Inventory evaluation and product slate management in large‐scale continuous process industries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Managing production and inventory for large‐scale continuous processing plants is a key to success in the chemical process industry, particularly in the production of commodity polymers such as polyethylene and polypropylene. When setting up a production schedule, planners must consider the effects of off‐grade production and production rate penalties, which are typically sequence‐dependent as products are transitioned from one to another, as well as inventory holding costs and capacity constraints. We call this the continuous economic lot sizing and scheduling problem (CELSP) to distinguish it from closely related problems found in discrete part production industries. We present a formulation that addresses the particular aspects of the CELSP and apply the proposed mathematical modeling approach to several plants of a chemical processing company. This company was concerned with ensuring the plants were carrying proper amounts of inventory and with evaluating the number of products produced at each plant. Our results show actual overall inventory levels were close to the levels suggested by our model and therefore company plans for further inventory reductions would not be appropriate. However, the company should carefully consider the addition of new products to current plant product slates. Due to the effects of product transitions and inventory levels, even adding products with significant contribution margins may negatively affect the financial performance of the plant.
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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 | 0,002 |
| 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 ».