Optimal operations sequence retrieval from master operations sequence for part/product families
Notice bibliographique
Résumé
This research capitalises on commonalities between members of a product family to increase the speed, consistency and efficiency of constructing a master operations sequence and optimal operations sequences for new variants. Two novel mixed integer programming (MIP) models are developed for generating master operations sequence based on available operations sequences of a family of part/product variants. The use of master operations sequence reduces the time, cost and effort required for developing new operations sequences, hence improving the planning efficiency and productivity. The first MIP model is developed for variants with serial operations sequence while the second is a generalised model for serial, networked operations sequences or a combination of both structures. The developed models generate master operations sequences which have minimum total dissimilarity distance from existing variants. The master operations sequence is then used to construct the operations sequence for new variants falling within or significantly overlapping with the boundary of the considered product family. As the number of operations increases, the efficiency of mathematical models decreases. Therefore, a novel algorithm is proposed to generate master operations sequences for product variants with any type of process sequence structure (i.e. serial, networked, or combination). Computational results demonstrated the capability of developed MIP algorithms to find optimum solutions and optimal operations sequence for new variants in a fraction of a second in most cases of small, medium and large size studied problems. Two assembly and fabrication case studies are provided for demonstration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».