Developing assembly line layout for delayed product differentiation using phylogenetic networks
Notice bibliographique
Résumé
Effective formation of product platforms helps adapt to product demand changes and decrease time-to-market and lead time. The product platform groups the core elements of product family members into a common module used to derive different product variants by combining it with different components. A new delayed product differentiation (DPD) platform network model, which applies median-joining phylogenetic networks (MJPN), is proposed. It is used for forming product platforms and determining the assembly line layout of modular product families. The MJPN is traditionally used for DNA sequences’ mapping, analysis, clustering and tracing evolutionary trends. The concept of assembly/disassembly modular platforms, whereby both assembly and disassembly of components are used to derive the final product variants from the platform, is utilised. The proposed model determines the required number and composition of a product platform and defines the DPD points. The developed dynamic assembly/disassembly platforms enhance routing and product mix flexibility due to having different platforms that can be used to produce the same product variant. A family of household kettles is used to demonstrate the application of the proposed model. A metric is presented for determining the effectiveness of a given platform in delaying the product differentiation, hence increasing the efficiency of mass customisation. The proposed metric, applied to the case study, demonstrated that the proposed platform formation model using MJPN is more capable of postponing the product differentiation point.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».