Robust Management of Virtual Enterprises
Notice bibliographique
Résumé
Management is one of the most challenging phases in life cycle of a Virtual Enterprise (VE). It has been found that nearly 70% of the VE cases disband prematurely. In many cases, this premature disbanding is caused by problems related to their management. In this paper, we present a study on analysis of robustness of the VE manufacturing system using the robust design technique. The objective of the study was to develop a methodology that allows for robustness analysis and show what and how variables of the VE system affect its robustness using this methodology. The study was a simulation-based experiment; in particular, the control factors were studied with an L18 experimental design, while the noise factors were with an L9 design. The Analytical Hierarchical Process (AHP) was used as the tool in this study to link the structure of a VE (namely a set of members) and the behavior of the VE (namely disband). The result of the experiment show the methodology is promising. In the science of the VE manufacturing system, this study concluded: (1) the best robustness can be achieved when the partners’ technical capabilities are considered more important than other criteria, (2) business-related criteria should be considered as equally important as other criteria, and (3) both controllable and uncontrollable factors are responsible for the robustness of the VE system in its life cycle.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».