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Enregistrement W3041236685 · doi:10.21608/ijisd.2020.101606

Discrete Event Simulation Software for Agent-Based Supply Chain Demand

2020· article· en· W3041236685 sur OpenAlexaff
Haider Al-Fedhly, Duncan Folley

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Industry and Sustainable Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSupply chainService managementContext (archaeology)Service (business)Discrete event simulationDemand patternsSupply chain managementSupply and demandSoftwareDemand managementRisk analysis (engineering)Industrial engineeringSimulationBusinessEngineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Customer satisfaction is the ultimate goal of the supply chain. At the same time, business success relies on the income made from offering service. With increasing competition, complexity, higher variety and advancing technology; supply chain management SCM is becoming challenging. Many tools have been commercialised to assist in the analysis, design, management, and evaluation of supply chains (SC). Simulation software is one of common manager’s aids that facilitates the modelling and calculation of more complicated situations. Firstly, demand have been defined based on the literature to develop an appropriate concept. Complex elements of external and internal variables affect the SC performance especially at service level. The purpose of this research is to analyse different aspects of demand then to develop a demand agent that is able to simulate a wide range of real life demand cases within the context of supply. It has been utilized as a development and modelling environment for several reasons. In addition to its 3D GUI, it offers powerful development and customizations by its features. Moreover, it can be a promising tool if combined with the numerical based applications in order to transform supply chain performance to a next level by adopting the white-box examining method and value streaming. Agent based demand have been developed using the provided C++ programming facilities of the chosen simulation software application. Virtually, demand object can be used as a powerful option in SC or production network simulation as well. In addition, it can be used in both pull and push production strategies instead of just a “sink” within the environment. An experiment has been carried out to examine the effect of different distribution patterns. Four pattern have been tested for both supply and demand: uniform, normal, triangular, and exponential. A supply object is used to represent the product end line. It has been observed that proposed demand object behaved according to the design input. Result shows that distribution type at the same frequency have different effect on service level. It also suggests that waiting variable can significantly affect the service level.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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