Multi-centric management and optimized allocation of manufacturing resource and capability in cloud manufacturing system
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Cloud manufacturing offers the potential to make mass manufacturing resources and capabilities more widely integrated and accessible to users through network. Most related research assumes that there exists only one management center for all manufacturing resources and capabilities in a manufacturing cloud. However, this could cause the efficiency problem (e.g. scheduling time) and harm the quality of service (e.g. response time). Actually, a large-scale manufacturing cloud should have multiple management centers to deal with massive, widely distributed manufacturing resources and capabilities and users; meanwhile, the constraint of finite manufacturing resources and capabilities and the cost of remote collaboration should be taken into consideration. Thus, this article first presents the architecture for the multi-centric management with two-level scheduling strategy combining the advantages of the centralized and decentralized decision-making. Then, after quantifying the availability and the collaborative cost of the manufacturing resources and capabilities, we propose a global optimization model for the manufacturing resources and capability allocation under the multi-centric architecture. Finally, a case study adopting our new method shows that the utilization of the manufacturing resources and capabilities would be more balanced, while the cost of the total collaboration would be reduced, compared with the typical decentralized solution. The research results can support cloud manufacturing to effectively deal with the challenge of management and allocation for increasingly large-scale and distributed manufacturing resources and capabilities.
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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 | 0,000 |
| 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 découle