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Enregistrement W4377041462 · doi:10.1016/j.dajour.2023.100252

A digital twin framework development for apparel manufacturing industry

2023· article· en· W4377041462 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDecision Analytics Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDigital Transformation in Industry
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBottleneckDowntimeManufacturing engineeringVariety (cybernetics)ClothingProduction (economics)ManufacturingProduction lineComputer scienceTextile industryFast fashionEngineeringOperations managementReliability engineeringBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The apparel manufacturing industry faces challenges due to fast-changing fashion trends, increased product variety, and personalized demands. Quick and optimized decision-making is crucial to overcome these barriers. This study aims to develop a methodology for applying Digital Twin (DT) technology in apparel manufacturing plants. We demonstrate the applicability and exhibit efficacy of the proposed method by presenting a case study on implementing the DT technology at a sewing assembly line. The proposed approach provides step-by-step guidance, collecting real-time data and conducting dynamic simulations to reduce bottleneck operations. DT technology assists in decision-making, enabling apparel manufacturing plants to respond quickly to changing demands and to reduce bottleneck operations. This study demonstrates the effectiveness of the proposed methodology by reducing downtime and improving production efficiency. The proposed method can improve production efficiency, reduce downtime, and respond quickly to changing demands in the apparel manufacturing industry.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,247 · 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