Comparative Evaluation of Production Efficiency: A DEA Approach
Notice bibliographique
Résumé
The rapid changes in oil prices in last five years forced companies to rethink about their manufacturing pro- cess. This paper examines application of DEA and revenue management models for measuring and im- proving of productivity of a Canadian packaging com- pany. The critical success failure factors are also high- lighted. costs, waste and under utilization of equipment. Produc- tivity measurement and improvements are key building blocks of improving operating performances. In last two decades, focus on these have shifted from attempts to characterize performance in terms of a simple indicator) to a multi-dimensional systems perspective. In contem- porary manufacturing settings, managers are required to implement suite of initiatives simultaneously rather than single initiative. In this scenario managers must consider the relative effects of one initiative on the other as each initiative may link to the outcome of the other. This paper discusses the evaluation of productivity measures by employing the method of Data Envelopment Anal- ysis (DEA). Empirical data obtained from a packaging company in Canada used to illustrate the model. The proposed model evaluate relative-to-best performance ef- ficiency of productivity improvement alternatives related to the packaging industry using multiple inputs and out- puts and it also evaluate the relative efficiency of imple- menting multiple alternatives simultaneously.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».