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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 OpenAlexaff
Alireza Alinezhad, Azadeh Seif

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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