Coordination and Priority Decisions in Hybrid Manufacturing/Remanufacturing Systems
Notice bibliographique
Résumé
Companies are increasingly realizing the need to coordinate their manufacturing and remanufacturing operations. This can be a challenge due to the inherent variability in the condition and amount of returns, which has a direct impact on remanufacturing costs and leadtimes. In this paper, we develop a modeling framework to compare two alternative strategies that use either manufacturing or remanufacturing as the primary means of satisfying customer demand. Of course, in the event that the demand cannot be met by the prioritized process, the secondary process is used as a contingency. In our basic model, the priority decisions are made at the component level in replenishing the serviceable inventory, while the disposal and new component ordering decisions are made independently. The second model represents the coordination of remanufacturable and new component inventory control decisions. Using simulation‐based optimization on a large number of experiments, we observe that when prioritization is in the upstream echelon and there is no coordination in managing component stocks, there exists a critical return ratio, below which it is beneficial to give priority to manufacturing and above which it is beneficial to give priority to remanufacturing. We also see that coordinated control of the component inventories considerably reduces the importance of prioritization. These observations remain valid when congestion in the shop floor is also taken into account. We also study the benefits of state‐dependent dispatching policies in a realistic case.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».