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Enregistrement W2014762089 · doi:10.1115/detc2009-86263

Customer-Centric Product Modeling for Rapid Product Identification in One-of-a-Kind Production

2009· article· en· W2014762089 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueProduct Development and Customization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceIdentification (biology)Product (mathematics)Data miningProduction (economics)Fuzzy logicProcess (computing)New product developmentCluster analysisIndustrial engineeringQuality (philosophy)Scheme (mathematics)Machine learningArtificial intelligenceEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One-of-a-kind production (OKP) is a new manufacturing paradigm to produce customized products based on requirements of individual customers while maintaining the quality and efficiency of mass production. In this research, a customer-centric product modeling scheme is introduced to model OKP product families by incorporating the customer information. To develop this modeling scheme, data mining techniques, including fuzzy pattern clustering method, and hybrid attribute reduction method, are employed to achieve the knowledge from the historical data. Based on the achieved knowledge, the different patterns of OKP products are modeled by different sub-AND-OR trees trimmed from the original AND-OR tree. Since only partial product descriptions in a product family are used to identify the optimal custom product based on customer requirements, the efficiency of custom product identification process can be improved considerably. A case study to identify the optimal configuration and parameters of window products in an industrial company is used to demonstrate the effectiveness of the introduced approach.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,203 · 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

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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