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Enregistrement W2898990208 · doi:10.5267/j.ijiec.2018.8.002

Evolution of clustering techniques in designing cellular manufacturing systems: A state-of-art review

2018· review· en· W2898990208 sur OpenAlexvenueno aff
Aidin Delgoshaei, Armin Delgoshaei, Ahad Ali

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Industrial Engineering Computations · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Manufacturing and Logistics Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCellular manufacturingCluster analysisState (computer science)Computer scienceState of artCell formationManufacturing engineeringIndustrial engineeringEngineeringArtificial intelligenceMathematical optimizationMathematicsData scienceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a review of clustering and mathematical programming methods and their impacts on cell forming (CF) and scheduling problems. In-depth analysis is carried out by reviewing 105 dominant research papers from 1972 to 2017 available in the literature. Advantages, limitations and drawbacks of 11 clustering methods in addition to 8 meta-heuristics are also discussed. The domains of studied methods include cell forming, material transferring, voids, exceptional elements, bottleneck machines and uncertain product demands. Since most of the studied models are NP-hard, in each section of this research, a deep research on heuristics and metaheuristics beside the exact methods are provided. Outcomes of this work could determine some existing gaps in the knowledge base and provide directives for objectives of this research as well as future research which would help in clarifying many related questions in cellular manufacturing systems (CMS).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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