Integration of process planning and production planning and control in cellular manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Organisations willing to succeed in global competition have to integrate their internal and external processes. This especially includes planning and production control (PPC) processes. Optimised allocation of the production resources and quick response to demand changes result in lower cost and improvement of production performance. Practitioners and researchers have been trying to achieve these goals using production planning techniques. Although the results are significant, it seems necessary to integrate production operations in order to improve the production performance. The goals, information and decisions taken in production planning and control and process planning are often very different and difficult to integrate in Cellular Manufacturing (CM) environments. Designing an efficient PPC system and integrating it with process planning in a cellular environment is of the same importance. The following paper proposes first a comprehensive framework of integrated process planning and production planning and control in CM. Then, with respect to this framework and utilising the domain knowledge in the area of CM systems, an integrated model based on Integrated Definition Modeling Language is developed. The application of the models has been considered as a case study for a production system in electronics and telecommunication sector in a plant in Iran. The validity and completeness of the proposed model is tested by a panel of experts in the areas of production planning and control in CM environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».