Simulation of an Unreliable Production Line
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents a simulation model to evaluate the capacity of a multi-product unreliable production line composed of m workstations and (m-1) intermediate buffers. An experimental optimization to test the deployment of buffers between workstations is used to evaluate the maximum contribution of buffers on the overall performance of the considered manufacturing system. A case study consisting of four workstations and three buffers is presented to show all the steps involved in simulation modelling and in the evaluation of the relative importance of each buffer. The purpose of this work is to address the design of the production line by taking into account the various parameters that affect the performance of the production line such as random failure and repair of workstations, the variety of products, the set-up time of workstations as product type changes, and buffer’s deployment. Analysis of the results shows the trade-offs between the different buffers and the cycle time of the production line. Based on the conjoint analysis procedure, the results report the relative importance of each buffer and give insights about the most influential buffers to achieve a minimum cycle time so that a managerial decision regarding the most viable or relevant solution can be chosen at a glance. Cet article simule la capacité d'une ligne de production composée de m stations de travail et (m-1) tampons intermédiaires. Une optimisation expérimentale pour localiser et affecter les tampons est employée afin de maximiser la performance de ce système manufacturier sériel. Les étapes de travail sont présentées sous forme d'un cas qui présente la méthodologie de modélisation par simulation et l’évaluation de l’importance relative de chaque tampon. L’analyse des résultats montre l’échange entre les tampons et le temps de cycle et fournit un guide quant à la meilleure solution. Keywords: simulationproduction linebuffer allocationconjoint analysisMots clés: simulationligne de productiontamponanalyse conjointe
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle