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Enregistrement W3107251879 · doi:10.1142/s0219686721500086

A Mathematical Model for the Sustainable Design of a Cellular Manufacturing System in the Tactical Planning of a Closed-Loop Supply Chain Featuring Alternative Routings and Outsourcing Option

2020· article· en· W3107251879 sur OpenAlexaff
Amirreza Hooshyar Telegraphi, Akif Asil Bulgak

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Manufacturing Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Manufacturing and Logistics Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemanufacturingCellular manufacturingSupply chainControl reconfigurationOutsourcingProcess (computing)Production (economics)Function (biology)Quality (philosophy)Computer scienceOperations researchManufacturing engineeringEngineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a new mathematical model is presented for a cellular manufacturing system into tactical planning of a closed-loop supply chain to build a sustainable manufacturing enterprise. On the manufacturing side of the model, a comprehensive cellular manufacturing system is designed considering dynamic cell configuration, alternative process routings, lot splitting, sequence of operations, multiple units of identical machines, machine capacity, machine adjacency requirements, and cell size limits. On the closed-loop supply chain side of the model, different activities are considered including acquiring returned products, setting up the system for the implementation of disassembly operations, inventory holding of the returned products, remanufacturing the parts having high quality, and disposing of the returned products that cannot be economically recovered. The mathematical model in this paper, to the best of our knowledge, is the first model reducing the total costs of the cellular manufacturing system while considering the alternative process routings and subcontracting of the part demands. A detailed economic analysis is done on the large-sized example problem of the mathematical model to investigate the impacts of adopting different production policies such as internal production, inventory holding, and subcontracting as well as different manufacturing attributes such as dynamic reconfiguration and alternative process routings. The mathematical model is also solved for different instances to investigate the effects of incorporating subcontracting, alternative process routings, and dynamic reconfigurations in the model. Sensitivity analyses are also conducted to investigate the effects of the recovery rate of returned products on the objective function value and the number of returned products to be acquired. The effect of taking alternative process routings into consideration on the objective function value is also investigated.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,236
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 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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