Notice bibliographique
Résumé
In recent years, in manufacturing industry, their has been a great deal of interest in capacity planning because the focus is shifting on techniques that determine flexibility of the amount and timing of work center capacity to satisfy the master production schedule. There are several techniques available for preparing work center capacity plans under crisp environment, but there is a scarcity of technique available for finding the required capacity in terms of labor hours under fuzzy environment. In the present thesis, we analyze the Bill of Labor (BOL), Resource Profile (RP) and Capacity Requirements Planning (CRP) approaches under fuzzy environment with a variety of assumptions. Chapter 1 provides an introduction to the concepts of capacity planning problems considered in the thesis, followed by the literature survey in Chapter 2. The capacity analysis under fuzzy envi onment using BOL approach for rough cut capacity planning (RCCP) is considered in Chapter 3. Assuming that all the components of an item are manufactured in the same time period as the end item, i.e. lead-time offsets are considered to zero. Chapter 4 deals with the capacity analysis under fuzzy environment using RP approach for RCCP by including the lead-time dimension in it. Chapter 5 deals with the capacity requirements planning under fuzzy environment. Finally, conclusion, contribution and recommendations for further research on the aforementioned problems are presented in Chapter 6.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».