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Enregistrement W3213111692 · doi:10.1016/j.ifacol.2021.08.024

Properties of Metal Extrusion Additive Manufacturing and Its Application in Digital Supply Chain Management

2021· article· en· W3213111692 sur OpenAlexaff
Zahraa Lotfi, Amir Mostafapur, Ahmad Barari

Notice bibliographique

RevueIFAC-PapersOnLine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ontario Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManufacturing engineeringSupply chainProduction (economics)Discrete manufacturingProduct (mathematics)Digital manufacturingComputer scienceDigital economyProduct lifecycle3D printingBusinessIndustrial organizationIndustrial engineeringCommerceNew product developmentMechanical engineeringEngineeringEconomicsMarketingMathematicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Fourth Industrial Revolution with a global demand for digital product life-cycle and the digital economy. The pervasiveness of internet of things, sensors, artificial intelligence, machine learning, and particularly digital manufacturing and digital supply chain management led to the formation and development of the digital economy. A digital device alters from an auxiliary tool to an essential production element when the cost of production is low and the needs for inventory is minimized, so that it can be used for different financial levels. In fact, the development of digital production systems and supply chain will not only affect how the supply chain is managed, but also will define the concurrency of the production with the other activities in product life-cycle. In this paper, the role of Material Extrusion Additive Manufacturing (MEAM) on Digital Production Systems and supply chain management is investigated. It is discussed how MEAM is comparable to the other metal 3D printing methods, in terms of machine cost, printing and post-processing. In addition, it is discussed that considering overall mechanical properties of the final products, production requirement, and cost what can be expected as the role of MEAM in digital production’s economy.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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