITDwouldincreaseunderthisframework.4.2RepairScenarioBasedontheproposedframework,thesensoragentwouldanalyzethecomplaintsfromconsumersmonthly,andcalculatetherepairpossibilities.Forinstance,supposethatsomecustomersofelectronicproductsliveinthemoistarea,matchingaruleinTable2.Thesensoragentjudges,accordingtothepastdata,thatsomepartsoftheseproductsmightmalfunctionlater.Ifthesepartsarenormalmaterials,thena“moderate”signalistransmitted.Ifthesepartscontainspecialmaterials,thenan“influential”signalissent.Iftherepairingbehaviorswouldrequireparticularengineerskills,thena“serious”signalisflagged.Thedisposalagentrecommendsappropriatetreatmentstothedecisionmaker.Fora“moderat”signal,thedisposalagentverifiesthematerialstocks,andautomaticallyschedulestheserepairrequirements.For“influential”signals,thedisposalagentrecommendsmaterialprocurementstothedecisionmaker.Inthiscase,owingtothelongerrepairperiod,thedisposalagentarrangesatemporaryreplacementproductforcustomers.Forserioussignals,thedisposalagentschedulesanotherengineer,orrecommendsfurthertrainingforengineers.Afterthetreatmentiscompletedforcertainperiod(sayonemonth),thesensoragentfollowsupcustomeropinions,andgivesfeedbacktothedisposalagentforfurtherimprovement.TheITDoftheSCMishigherundertheproposedframeworkthaninothersystems,enablingtherepaircentertoprepareforpossiblerepairstoacceleratetherepairtime.4.3RecyclingScenarioAccordingtotheproposedframework,databasetriggersnotifythesensoragentthepossibilitiesforrecyclingwhentheproductapproachestheenditslife.Theproductsizeandmaterialsischecked.Iftheproductmaterialsarenormal,thenthesensoragentsendsamoderatesignal.Iftheproductscontaintoxicorharmfulmaterials,thenthesenoragentsends“serious”signal.Thedisposalagentthenrecommendstreatmentstothedecisionmaker.Fora“moderate”signal,distributorsarerecommendedtoconductrelationshipmarketingtotheircustomerstoexpressconcernsabouttheirproductusage.Additionally,somenotificationmessagescouldbetransmittedautomaticallytotherecyclingcollectortoraisetheratioofrecycledmaterial.Forserioussignals,thedisposalagentshouldreporttothedecisionmakertocomplywithWEEEandRoHSrequirements.TheproposedframeworkraisestheITDofSCM.Moreover,therecyclingratiocouldbeexpectedtoincreaseiftherecyclingpromotionbecomesmoreactive.5ConclusionsReverselogisticactivitieshaverecentlybecomeacriticalissueforbothconsumerandproducersites,butpresentsomedilemmas.(1)Businessesareincreasinglyadoptingloosereturnpolicyasstrategy.However,inpractice,thereturnedproductsarestockedbydistributors,cannotbeprocessedquicklybymanufacturerstoregaineconomicvaluequickly.(2)Asnewenvironmentallawsareincreasinglybeingenforced,recyclingactivitiesareadditionalburdenstothemanufacturer,butarealsosocialandenvironmentresponsibilities.Additionally,therecyclingbehaviorsarenotnecessaryforcustomer,forwhomtherewardislimited.Therefore,recyclingisdifficulttoimplementwellinpractice.(3)Repairisinconvenientforbothcustomersandrepaircenters.Customerscannotusetheirproductsduringtherepairperiod.Thus,decreasingtherepairtimecouldimprovecustomer’ssatisfaction.However,withoutproperinformation,repaircenterscannotscheduletherequiredresourcestoshortentherepairtime.Thisstudypresentsanagent-basedframeworktoimproveinformationtransparencydegreeofthesereverseactivities.Asensoragentoperateslikeanearlywarningsystemtodetectpossiblereverseactivitiesactively.Adisposalagentoperateslikeaconsultant,recommendingtreatmentstodecisionmaker,andevenarouserelatedbusinessprocessesautomatically.Theproposedframeworkisexpectedtoincreasethesupplychain’sinformationtransparencydegree,andimprovetheperformanceofreversesupplychainactivities.Futureresearchwillconcentrateonimplementingthisframework,andonverifyingitsperformanceandeffectivenessusingreal-worlddataandfieldstudies.

譯文綜合框架逆向物流摘要:盡管逆向物流已經被無視了很多年，從環境意識和業務持續性壓力上升。逆向物流活動包括恢復，修復和再生產品。傳統上，從整個供應鏈的信息透明度是受限制的，企業是很難預測的，并準備這些反向活動。本研究提出了增加信息透明度基于代理的框架。合作關系的傳感器和處理劑有助于預測反向活動，避免返回，加快修復和準備回收行為。關鍵詞：逆向物流信息透明度1引言

一個完整的供應鏈的概念，通常包括正向和反向物流。然而，逆向物流比正向物流研究得少的多。逆向物流最近已逐漸成為重要的問題并分為兩種方法進行學術研究。逆向物流就是規劃執行和控制的效率和成本原料的有效流動，從消費點開始在過程庫存，成品及相關信息處置適當以奪回原點價值。在歐盟，廢棄電器及電子設備（WEEE協議）協議在2005年8月開始生效，有害物質限制（官方協議）的協議在2006年生效；協議要求公司對出售的整個產品的整個生命周期反向物流負責，這已成為公司刻不容緩的責任。許多以前的研究曾試圖制訂的逆向物流數學模型，Min等人就在這些研究的基礎上介紹了部署集中返回中心的遺傳算法的模型。克勞斯諾和亨德里克森探索了產品的回報率和逆向物流的策略之間的關系。庫勒和塞蘭奇研究回收和價格貶值之間的聯系。雖然這些優化模型提供部分逆向物流解決方案但它們包括的許多假設在現實中很難得到實施。由于逆向物流活動不太明朗，關于他們的信息最好以公式化結合起來。此外，一些研究調查表明這個問題要從整個供應鏈角度來看，舉例來說，蒙在延長供應鏈里提出了綠色供應鏈的概念。雷蒙德和羅杰斯討論正向和反向物流在多個層面之間的區別。莫勒科普和卡洛斯從整個供應鏈過程中討論隱藏價值的逆向物流。瑞奇等人在接受調查的逆向物流程序中宣稱資料是一個關鍵因素。越來越多的公司正在利用逆向物流作為一個商業策略。舉例來說，寬松的退貨政策可能給客戶的印象是產品高質量，此外企業從社會或環境負責的行為還可能獲得顧客更高的滿意度。然而這些逆向物流的戰略可能會導致大量的商品返回和回收，企業需要額外的信息來解決此惡性循環，否則不透明的信息可能會引起一個巨大的牛鞭效應。作為企業可以在業務中獲得更多信息來預測和準備來防止在逆向活動引起的不良影響。如果當他們由消費者向生產者的網站送回的產品是時尚商品，如電子產品或季節性的衣服，其價值可能下降。因此，如果具備足夠的信息可以使企業早預測回報，企業就可以作適當的準備減少處理時間以維持其剩余的價值。另外，由于產品在歐洲聯盟有執行電子設備協議所以制造商比在任何時間都要關注。這項研究的結果使這些逆向物流活動更加積極。一種基于代理的模型是增加整個供應鏈管理（SCM）信息透明度的程度。供應鏈中將具有有高效率的信息技術ITD作為一個早期預警系統，。一個高信息技術的ITD能提高的整個供應鏈管理（SCM）的信息共享程度。2問題說明

先前的研究將逆向物流活動分為3組，即返回，修理和回收。在這一過程中正向物流中供應商提供原材料到制造商，制造商制造產品通過分銷商然后再發送給客戶。反之，客戶可能會讓一個產品返回、修理或循環再造。此外制造商和供應商還需要處理非工作原因或有缺陷的產品。回收者需要處理這些循環再造的產品，妥善轉讓可重復使用的材料給供應商和制造商，這一過程被稱為逆向物流。這些逆向的活動有以下的問題：1）如果客戶將產品轉回給分銷商，然后分銷商將可返回的產品以某一方式傳送回制造商。這種做法會對制造商產生不利影響，因為在這過程中誰能減少傳回的產品的時間就能降低其剩余的價值。2）回收的法律，如歐盟的電子設備協議和RoHS協議明確了回收活動的重要性，企業需要監察回收比率以提高他們遵守回收的法律的意識。3）在處理解決方面，處理解決的時間應減少可以以維持一個企業的形象，這也是逆向物流活動的定義，消費的產品在買了一定的時間內以任何理由（合理或不合理的）結果都要回報消費者。保證客戶可能會收到一個完全相同的新產品并且相當于收回產品交換或全部的錢，客戶一般會從廠家得到可使用的產品。回收方回收消費者發送的沒有價值的或不想要的產品但這樣的客戶可能會得不到廠家給的優惠。所有這些問題都是以客戶為中心的和難以預料的。但如果在信息技術的整個供應鏈可以加以改善的話那么預測精度可以提高，讓上游和下游企業的供應鏈盡量準備早。3擬議的框架本研究假設在整個供應鏈系統的共生。供應鏈的參與者都分享三個數據庫，即客戶，產品和交易。訪問權限如下。（1）在客戶數據庫，經銷商可以插入、更新和所有其他參與者只能查詢。（2）在產品數據庫，制造商可以插入、更新和所有其他參與者只能查詢。（3）在事務數據庫，經銷商可以插入和更新；制造商可以更新，和所有其他參與者只能查詢。共享數據的定期更新。這種共生關系的假設是與戰略合作伙伴的概念相一致，在創新企業的銷售數據，客戶的購買模式和與他們的合作伙伴的未來計劃。由于大多數反活動引發的客戶，而且很難預測準確地通過常規的分析方法，啟發式算法和人工智能技術可以幫助。在正向供應鏈，piramuthu開發自動化的供應鏈配置一個基于代理的框架，以提高動態配置的供應鏈績效。然而，據我們所知，還沒有研究反向活動應用代理。本研究提出了一個基于代理的方法。如圖1所示，兩個代理，代理的傳感器和處理劑，集成在所提出的架構。由于代理可以自主地改變環境監測和反應，自動完成一個目標，他們可能會幫助管理這種以客戶為中心的問題。3.1傳感器代理傳感器代理自主監控最近的數據，并發送報警信號的處理劑，在適當的時候。此外，如果需要進行市場調查。由于產品的回報可能會導致嚴重的供應鏈問題，返回數據的監測應至少每周一次。相反，由于監測維修數據可能比監測數據返回不那么緊迫，每月監測期間可能就足夠了。可能的產品回收的時間可以從產品生命周期的估計。因此，本研究建議能夠主動數據庫觸發器在顧客資料提供的通知信號。監測應遵循的規則來檢測可能的反向活動。出了一些規則。這些規則是啟發式算法和數據挖掘結果。傳感器代理應定期進行數據挖掘歷史數據或數據倉庫。一些數據挖掘技術可以考慮。聚類分析認為一些事務級的屬性，例如，近因，頻率和貨幣（RFM）屬性聚類客戶，發現客戶的人口統計信息的逆向活動模式。此外，在產品層面，產品特性可以通過集群的產品而不是原始的產品類型。此外，由于一些模式可能是跨集群的關聯分析，至少需要兩個聚類的聚類分析結果作為發現相反的模式，這兩個輸入之間的輸入。例如，用戶的集群，誰買的產品，可能會有高回報率。這些發現的模式將被審查的專家，然后進入了傳感器代理商倉庫。因此，傳感器的代理會有學習能力的提高自己的監測的正確性。3.2處理器接收來自傳感器的信號處理后，推薦治療的基于案例的推理（CBR）[1]，如果必要，參考補充規則。案例庫中存儲的成功案例，從以往的經驗。規則庫包括從領域專家的一些補充的啟發式算法。一個警告信號，由三部分組成，緊急程度（UF），信號旗（SF），觸發功能}。SF可能是“回歸”，“回收”，或“修理”。用友表示程度的影響。根據不同的脲醛樹脂，系統會有不同的行為。比較了{SF，觸發功能}的{CF，在案例庫的案例特征}，和檢索的優勝劣汰的治療決策。它可能是指具體的建議或其他建議補充規則（如果沒有合適的例子可以發現）。然后，處理劑進行處理，可以自動或建議決策者。它將與其他系統，如合作，計劃，調度，庫存管理或質量檢驗。如果這個問題解決的反應良好，那么經驗可能是由人類專家的注釋，然后保留在案例庫作為參考。因此，處理劑能有學習能力，提高其性能的下一次。3.3集成系統框架該框架有三個階段。在第一階段，傳感器劑監測數據；預測反向活動的可能性，并將不同的預警信號的處理劑。規則庫是啟發式的，并定期更新的數據挖掘技術（例如，聚類分析和關聯分析）。在第二階段，該處理劑建議可行的處理從過去的案例和引用的規則。在第三階段，可能有嚴重的影響，處理可能會進一步建議或自動啟動相關業務流程的準備（例如，調度）。此外，該處理劑應通知其治療的傳感器劑，和要求一個必要的隨訪。例如，如果一個傳感器代理發現顧客投訴電話的頻率上升，并預測可能的回報率很可能會增加，然后處理劑使用客戶推薦專家聽取客戶的關注。治療后已經完成，該傳感器代理執行客戶滿意度調查，檢查是否的問題已經解決了。傳感器代理也給出了處理劑對療效的評價反饋。基于反饋的處理劑，添加注釋到原來的案例庫，并提出進一步的治療，如果需要的話。4商業說明情況要明白擬議的框架，三類逆向物流活動的描述如下：4.1返回的情況

根據建議的框架內，傳感器劑監測數據，這是所收集到的消費者的網站和共享數據中心;執行每周交叉分析診斷的回報概率，并傳送報警信號。舉例來說，假設顧客是使越來越多的投訴，和她（他）個人資料（性別，教育）或女士較多。傳感器代理驗證手令日期的關聯交易。如果保證期間已經過期，那么“委婉”的發送信息。反過來說，如果產品仍然是不保證，那么發送一個“有威懾力的”信號，而如果初始的交易金額很大那么會發送標志“情況嚴重”的信號。系統處理器處理情況然后建議適當的解決，如果是溫和的信號處理器自動發送電子郵件給客戶確認客戶的關注。“有威懾力”的信號是處理器的意見通過客戶代表聯絡客戶以防止可能的投訴升級為嚴重的信號，處理器的建議執行相關的業務處理流程比如治療后完成準備返回股票的位置，該傳感器的代理人應跟進客戶滿意度并給予反饋給處置的信息。擬議的框架可以提供一個早期預警以防止制造商可能的回收情況，另外可以總結先前產品重新設計的原因，該信息技術將增加本框架下的效率。4.2處理情況

在提出的框架的基礎上，傳感器的代理人分析消費者每月投訴并計算解決問題的可能性。舉例來說，假設有些客戶的電子產品放置在潮濕的地區不符合匹配的規則，傳感器代理法官根據過去的數據預測部分這些產品可能發生故障的情況。如果這些零件是正常的材料，然后以“模式率”的信號傳送。如果這些部分含有特殊的材料，然后一個“有威懾力的”信號發出。如果處理的行為將需要工程師的技能，那么發出“情況嚴重”的信號。由決策者處置代理人建議適當的治療方法。一個“模式的影響”的信號，處理器的驗證材料儲存并自動安排這些處理的要求。“有威懾力”的信號，以決策者來處理器的建議來采購材料，在這種情況下由于較長的處理期間所以需要為客戶安排一個臨時替代產品。為當遇到處理器發出嚴重的信號或建議要資深的工程師來解決。處理傳感器代理人跟進客戶的意見并在一定期限內（例如一個月）給出反饋給處置的代理人進一步的改善。該信息技術的供應鏈管理讓維修中心準備可能發生的維修比在其他制度有更高的可靠性這樣可以減少處理的時間。

4.3回收情況

根據建議的框架內，數據庫觸發器通知傳感器通過產品的大小和材料的檢查判斷循環再造的可能性判斷是否銷毀產品。如果該產品的材料是正常的，那么傳感器的代理人發出了一個溫和的信號。如果產品含有有毒或有害物質，那么傳感器代理發送“嚴重”的信號。處理器通過信號建議決策者做出處理方法，對于一個“溫和”的信號，分銷商建議進行關系營銷讓顧客關注他們的產品正確的使用方法。此外，可通過郵件通知顧客對產品問題可以自己提出退貨要求。當發出嚴重的信號時，處置代理人應提交給決策者國際協議擬定方案的該遵守的那些要求，提高供應鏈管理信息技術的效率同時可以增加預期回收的比例來使回收再利用變得更加靈活。5結論

逆向物流活動最近已成為消費者和生產者維護自身利益立場的一個關鍵問題但目前還有一些難題。1）企業正在越來越多地采取寬松的退貨政策作為戰略。然而在實踐中收回的產品分銷商無法迅速處理其庫存安置這樣制造商就不能迅速恢復其經濟價值。2）作為新的環保法律越來越多地被執行，回收活動確實是企業對社會和環境責任是制造商額外的負擔。此外對是沒有必要進行回收的客戶，能給他們的答復是有限的，并且在實際操作中循環再造是難以實施的。3）維修中心維修給客戶帶來不便。客戶在產品修復期無法使用他們的產品，因此減少維修的時間可以改善客戶的滿意度。但是如果沒有適當的資料維修中心不能獲得附表所需的資源就難以縮短維修時間。這項研究提出了一種基于Agent的框架用來提高在這些反向活動中的信息透明度的程度。一個傳感器代理的運作像一個早期預警系統，以偵測可能扭轉活動積極。處置代理的運作就像一個顧問向決策人推薦處理方法，甚至可以讓相關的業務流程自動運行。擬議的框架預計將增加供應鏈的資訊透明度的程度以及改善逆向供應鏈的活動性能。今后的研究將集中于執行本框架并通過真實的數據和通過實地調查研究來核實其業績和成效。摘要伴隨著全球經濟一體化的快速發展，我國的市場化程度越來越高，企業間的競爭也日趨激烈，由此形成了市場競爭的新格局。為了使企業在如此紛爭的市場中立于不敗之地，作為“第三利潤源”的物流便引起了企業和社會的極大興趣，尤其是進入21世紀以來，我國的現代物流產業取得了較快發展，物流產業已成為我國最重要的支柱產業和新的國民經濟增長點。因此，如何削減物流成本便成為理論界和實務界有待解決的重大課題。面對減少物流成本的重要現實意義，我國企業積極引入國外先進的物流管理經驗和管理技術，組織專門的物流管理人員來研究如何降低物流成本，以便加強物流管理。但是，目前我國物流產業仍存在著管理不規范、成本核算薄弱、制度不健全等系列問題，許多物流企業仍采用傳統成本核算方法。一方面，傳統成本核算方法固有的局限性已不能滿足現代物流企業成本管理的需求，其計算出來的成本信息嚴重失真，不能為企業經營管理決策提供客觀真實的依據；另一方面，國民經濟大發展和企業發展的需要對物流產業提出了更高的要求，物流產業自身競爭加強，利潤空間受到一定壓縮，這些問題的存在都有賴于物流成本管理。為了尋求和探索適合物流企業自身發展的成本核算方法，本文以現代物流學、會計學、財務管理學以及統計學等學科知識為指導，通過采用定性分析與定量分析、比較分析與綜合分析、理論研究與案例研究相結合的研究方法。在總結了關于國內外在物流成本管理核算研究現狀的基礎上，通過結合物流企業的特點及作業成本法基本原理，從作業成本法對物流企業管理的必要性和可行性方面進行了論證，并通過對物流企業成本核算存在的問題及對作業成本法和傳統成本計算方法進行比較得出作業成本法的優越性，在此基礎上構建了物流企業成本核算模式，結合案例詳盡介紹了作業成本法應于物流企業程序和方法，并針對我國物流企業有效利用作業成本法提出相關的對策與建議。【關鍵詞】作業成本法物流企業成本管理物流成本核算AbstractWiththedevelopmentofglobaleconomicintegration,Chinaisbecomingmoreandmoremarket-oriented,competitionbetweenenterprisesisbecomingincreasinglyfiercemarketcompetition,thusforminganewpattern.Inordertoenableenterprisestomarketinsuchdisputesinaninvincibleposition,as"thethirdprofitsource"ofthelogisticshasarousedgreatinterestinthebusinessandsociety,especiallyinthe21stcentury,China'smodernlogisticsindustryhasmaderapiddevelopment,thelogisticsindustryhasbecomethemostimportantpillarofourindustryandneweconomicgrowthpoint.Therefore,howtoreducelogisticscostswillbecomeamajorissuetoberesolvedinthetheoreticalandpracticalfiled.Facingthegreatpracticalsignificanceofreducinglogisticscost,ourenterpriseshavethelightoftheadvancedforeignmanagementexperienceandtechnologyinlogistics,organizingthespecializedlogisticsmanagementpersonneltostudyandreducelogisticscosts.However,currentlytherestillexistsseveralissuesinthelogisticsindustryinChina,justlikemanagemengtisnotstandardized,costaccountingisweak,thesystemisnotperfect,manylogisticscompaniesarestillusingtraditionalcostaccountingmethod.Ontheonehand,theinherentlimitationsofthetraditionalcostaccountingmethodcannotmeetthelogisticsneedsofenterprisecostmanagement,thecostinformationcalculatedfromaseriousdistortion,notforbusinessmanagementdecision-makingbasedonobjectivetruth;ontheotherhand,thenationaleconomydevelopmentandbusinessdevelopmenthasputforwardhigherrequirementstothelogisticsindustry,thelogisticsindustrytoenhancetheirowncompetitiveness,profitmarginsaresubjecttocertaincompression,theseproblemswilldependonthelogisticscostmanagement.Inordertoseekandexplorethelogisticscostaccountingmethodfortheirowndevelopment,thispaperusesthelogistics,accounting,financialmanagement,statisticsandotheracademicknowledgeasaguide,throughtheuseofqualitativeanalysisandquantitativeanalysis,comparativeanalysisandcomprehensiveanalysis,theoryandcasestudyresearchmethods.Attheconclusiononthedomesticandinternationallogisticscostmanagementaccountingresearchinthecurrentsituation,basedonthecombinationofcharacteristicsofenterprisesandactivity-basedcostingbasicalprinciples,fromtheoperatingcostoflogisticsmanagementnecessityandfeasibilityweredemonstrated,a