Solutions selection based on the <scp>P</scp> ‐graph integrated data envelopment analysis for material scheduling in the ethylene production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Material scheduling is significant in the ethylene production process. However, factors such as the production scale and the technology also affect the choice of material scheduling solutions. Therefore, this paper proposes a novel P‐graph methodology integrated data envelopment analysis (DEA) for the solutions selection of material scheduling. First, based on the basic procedure, a scheduling superstructure model expanding from the time dimension is built. With the cost as the objective function, the optimal and partially feasible scheduling solutions are generated based on the P‐graph, and the results are analyzed in detail with reference to ISA‐95. Then the DEA is used to analyze the indicators of material consumption and product yields to give a selection strategy from the input‐output perspective. The optimal solution and suboptimal solution sets are evaluated and analyzed, and decision making units (DMUs) with the highest score are calculated. Based on the scheduling solution with the highest score and relatively low cost, the potential adjustment of other solution is also given. Finally, a complete base of material scheduling solution has been implemented, which provides more references for decision makers. This paper considers the lowest cost as the goal and gives a more suitable alternative from the perspective of input‐output efficiency in combination with the actual production conditions, which is a good extension of the P‐graph.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».