MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3170059756 · doi:10.5267/j.ijiec.2021.5.001

A producer-retailer incorporated multi-item EPQ problem with delayed differentiation, the expedited rate for common parts, multi-delivery and scrap

2021· article· en· W3170059756 sur OpenAlexvenueno aff
Yuan-Shyi Peter Chiu, Tiffany Chiu, Fan‐Yun Pai, Hua Yao Wu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Industrial Engineering Computations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScrapSupply chainComputer scienceConvexityOperations managementOperations researchOperating expenseHessian matrixHolding costReliability engineeringBusinessEconomicsEngineeringMarketingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transnational producers facing the present-day competitive global supply-chain environments need to pursue the most appropriate manufacturing scheme, quality screening task, and stock shipping plan to satisfy customer’s timely multi-item requirements under minimum overall product fabrication-delivery expenses. This study develops a producer-retailer incorporated multi-item two-stage economic production quantity- (EPQ-) based system with delayed differentiation, expedited-rate for common parts, multiple deliveries plan, and random scrap. It aims to assist current manufacturing firms in achieving the aforementioned operating goals. Mathematical methods help us build an analytical model to explicitly portray the studied problem’s features and derive its overall system expenses. Hessian matrix equations and optimization approaches help us prove convexity and derive the cost-minimized fabrication- delivery decision. This study gives a simulated example to illustrate the research outcome’s applicability and the proposed model’s capabilities numerically. Consequently, diverse crucial information becomes obtainable to the manufacturers to facilitate various operating decision makings as follows: (i) the cost-minimized fabrication-delivery policy; (ii) the behavior of system’s overall expenses and operating policy regarding mean scrap rate, and different relationships between common part’s values and completion-rate; (iii) the system’s detailed cost components; (iv) the system’s overall expenses, utilization, and common part’s uptime concerning different common part’s expedited rates; and (v) the collective effects of critical system features on the overall expenses, uptime, and optimal cycle length, etc.

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)0,002
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 seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Industrial Engineering ComputationsMême sujetSupply Chain and Inventory ManagementTravaux en français237 207