Technology diffusion planning for ERP in aircraft manufacturing industry
Notice bibliographique
Résumé
The Enterprise resource planning (ERP) and material requirement planning (MRP/MRP-II) are few of the key considerations in any complex manufacturing industry. The requirement of ERP and MRP for aircraft industry is growing at a phenomenal rate. The advancement in material and manufacturing management systems has changed the dynamics of shop-floor scene. The induction of smart materials and nano-technology, ultra-high speed machining technologies and psychometric testing of highly skilled labor in a target focused team environment has tremendously enhanced the performance expectation from Man, Machine and Resources. The resource-management and supply-chain-management is becoming extremely complex and require dedicated ERP modules for better management and effective control over the industrial and financial activities through integrated business intelligence (BI) software. The implementation of ERP in industry is a cumbersome process and takes years before it yields and reveals its effectiveness. Research in all these areas is making a phenomenal addition to the volume of knowledge in limited time. The concept of competitiveness demands that the integrated framework for ERP adoption be planned for aircraft industry prior to its deployment. So as to minimize its deployment-span in terms of time and to curtail financial overheads. A number of working principles and guidelines have already been developed in other industries and can be employed in a variety of ways in aircraft industry for optimum performance and to earn competitiveness through ERP suites. This paper provides guidelines for planning ERP and detailed mapping of all activities for ERP in aerospace-industry for effective production planning and control.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».