Implementation of Lean Manufacturing Principles and Fast Structured Logic Methods in the Organizational Culture: Addressing Challenges and Maximizing Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Currently, the concept of lean manufacturing has covered almost the entire global industry and all its sectors.This is due to the effectiveness of this concept, since with its application, along with increased productivity and quality, more products are produced with the same amount of resources and at lower costs.Today, lean manufacturing in the context of Industry 4.0 is relevant for achieving the principles of sustainable development.The purpose of the study is to analyze the features of lean manufacturing in the context of Industry 4.0 to achieve the principles of sustainable development.The paper considers the main theoretical aspects of the introduction of lean manufacturing in industrial enterprises and examines the essence and characteristics of Industry 4.0.Based on an expert survey, Industry 4.0 technologies have been identified for the implementation and support of lean manufacturing.The study concludes that the introduction of Industry 4.0 technologies, such as enterprise resource planning systems, industrial Internet of Things, automation and robotics, augmented and virtual reality, and radio frequency identification in industrial enterprises, into lean manufacturing not only lead to a reduction in losses but also serves as the best way to eliminate them.Flexible forecasting of changes in the supply and demand of a product helps to plan production volumes more accurately, which allows manufacturers to avoid further surpluses and losses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».