A Discrete Stress–Strength Interference Theory-Based Dynamic Supplier Selection Model for Maintenance Service Outsourcing
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
Maintenance service outsourcing is a strategic driver for asset intensive industries pursuing the enhancement of supply chain performance. Maintenance service supplier selection plays a relevant role in this premise since its significant impact on equipment availability, and hence, on business success. To periodically review suppliers' performances and update the outsourcing contract, a discrete stress-strength interference (DSSI) theory-based dynamic supplier selection model is presented for maintenance service outsourcing process. Taken account of the influence of randomness and uncertainty, a novel and universal evaluation criterion, demand fulfillment level (DFL) is introduced based on the DSSI theory. DFL is relevant to two random variables, which are random user's service order quantity (stress) and random supplier's service fulfillment quantity (strength), and DFL is defined as the probability that the latter (strength) is larger than the former (stress). Based on DFL, the proposed model can help users outsource the corresponding maintenance service to the most suitable supplier (maximum supplier reliability) at different periods. The decision rule can be described as a dynamic 3-D diagram, according to which decision makers can periodically review suppliers' performances and update the outsourcing contract. A case study on maintenance service supplier selection problem for a steel company illustrates the effectiveness of the proposed model.
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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 | 0,000 | 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