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Enregistrement W2534164515 · doi:10.1109/iesm.2015.7380207

Reliability analysis of supply chain for contingency operations

2015· article· en· W2534164515 sur OpenAlexaff
Youcef Bereriche, Daoud Aı̈t-Kadi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbabilistic and Robust Engineering Design
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainReliability (semiconductor)PopulationDistribution centerContingencyReliability engineeringFirst-order reliability methodProbabilistic logicComputer scienceDistribution (mathematics)Operations researchStatisticsEngineeringBusinessMathematicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose a probabilistic analysis approach for assessing the reliability of supply chain for contingency operation consisting of several cities. We consider that the demand of cities and the quantity of products available at distribution centre are uncertain. Also, we analyze the case where the quality of products available at distribution center is considered uncertain. We evaluate the reliability of supply chain without making any particular assumption on normality of distribution of population demand and the quantity of products available at distribution center. Also, we analyse the problem with making correlation between demand of each city and quantity of products available at distribution center. To conduct a probabilistic analysis we consider the supply chain as a structure that undergoes an external load represented by the demand of population during the crisis period and resist to this load by its strength represented by the quantity of products available at distribution center. The reliability of supply chain for contingency operation is defined as the probability that the available inventory at distribution center meets all population demand during crisis period. The supply chain is considered “failed” if the quantity available at distribution center is less than population demand during crisis period. First Order Reliability Method is used to evaluate the reliability of supply chain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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