Optimal Capacity Conversion for Product Transitions Under High Service Requirements
Notice bibliographique
Résumé
We consider the capacity planning problem during a product transition in which demand for a new-generation product gradually replaces that for the old product. Capacity for the new product can be acquired both by purchasing new production lines and by converting existing production lines for the old product. Furthermore, in either case, the new product capacity is “retrofitted” to be flexible, i.e., to be able to also produce the old product. This capacity planning problem arises regularly at Intel, which served as the motivating context for this research. We formulate a two-product capacity planning model to determine the equipment purchase and conversion schedule, considering (i) time-varying and uncertain demand, (ii) dedicated and flexible capacity, (iii) inventory and equipment costs, and (iv) a chance-constrained service-level requirement. We develop a solution approach that accounts for the risk-pooling benefit of flexible capacity (a closed-loop planning approach) and compare it with a solution that is similar to Intel's current practice (an open-loop planning approach). We evaluate both approaches with a realistic but disguised example and show that the closed-loop planning solution leads to savings in both equipment and inventory costs and matches more closely the service-level targets for the two products. Our numerical experiments illuminate the cost trade-offs between purchasing new capacity and converting old capacity and between a level capacity plan versus a chase capacity plan.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».