Planning Production and Equipment Qualification under High Process Flexibility
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.
Notice bibliographique
Résumé
We present and solve a joint production and qualification planning problem for a manufacturing environment with high process flexibility. Various factors contribute to the complexity of the problem, one of which is product‐machine mapping: Each machine may be qualified to produce multiple products and each product can be produced on multiple machines. To meet a build‐plan, the factory needs to not only determine a multi‐machine multi‐product production schedule that accounts for sequence‐dependent setup time, but also a qualification schedule which prescribes whether and when a machine should undergo a qualification process such that it is ready to produce a product. We consider processing characteristics including sequence‐dependent setups, job splitting, and machine eligibility in addition to qualification. We formulate the mathematical model as an MILP problem that minimizes the total weighted delay. In this study, we describe two heuristic solution approaches developed for this complex decision setting and the application at Intel. We compare our approach with Intel's current approach which is a spreadsheet‐based manual approach that relies on the experience of the factory planner. The results indicate that our approach, which we call the GS approach, dominates in terms of minimizing the delay. Our approach performs well when capacity is tight and additional qualifications are considered while the Intel approach may perform better on reducing the setup and qualification time in certain problem instances, particularly those with loose capacity. As a result, an integrated approach which selects the better solution from both approaches is proposed, which shows significant reduction over the current approach in both the weighted delay and the setup and qualification time.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle