Hybrid Lean Decision-Making Framework Integrating Value Stream Mapping and Simulation: A Manufacturing Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Lean value stream mapping has been applied extensively in manufacturing settings to benefit the industrial sector by boosting productivity, improving product quality, and decreasing capital costs, in turn leading to customer satisfaction and manufacturer profitability.Notwithstanding the benefits, lean value stream mapping can be enhanced to dynamically reflect the statistical productivity and economic improvements to enhance the process efficiency of production lines.Findings reported in the literature points to the benefits of integrating simulation-based tools with traditional lean value stream mapping in a hybrid framework to validate the feasibility of a given improvement.The main criteria are to reduce lean waste, increase productivity, and dynamically optimize manufacturing trade-offs for push-pull and just-in-time production systems by enhancing the efficacy of lean value stream mapping using a simulation-based approach.In this context, the proposed framework leverages value stream mapping to visualize the production system's current state.It then integrates the discrete-event simulation model in order to assess the various lean improvement scenarios proposed that to transform the system to its future state.The framework is implemented in a window manufacturing production stream to test and validate its feasibility in a mass customization environment.The case study results demonstrate the value of the framework in assisting decisionsmakers to evaluate different scenarios and visualize their impact for better transformation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».