Optimizing production while reducing machinery lockout/tagout circumvention possibilities
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
Purpose – The optimization of production imposes a review of facility maintenance policies. Accidents during maintenance activities are frequent, sometimes fatal and often associated with deficient or absent machinery lockout/tagout. Lockout/tagout is often circumvented in order to avoid what may be viewed as unnecessary delays and increased production costs. To reduce the dangers inherent in such practice, the purpose of this paper is to propose a production strategy that provides for machinery lockout/tagout while maximizing manufacturing system availability and minimizing costs. Design/methodology/approach – The joint optimization problem of production planning, maintenance and safety planning is formulated and studied using a stochastic optimal control methodology. Hamilton-Jacobi-Bellman equations are developed and studied numerically using the Kushner approach based on finite difference approximation and an iterative policy improvement technique. Findings – The analysis leads to a solution that suggests increasing the “comfortable” inventory level in order to provide the time required for lockout/tagout activities. It is also demonstrated that the optimization of lockout/tagout procedures is particularly important when the equipment is relatively new and the inventory level is minimal. Research limitations/implications – This paper demonstrates that it is possible to integrate production, maintenance and lockout/tagout procedures into production planning while keeping manufacturing system cost objectives attainable as well as ensuring worker safety. Originality/value – This integrated production and maintenance policy is unique and complements existing procedures by explicitly accounting for safety measures.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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