文明服务月 品牌整合时——广东省汽运集团“文明服务月”活动效益突现

今年6月,是广东省交通集团系统以“阳光之路、阳光服务保安全、保畅通,塑造集团服务品牌”为主题的第四届“文明服务月”。四年来,通过“文明服务月”活动的开展,省交通集团属下各单位的服务水平和质量均有了较大提升。作为省交通集团汽车运输产业生力军的广东省汽车运输集团有限公司（下称省汽运集团）,更是严格落实活动部署,精心组织安排,把“文明服务月”作为接受行业和社会检验、打造优质服务品牌、提升企业核心竞争力的良好契机。今年的“文明服务月”,省汽运集团同时在属下各单位全面开展“我为粤运添光彩”活动。     

T-JIT环境下企业供应链中采购管理供应商选择和订单分配

随着经济和社会的迅猛发展,企业之间的竞争主要体现在供应链之间的竞争。供应链可分为计划、采购、制造、配送和退货5大部分,而采购管理是供应链间竞争的关键,是联系供应链企业成员中供应商和销售者的纽带,也是企业保持稳固发展的核心所在。为了对采购管理中供应商选择和订单分配问题进行优化,提高企业采购管理效率,以T-JIT拉式生产方式的企业环境为研究背景,首先,概括出了影响企业供应链管理的多目标因素,即信息共享成本、交货成本、库存成本、采购成本和质量成本。其次,采用数理统计理论和优化算法,借助MATLAB和lingo软件,构建了T-JIT环境下企业供应链中采购管理的两阶段分析法,即利用AHP-EM和TOPSIS法对阶段1进行供应商选择,应用阶段1中的权重采用多目标混合整数规划模型对阶段2进行订单分配研究。最后,依托实例,提出了信息共享率对供应商选择、订单分配和总成本的影响,得出T-JIT环境下对该问题的解决优于一般环境。该问题的研究对扩展供应链系统管理理论、提高企业供应链管理水平和增强企业核心竞争力具有重要的理论和实践指导意义。     

投资1.7亿元打造现代汽车站 深圳文锦渡汽车站开业

深圳市又一大型客运站——粤运文锦渡汽车站于12月23曰正式开业。目前,已达成进站经营意向的有60多条线路共计180多台客运车辆,覆盖省内绝大部分城市和地区以及邻近省     

浅谈无砂砼小桩在随岳高速公路沉降、裂缝处治中的运用

结合高速公路路基施工工程实例，分析不均匀沉降路基裂缝的原因，根据无砂砼小桩补强的机理，提出了对路基沉降、裂缝进行处治的措施，并阐述了注浆施工工艺和步骤。     

道路交通安全灰色评价方法

对国内外常用的道路交通安全评价方法进行对比和分析,提出基于灰色系统理论的道路交通安全综合评价方法,建立道路交通安全综合评价体系,为道路交通安全水平的科学评价提供理论依据。     

省汽运集团举办法律知识讲座

为提高员工的法律观念,增进法律知识和自觉遵守法律的意识,5月8日,省汽运集团公司邀请常年外聘法律顾问广东易春秋律师事务所郝振宇律师,就公司治理及经营管理中涉及的相关法律问题进行知识讲座,并邀请广东省劳动保障厅劳动争议仲裁办公室张国成仲裁员做《劳动争议调解仲裁法》专题讲座。省     

省汽运集团档案工作目标管理晋升国家二级

经省档案局和省交通集团专家评审,最近,省汽车运输集团被认定为“国家二级企业档案工作目标管理单位”。 省档案局监督指导处钟伦清处长对汽运集团档案目标管理工作的评价是：省汽运集团档案管理工作有三个特点,一是领导重视不是纸上谈兵,而是从方方面面落实在具体的工作环节中;二是档案管理制度完善,做到与时俱进,不断更新;三是项目档案管理比较系统、到位。     

无土绿化技术在随岳中高速公路边坡防护中的应用

“生态纤维”无土绿化技术是一种新型的边坡防护技术，在随岳中高速公路的红砂岩边坡中得到了试验性的应用，取得了良好的生态防护效果。从“生态纤维”无土绿化技术的产生基础，对红砂岩边坡的防护原理、施工步骤、技术要点与技术特点进行了介绍。     

强强联合 和谐共赢

10月26日下午，广东省汽车运输集团有限公司（简称省汽运集团）与阳江市国有资产监督管理委员会在阳江签订协议，受让阳江汽车运输集团有限公司（简称阳江汽运集团）100％产权。至此，省汽运集团正式入主阳江汽运集团，成为其唯一股东，并相应的取得对阳江汽运集团属下核心企业广东朗日股份有限公司控制权。     

基于BP神经网络和蜂群算法对在T-JIT环境下供应链协同风险的预警研究

为了保证T-JIT环境下供应链采购管理中顾客对产品多样化、小批量、准时化的发展需求和协同管理智能化、信息化的发展趋势,同时促进供应链采购管理、库存管理之间和供应商之间的协同稳定、高效发展,针对供应链上各节点不确定性环境的影响和需求复杂性问题的困扰,同时扩充供应链风险预警管理的理论方法和体系,提出了一种基于BP神经网络与蜂群算法(ABC-BP)相结合的优化元启发式算法,对供应链各节点协同风险进行预警分析,用蜂群算法解决了选取BP神经网络权值和阈值的随机性,采用BP神经网络对每组供应链进行协同风险预警区间划分,找出影响供应链协同风险的主要因素,随后采取相应措施预防风险发生,并用实例证明该方法的有效性与可行性。传统的BP神经网络存在收敛速度慢,容易陷入局部最小值等缺点,影响风险预警的准确性和可行性。改进的ABC-BP算法与以往BP神经算法相比时效性高、稳定性强、准确率高。该问题的研究可以预防和缓解供应链协同风险的发生,减少财力和物力的损失;同时可以满足顾客多品种、小批量、多样化的采购需求,保证供应链各节点企业之间的风险协同,为T-JIT环境下供应链协同中不确定性风险的预警管理提供了一种新的可行方法。