K-means clustering for optimization of spare parts delivery
Notice bibliographique
Résumé
Transhipment is an important logistics strategy that helps to improve supply chain efficiency and reduce transportation costs. It enables cargo to be transported to multiple destinations using different modes of transportation, such as ships, trains, trucks, and planes. This can help to reduce the overall transportation time and cost, as well as improve inventory management and distribution. In addition to its use in logistics and transportation, transhipment can also be used in other industries such as manufacturing, where it can be used to transfer raw materials or finished products between different facilities or production lines. This research paper examines the role of transhipment in improving the efficiency of spare part delivery systems to the PMPML depots from central workshop Swargate. PMPML has 12 depots in total (including central workshop). In many industries, the supply chain for spare parts is complex, with multiple suppliers, warehouses, and service centres involved. Transhipment, or the transfer of inventory between locations, can help to reduce lead times and improve inventory availability. In this paper, we analyze the impact of transhipment on key performance metrics such as order fulfilment, inventory turnover, and transportation costs. We also discuss the challenges associated with implementing transhipment in spare part delivery systems, including coordination between different parties, data sharing, and system integration.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».