Production control of unreliable manufacturing systems producing defective items
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
Purpose This paper seeks to address the production control problem of a failure‐prone manufacturing system producing a random fraction of defective items. Design/methodology/approach A fluid model with perfectly mixed good and defective parts has been proposed. This approach combines the descriptive capacities of continuous/discrete event simulation models with analytical models, experimental design, and regression analysis. The main objective of the paper is to extend the Bielecki and Kumar theory, appearing under the title “Optimality of zero‐inventory policies for unreliable manufacturing systems”, under which the machine considered produced only good quality items, to the case where the items produced are systematically a mixture of good as well as defective items. Findings The paper first shows that for constant demand rates and exponential failure and repair time distributions of the machine, the Bielecki‐Kumar theory, adequately revisited, provides new and coherent results. For the more complex situation where the machine exhibits non‐exponential failure and repair time distributions, a simulation‐based approach is then considered. The usefulness of the proposed models is illustrated through numerical examples and sensitivity analysis. Originality/value Although the decisions taken in response to demands for productivity have a direct impact on product quality, management quality and production management have been traditionally treated as independent research fields. In response to this need, this paper is considered as a preliminary work in the intersection between quality control and production control issues.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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