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Enregistrement W3115806436 · doi:10.18280/jesa.530621

Influencing Factors and Evaluation Model of Quality Risks in Intelligent Manufacturing Mobile Supply Chain

2020· article· en· W3115806436 sur OpenAlexvenueno aff
Yujie He

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDigital Transformation in Industry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainQuality (philosophy)Risk analysis (engineering)Computer scienceSupply chain risk managementKey (lock)Supply chain managementFuzzy logicBackpropagationIdentification (biology)Reliability engineeringArtificial neural networkEngineeringBusinessService managementComputer securityArtificial intelligenceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intelligent manufacturing (IM) supply chain (SC) involves multiple distributed agents. The mobile supply chain (MSC) technology supports the real-time management of key information resources in the supply chain of IM products. This paper explores the influencing factors and evaluation model of quality risks in IM MSC, trying to make realistic evaluation of the actual quality risks of the enterprise. Firstly, the authors constructed a quality risk identification framework for IM MSC, and a hierarchical evaluation index system (EIS) based on the factors affecting quality risks. Besides, the features and attributes of four dimensions of quality risks were specified, and the corresponding intuitive triangular fuzzy numbers were given. Next, an evaluation model was established for the quality risks of IM MSC based on backpropagation neural network (BPNN). After the evaluation of quality risks, a contract model was designed for the quality risk control in IM MSC. The proposed EIS and models were proved effective through experiments.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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