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Enregistrement W3093287060 · doi:10.22094/joie.2020.27.1

Application of Fuzzy Analytical Hierarchy Process and Quality Function Deployment Techniques for Supplier's Assessment

2020· article· en· W3093287060 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality Function Deployment in Product Design
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality function deploymentComputer scienceAnalytic hierarchy processRanking (information retrieval)Fuzzy logicVendorQuality (philosophy)Selection (genetic algorithm)House of QualityProcess (computing)Product (mathematics)Operations researchProcess managementNew product developmentService qualityEngineeringMathematicsBusinessArtificial intelligenceService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Vendor Selection Problem (VSP) has been considered in this paper as an integrated method of Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) and Quality Function Deployment (QFD) in the pharmaceutical company. In QFD method, determining the importance of the "weights" for the customer requirements is an essential and crucial issue. FAHP has been used to determine the importance of the "weights" for Product Designing which incorporates the four important attributes in a pharmaceutical company namely Cost, Standing Supplier, Delivery Time and Quality. The new approach can improve the imprecise ranking of customer requirements and provides a decision tool that facilitates the vendor selection. The most significant advantage of this integrated method is using it as a self-evaluation tool in the organization to determine weaknesses and strengths, so it can help researchers to solve this specific subject for supplier’s selection.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,268
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,263 · 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