Pipe Spool Fabrication Sequencing by Automated Planning
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
Construction of Industrial facilities involves a substantial amount of piping. Pipe spools are usually pre-fabricated from a number of raw pipes and pipe fittings (e.g. elbows, flanges, tees, etc.) in fabrication shops. Pipe spool fabrication is often affected by various disruptions from within or outside the shops. Previous research mainly focuses on shop layouts, dispatching rules, buffer location and standardized products. Another critical factor, the sequencing of pipe spool fabrication, is usually overlooked. A pipe spool can be fabricated in several alternative sequences that are often decided by shop foremen based on experience. It is rare that these alternative sequences get compared and evaluated. A simulation experiment shows that shop productivity can be improved by varying spool fabrication sequence. This paper presents an investigation of Artificial Intelligence (AI) planning approach that automatically identifies the optimal fabrication sequence for pipe spools while considering various fabrication logics. Experiments are conducted with different AI planners to evaluate their capabilities. The results indicate that one of the planners is more suitable for solving the sequencing problem than others. However, it requires special pre-processing of the input that may be prohibiting for practical use. Directions of future research to overcome these limitations are discussed.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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