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Enregistrement W3191779640 · doi:10.32920/ryerson.14657724.v1

Web based cost management tool prototype development using temporal-activity based costing (Temporal-ABC)

2021· preprint· en· W3191779640 sur OpenAlexaboutno aff
Mourougavelou Vaithianathan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueOperations Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivity-based costingProduct cost managementCost driverTarget costingCost estimateComputer scienceOverhead (engineering)Product (mathematics)Cost accountingManufacturing engineeringOperations managementProcess managementBusinessSystems engineeringEngineeringCost engineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cost management system is a powerful tool for managers to understand manufacturing plant performance. It is essential for any organization to develop a cost management system to estimate the product cost and to account actual cost spent for the product manufacturing. The Activity Based Costing (ABC) system has recently attracted the attention of many companies and is considered to provide better information about the cost pattern and the relationship between resources and activities. However, a survey of earlier research reveals that there are several difficulties to estimate the true product cost due to selection of overhead drivers to activities. To overcome these difficulties Temporal-ABC has been developed by Dr. K.D. Tham. In the first part of the report, costing system implementation issues are studied through real-time case studies. Then, research has been conducted and web-based proptotype application is developed using Temporal-ABC through collaboration with a world-class electronics industry - Celestica Inc. Toronto, Canada. The developed prototype demonstrates the application of Temporal-ABC for cost estimation at Celestica.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,210 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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