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Enregistrement W1968519101 · doi:10.1016/j.jom.2004.10.009

Towards responsive vehicle supply: a simulation‐based investigation into automotive scheduling systems

2004· article· en· W1968519101 sur OpenAlexaff
Matthias Holweg, Stephen Michael Disney, Peter Hines, Mohamed Mohamed Naim

Notice bibliographique

RevueJournal of Operations Management · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésSupply chainAutomotive industryComputer scienceScheduling (production processes)IncentiveBuild to orderStock (firearms)Risk analysis (engineering)Operations researchBusinessOperations managementProduction (economics)MarketingEconomicsEngineeringMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Vehicle supply has traditionally been based on forecast‐driven production, and a large fraction of cars has been sold from stock—a practice which incurs considerable cost in terms of stock holding and sales incentives. Derived from successes in other industries, the benefits of responsive supply systems capable of providing customized vehicles in short lead‐times have been pointed out. While the theoretical discussion of such ‘build‐to‐order’ (BTO) strategies is well advanced, the dynamic feasibility of implementing these concepts is far from understood. Using a simulation of a multi‐tier supply chain‐system, this paper investigates the impact of altering key aspects of the scheduling activities with the objective of determining the scope for potential improvements in responsiveness of the supply chain. The simulation results show that current vehicle supply systems are not capable of supporting BTO due to insufficient feedback between supply and demand, as well as due to the strong reliance on forecasting in the scheduling process. The paper concludes with a set of recommendations on how to improve current scheduling systems towards increasing the content of vehicles built to customer order.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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