Data Analytics Application for Non-Conformance Reports in a Cabinet Manufacturing Facility
Notice bibliographique
Résumé
Industrialization of building construction through offsite construction and modularization is an effective approach for improving performance of construction projects. In a modular construction approach, building components are produced in a well-controlled factory environment. The components are then delivered to site, in sequence, for installation by site crews. This process reduces construction waste, improves product quality, and minimizes onsite safety incidents. As the market conditions are rapidly changing, the demand for more customized and unique products is increasing. Customers increasingly demand customized dwellings to reflect their cultural tastes and personal preferences. Cabinets in the house, kitchen or otherwise, are building components that constitute a large portion of the visible customization that customers are interested in. This paper focuses on the analysis of records in Non-Conformance Reports (NCRs) at a cabinet manufacturing facility in Alberta, Canada. An NCR record represents a defect in any product that needs a repair or rework; it captures several attributes of the defective part, such as the job number, wood species, stain, the date and time when the record is created, etc. The systematic approach presented in this study employs data analytics to the collection, cleaning, and analysis of the NCR dataset. The dataset is first analyzed as per existing operations. Various data pre-processing techniques, including attribute and instance selection and transformation, are then applied to clean the dataset. The results show that most of the “Rework” results from administrative or product handling errors, while the majority of “Repairs” result from product finishing errors. The impact of repairing the defective parts is discussed, and recommendations to reduce the number of NCRs and thereby enhance the performance of operations are presented.
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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 | 0,001 |
| 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 ».