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Enregistrement W2071266206 · doi:10.4271/2012-36-0218

Modification of a Plant's Engine Assembly Line to Reduce Employee Movement and Increase Productivity

2012· article· en· W2071266206 sur OpenAlexaff
Sergio Marcio Sousa, Mário Lúcio Cordeiro Araújo, Aline da Cassia Fonseca, Silvano Weslley Nascimento, Marcos Cesar Sousa

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAssembly Line Balancing Optimization
Établissements canadiensChrysler (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssembly lineProductivityMovement (music)Line (geometry)Automotive engineeringComputer scienceBusinessEngineeringMechanical engineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Modification of the workstations of the automaker engine assembly line in the Betim/MG unit, with a focus on ergonomics, reducing employee movement during the implementation of activities by eliminating activities that do not add value to the product. The entire project was structured according to WCM <i>(World Class Manufacturing)</i> methodology that consists of concepts, principles and techniques for managing operational processes, inspired by the Toyota Production System (<i>TPS</i>), which focuses on wastage elimination. The WCM is supported by technical and management pillars and the one used in this study was the WO <i>(Workplace Organization)</i> that seeks to create an ideal workplace to achieve maximum safety, improved quality, and maximum value in product transformation. The premise for the development of the solutions was the minimum use of resources, prioritizing simplicity of the devices by applying concepts of low cost automation (<i>LCA</i>) leaving the material near the assembling point. The results were workstations with balanced assembly times, thus increasing productivity by 30%, providing greater safety in the activities of the operator and a reduction of 39% in the activities that add no value to products.</div></div>

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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