MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3022992088 · doi:10.46254/j.ieom.20190203

A Combined VSM and Kaizen Approach for Sustainable Continuous Process Improvement

2019· article· en· W3022992088 sur OpenAlexaff
Sadaf Zahoor, Walid Abdul‐Kader, Hamza Ijaz, Atif Qayyum Khan, Zeeshan Saeed, Shoaib Muzaffar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Industrial Engineering and Operations Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKaizenValue stream mappingManufacturing engineeringOverall equipment effectivenessLean manufacturingProcess (computing)DowntimeLean laboratoryEngineeringComputer scienceProcess engineeringReliability engineeringProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The issues related to setup downtime, raw material waste, and the quality defects are inevitable in the flexographic printing business. To enable sustainable continuous process improvements within the printing process, lean manufacturing methodologies, such as Value Stream Mapping, (VSM), can be a competitive management approach. Therefore, this study explores how the systematic application of VSM in a flexographic printing process can foster further the process improvement when combined with other lean activities, such as, 5S, single minute exchange of die (SMED), and kaizen etc. To assess the contribution of this lean approach, the Overall Equipment Effectiveness, (OEE), and manufacturing costs are taken as performance metrics. The results demonstrate that when integrated with 5-why root cause analysis and kaizen, VSM improved OEE by 24.31% and reduced manufacturing costs from US$0.762 million to US$0.6 million. Hence, the significance of the proposed combined lean approach for continuous improvement is reached.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Industrial Engineering and Operations ManagementMême sujetQuality and Supply ManagementTravaux en français237 207