Robust Supply Chain Design for Highly-Customized Manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Customers in today's evolving markets are seeking options that best suit their specific needs; consequently, the demand for highly-customized and personalized products has been growing steadily. In order to facilitate customized manufacturing, the structure of the underlying supply chain (SC) needs to be enhanced in terms of flexibility and resilience. In this study, we consider an SC comprising a main manufacturer that produces custom-designed modularstructured products, featured with different design complexity levels. The products have a bill-of-material (BOM) that can be altered in terms of the design of a subset of sub-assemblies and components. It is further assumed that the company collaborates with a group of manufacturers and part suppliers (upstream SC entities), differentiated in terms of capacity, technological capabilities, and cost, along with a group of logistics carriers (downstream entities) distinguished in the sense of their cost and lead time. In other words, in addition to involving customers in the product design, the company also provides different modes of product delivery (e.g., fast, regular, and slow) offered by different logistics carriers. We also incorporate the uncertainty involved in the manufacturing of subassemblies and parts featured with complex designs. More specifically, to reflect the amount of effort required to manufacture complex designs, the production and procurement costs of (highly or moderately complex) items are considered as piece-wise linear functions of their order quantity. Furthermore, the manufacturing capability of upstream entities for producing complex items are assumed uncertain, and modeled as scenarios. More precisely, under some scenarios, the producers/suppliers will not be capable of fulfilling the order of highly/moderately complex items within the promised production lead time due to technological limitations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».