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Enregistrement W4237136653 · doi:10.24124/2010/bpgub1461

A cross plant comparison of an ERP/MRP system

2010· dissertation· en· W4237136653 sur OpenAlexafffund
Tera-Lee Dodsworth

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésSupply chainPurchasingBullwhip effectTransparency (behavior)Inventory controlOrder (exchange)Operations managementBusinessRationingSupply chain managementOperations researchProcess managementComputer scienceMarketingEconomicsEngineeringFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In July 2007 Kemira Chemicals implemented a new ERP/MRP system in its North American Operations. The focus of this project is to compare inventory management practices at two Kemira plants both of which have long supply chains but elected to utilize the MRP system in different ways. The Prince George plant manages raw material inventories internally and the Bushy Park plant which is managed externally through the use of brokers. Due to the fact that forecasting is not customer order driven we can see considerable evidence of the bullwhip effect ...The four common bullwhipping behaviours: poor forecasting methods, order batching, price variations and the rationing game have all been observed in both supply chains throughout the research period ... Wherever possible visibility and control within the supply chain should be improved to mitigate risk ...The following recommendations should be implemented immediately. Bushy Park should fully employ all its purchasing activities in the ERP/MRP system. Communication should be improved between Kemira and its brokers to improve transparency of raw material inventory as it moves through the supply chain. A better methodology/discipline of forecasting should be executed immediately including a formal review process in cases where additional inventory is being ordered to take advantage of a price promotion. --P. 5.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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