Analysis of Time Measurement Strategies in the Automotive Components Industry Using Design Science Research
Notice bibliographique
Résumé
The digitization of production processes is an important factor when considering the development scenario of advanced manufacturing. For companies to start this development, their processes need to be digitalized, and this is a growing demand. In this sense, this work aims to analyze the digitalization of time measurement activity in industrial processes, which is also known as Time Study or Chronoanalysis. Thus, the purpose was to analyze the use of video technologies as a support for people who are responsible for carrying out time measurements in industrial activities. This analysis aimed at the automotive industry, in application to a manufacturer of structural components of automotive vehicles. The Design Science Research (DSR) method was applied to identify the most critical process of the company, and in this activity to carry out time measurements using a video reading software called Quick Time Player® from the company Apple®, with a proposal to analyze the micro automatic movements of the machine, helping to identify movements that could be eliminated or have reduced times, generating cycle time reduction and increased production capacity. Finally, it was identified that there were benefits in the proposed method when comparing the analysis of time measurements with the use of the software and the company's usual methods, resulting in greater precision of chronoanalysis and user satisfaction with the new method.
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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 | 0,021 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».