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Enregistrement W1971414088 · doi:10.1108/17410381011077964

A computer simulation approach to evaluating assembly line balancing with variable operation times

2010· article· en· W1971414088 sur OpenAlexaff
Biman Das, Jesus M. Sanchez‐Rivas, Alberto Garcia‐Diaz, Corinne MacDonald

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing Technology Management · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAssembly Line Balancing Optimization
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaximizationMinificationLine (geometry)Assembly lineComputer scienceVariable (mathematics)SimulationMathematical optimizationEngineeringMathematicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to develop a computer simulation model to evaluate the bowl phenomenon and the allocation at the end of the line of stations with either greater mean operation times or higher variability of operation times. Design/methodology/approach The model was developed on the basis of a realistic case problem and applied to a six‐station assembly line. The evaluation criteria were the: minimization of the total elapsed time; maximization of the average percentage of working time; and minimization of the average time in the system. Findings The performance of an assembly line with independently normally distributed operation times could be improved by applying the bowl phenomenon. The allocation of large operation mean times to stations located near the end of the line did not produce improved results. Instead a more balanced allocation proved to be more significantly effective. On the other hand, the assignment of larger variability of operation times to the stations near the end of the line improved the performance of the assembly line. Originality/value The investigation contributed to the computer simulation approach to solving assembly line problems that dealt with the impact of normally distributed operation times on the bowl phenomenon and assembly lines with increasing mean operation times and higher variability of operation times at the end of the line of stations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations31
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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