Multiple criteria inventory classification using fuzzy analytic hierarchy process
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
A systematic approach to the inventory control and classification may have a significant influence on company competitiveness. In practice, all inventories cannot be controlled with equal attention. In order to efficiently control the inventory items and to determine the suitable ordering policies for them, multi-criteria inventory classification is used. In this paper, fuzzy analytic hierarchy process for multiple criteria ABC inventory classification has been proposed. Fuzzy Analytic Hierarchy process (Fuzzy AHP) is used to determine the relative weights of the attributes or criteria, and to classify inventories into different categories. To accredit the proposed model, it is implemented for the 351 raw materials of switch gear section of Energypac Engineering Limited (EEL), a large power engineering company of Bangladesh. In this approach, at first, related criteria have been selected (Unit price, last year consumption or annual demand, last use date, supplier, criticality, durability) and the weights of these criteria was determined using Fuzzy AHP. Then a score to each item was assigned for each criterion as triangular fuzzy number and the final normalized weighted score of each item using fuzzy set theory is calculate. Finally, Chang's extent analysis was used for the comparison of fuzzy numbers and the final scores are compared with each other. Then all items were classified into three classes according to their final score.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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