Availability consideration in the optimal selection of multiple-aspect RMS configurations
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.
Notice bibliographique
Résumé
Machine availability has a profound influence on the performance of manufacturing systems. This paper extends a model for optimizing reconfigurable manufacturing systems (RMS) configurations with multiple-aspects to incorporate the effect of machine availability using the universal generating function (UGF). Two powerful meta-heuristic optimization techniques, namely genetic algorithms (GAs) and tabu search (TS), are used for optimizing the capital cost and system availability of the RMS configurations. The optimized configurations can handle multiple-parts and their structure is that of flow lines allowing paralleling of identical machines in each production stage. The various aspects considered in the RMS configurations include arrangement of machines, equipment selection and assignment of operations. A case study is presented and implementation of the optimization model is carried out using MATLAB software. The results of using both GAs and TS to solve the problem are then reported and compared for validation. Analysis of different cases of availability consideration including infinite and no buffer capacity is performed and results are compared to those obtained when machine availability is not considered. It has been shown that considering availability affects the optimal configuration selection and increases the required equipment. This increases the costs of the near-optimal configurations obtained especially in the case without buffers. The presented model can support the manufacturing systems configuration selection decisions at both the initial design and reconfiguration stages.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle