Part-level Sequence Dependent Setup Time Reduction in CMS
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
This paper presents the idea of creating cells while reducing part-level sequence-dependent setup time in general cellular manufacturing systems (CMS). Setup time reduction in CMS has gained modest attention in the literature. This could be attributed to the fact that the fundamental problem in cell formation in CMS has been mainly related to material handling and machine utilization while setup time was assumed to implicitly decrease as a result of grouping similar parts in a manufacturing cell. Despite more than three decades of CMS’s history, it has been relatively recent that setup time has been included in cell formation problems and found a place in the existing models. However, sequence-dependent setup time in the literature has been dealt with mostly within the context of scheduling “part-families” in a single manufacturing cell or in the allocation of parts to flow line cells. The present model includes the three fundamental elements of a cell formation procedure: machine utilization, intercellular movement and setup time. This therefore provides a basic structure that would serve as a general sub-model for real manufacturing cell formation problems including any type of setup time and manufacturing cell. Due to computation time and complexity of the problem, a solution approach based on theGenetic Algorithm based (GA-based)heuristic has been discussed and the solution of a sample problem has been compared with that of conventional optimization software. The results indicate a reasonably satisfactory performance by the GAbased heuristic in terms of accuracy and computation time.
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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