A fast-response production-inventory model for deteriorating seasonal products with learning in set-ups
Notice bibliographique
Résumé
The classical production-inventory model assumes that both demand and set-up costs are constant.However, in real manufacturing environment, managers usually embark on continuous improvement programmes that often lead to more effective use of tools and machineries and consequently reduction in set-up costs.In fact, constant emphasis on reduction of set-up costs is usually cited as one of the factors responsible for the efficiency of Japanese manufacturing methods.On the other hand, the demand for seasonal product is often characterized by a mixture of time-dependent patterns over the entire season.This paper investigates the effect of learning-based reduction in set-up costs on the optimal schedules and costs of a production-inventory system for deteriorating seasonal products.The demand pattern is a general three-phase ramp-type demand function that represents the various phases of demand commonly observed in many seasonal products in the market.A two-parameter Weibull-distribution function is used for the deterioration of items in order to make the model more generalized and realistic.The study further presents two different multi-period production strategies that can ensure a fast-response to customers' demand and compare them with the usual single period strategy.The Numerical example and sensitivity analysis shows that learning-based reduction in set-up costs leads to higher production frequency and shorter production runs which are vital aspects of the just-in-time (JIT) philosophy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».