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Enregistrement W3088867108

Designing a Global Manufacturing Network for Local Final Assembly

2020· article· en· W3088867108 sur OpenAlexaboutno aff
Johan Hagert Oldgren, Joseph Olsson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOutsourcing and Supply Chain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal networkFactory (object-oriented programming)Variety (cybernetics)Key (lock)Supply chainManufacturing engineeringComputer scienceEngineeringBusinessProcess managementMarketingTelecommunicationsArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This master’s thesis explores how a Global Manufacturing Network can be designed with predefined requirements for local final assembly at an overseas plant. This was done in collaboration with Alfa Laval, where the global manufacturing network of Freshwater Generators (FWGs) was analyzed. The study evaluated options of sourcing directly from suppliers and via the main factory to different extents. A competitive solution is the adoption of Knocked-Down, a methodology to ship all the required parts in arranged kits from the global manufacturing site to the local, overseas sites in the network. These types of networks imply higher throughput times caused by added processes, such as kitting, packaging, and sorting. Therefore, these processes should be allocated appropriately, capitalizing on differences in salary levels and expertise between the sites in the network. A literature review was conducted to establish solid knowledge within the areas of Global Manufacturing Networks, Global Trade Rules, and Knocked-down Supply Chains. Thereafter, an understanding of the global manufacturing network for FWGs was established, through triangulation of qualitative and quantitative data. Interviews with 18 key employees and managers at Alfa Laval were conducted together with an extensive archival research. A systematic analytical framework was followed, and a variety of different network designs was compared and evaluated against each other. This was done by applying existing, theoretical frameworks and conducting a cost driver analysis. For the specific case, the cost drivers were quantified, and an analysis was conducted to clarify how they can be reduced, through improved operations efficiency. The study suggests that Alfa Laval should strive to design a Hub & Spoke network, utilizing its main global site to achieve high economies of scale, while still having local presence. Aligned with theoretical frameworks, adopting a Semi Knocked-Down (SKD) setup was the most cost-efficient solution that fulfills the predefined requirements. The network type includes pre-assembly at the main site, which allows considerable synergies in assembly, sourcing, and inventory costs, together with a remarkable reduction of the kitting time. For the specific case, total cost per unit could be reduced by 10-15% by switching to SKD from the current Completely Knocked-Down (CKD). The total cost per unit could be reduced further by a list of recommended actions, eliminating double work, reducing inefficiencies, and making well-informed trade-offs. The existing theory on knocked-down supply chains has mainly analyzed the automotive industry and how companies can adopt these network designs to enter emerging markets. This master’s thesis of a non-automotive company shows that knocked-down can be applied for already established markets. It can be used to improve competitiveness through increased utilization of economies of scale and synergies between the sites in the global network. The study shows that Customs Duties and Value-added Taxes can have a big impact on the total manufacturing cost and that global manufacturers should pursue “Tax-policies engineering”. Lastly, this study shows that the choice of a knocked-down network design can be influenced by the Rules of Origin. Keywords: Global Manufacturing Network, Knocked-down Supply Chains, Semi-Knocked Down, Completely Knocked-Down, Customs Duties, Value-added Taxes (VAT), Rules of Origin

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,195 · 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'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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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