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Enregistrement W2048612773 · doi:10.1080/07408170304351

Managing Demand to Optimize Production Costs

2003· article· en· W2048612773 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIIE Transactions · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesUniversity of Louisville
Mots-clésProduction (economics)EconomicsProduct (mathematics)Time horizonDemand forecastingMicroeconomicsDerived demandAggregate demandDemand managementControl (management)Demand patternsMonotone polygonIndustrial organizationEconometricsDemand curveOperations managementMathematicsMonetary economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Manufacturing firms often have to deal with a demand pattern that is characterized by fluctuations. Demand fluctuations may be caused by factors such as seasonalities, the dynamics of a particular industrial sector or of the entire economy, change in demand levels over a short product life cycle, promotions carried out by marketing, or by contracts between an organization and its customers. Typically, a firm would be able to exercise a high degree of control over its choice of contracts and over marketing promotions and very little control over the remaining factors. This paper focuses on situations in which demand fluctuations are caused by "controllable" factors. The paper develops an analytic model to examine the impact of demand fluctuations (resulting from "controllable" factors) on the production system. The objective is to manage demand to ensure that production costs are minimized for a given amount of aggregate demand over the planning horizon. The paper examines the validity of the notion that demand fluctuations always have an adverse impact on manufacturing. The results indicate that optimal demand and production patterns tend to be well-behaved monotone series that are characterized by little, if any, fluctuation. These results thus support the notion that fluctuations are undesirable. It is shown, however, that a level demand pattern is not necessarily optimal.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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