Characterizing and structuring a new make‐to‐forecast production strategy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To date, the theory of production in operations management has lacked a production strategy for one major segment of the manufacturing industry. For large engineered equipment, a relatively recent but increasingly common production strategy has arisen to better meet today's competitive pressures for faster delivery of more customized products without increasing costs. A hybrid of the make‐to‐order (MTO) and make‐to‐stock (MTS) production strategies, manufacturers launch major product models to a demand forecast (MTS) and then modify the partially completed products as the actual orders arrive (MTO), a production strategy we refer to as make‐to‐forecast (MTF). This paper has two purposes: (1) it describes and conceptualizes the MTF situation in a variety of industries and places the MTF strategy among the other major production strategies in the theory of production and (2) it analyzes decision rules for matching partially completed units to incoming customer orders—one of the unique and perhaps most demanding challenges of the MTF environment. It shows that two order matching rules developed in the paper outperform the ad hoc rules commonly used in practice. We test and confirm the generalizability of the superior performance of these two rules in 13 different industry variations of the MTF production situation. Last, the insights provided by the model are discussed in terms of their practical relevance.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».