Identification and weighting factors influencing the establishment of a single minute exchange of dies in plastic injection industry using VIKOR and Shannon Entropy
Notice bibliographique
Résumé
Single minute exchange of dies (SMED) is one of the most important tools to achieve lean production system. The main idea of this system is to provide methods and to use creative and innovative solutions for continuous improvement. Due to the importance of this issue and its effect on reducing waste during the production process, this study presents a method to identify and to weight factors in the establishment of a single minute exchange of dies in 14 plastic injection factories. In this study, fourteen factories in injection industry were chosen and the factors influencing the implementation of single minute exchange of dies were identified. Following data collection, decision matrix was formed and the weight of each factor was determined by using Shannon Entropy. Then, in order to determine the readiness of factories, VIKOR method was used to rank companies. The results indicate priorities of the following factors in establishing SMED that include: Senior management support, technical capabilities, technical knowledge of staff and consultants, knowledge of mold design, manufacturing infrastructure, team work, combination of the project team work, benchmarking, training, clear understanding of project objectives, rewards and motivation, proper management expectation, project management, teamwork and organizational culture. Practical implications: Due to the factors, Top manager can make the best decision for implementing of SMED technique. This study develops factors influencing on SMED implementation based on Shannon and VIKOR methods for ranking parameters and plants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».