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Enregistrement W4389212657 · doi:10.4236/oalib.1110697

Investigation and Design Set up of Style Change over Delay and Implementation of a Lean Tool SMED in Ready-Made Garments Industry: A Cost-Effective Lean Concept with Enhancing Profitability

2023· article· en· W4389212657 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

RevueOALib · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClothingLean manufacturingProfitability indexManufacturing engineeringSet (abstract data type)BusinessComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is very little time to waste at present because the market need is always growing, and there is a worldwide lack of manpower.The quickest approach for improving output and revenue is to reduce expenses on time.This means that employing a new lean technique will help to shorten the time.There are several methods utilized to reduce downtime in a worldwide industry.We employ the Single Minute Exchange of Die (SMED) method to shorten the time involved in all of this.In this study, we describe the SMED technique's use and how it contributes to productivity gains and time savings.The findings of this study indicated that setup time was reduced by 49.40% and enhanced profitability per style change by $112.86.The setup time is calculated before and after the SMED technology is applied to the type of garments.The different process is observed by time and motion study by analyzing quick change over time from the previous style to the new style.Some basic tools and techniques are used in the procedure to find out the main cause for delayed changeover and less productivity.After applying SMED techniques the style change over time decreases and production time increases.As a result, the profitability is enhanced for the organization.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,238 · 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