Planning and implementing POLCA: a card-based control system for high variety or custom engineered products
Notice bibliographique
Résumé
Many companies with high variety or custom engineered products are struggling to implement effective material control strategies on the shop floor, and finding that pull/Kanban systems are not meeting their needs in such environments. Paired-cell Overlapping Loops of Cards with Authorisation (POLCA) is a quick response manufacturing strategy designed with these situations in mind. POLCA is a hybrid push-pull strategy that combines the best features of card-based pull systems and push systems. At the same time POLCA gets around the limitations of pull systems in high variety or custom product environments. In partnership with its member companies, the Center for Quick Response Manufacturing (QRM) has recently implemented POLCA at several factories in the US and Canada. In this article, we first give an overview of the POLCA system, explain how it works and provide qualitative comparisons with pull/Kanban systems. Then, we present a step-wise procedure for implementing POLCA in a factory. Using examples from the implementation of POLCA at several factories, we address several practical issues such as computing the number of POLCA cards, determining the quantum of work a POLCA card represents, and addressing part shortages. We also discuss the different performance improvements that have resulted from these implementations including reductions in lead-time, increase in percentage of on-time deliveries and employee satisfaction.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».