Assessing the effectiveness of static heuristics for scheduling lumber orders in the sawmilling production process
Notice bibliographique
Résumé
Although optimization models can be used to plan the production process, in most cases static heuristics, such as earliest due date (E), longest processing time (L), and shortest processing time (S), are used because of their simplicity. This study aims to analyze the production cost of the static heuristics and to determine how this cost relates to the size of the production orders in the sawmilling industry. We set a planning problem with different orders and due dates and solved it using two cost-minimization models to compare their solutions. The first was a planning model (PL) where orders were split up into products demand by period, and the second, a planning scheduling (PS) where the sequence of processing orders based on static heuristics was assumed as known. In the latter, the minimum production cost for each static heuristic was found. In both models, the same resource constraints were assumed. The costs showed no significant changes based on order sizes. However, 0,5 % of orders were delayed using PS-E, and 17 % of orders were delayed using PL. PL was an efficient solution method when changing the orders´ size and when looking for the best static heuristic to process the orders. However, PS-E showed the ability to reduce the backlog close to zero while the PL backlog ratio was 17 %. No penalties were applied to backlogs due to their subjective nature; however, when shortages occurred, the demand was unmet or backlogged with substantial costs. Thus, in case the proposed method is adopted using a conservative backlog cost, a sawmill producing under the cut-to-order environment that produces 300000 m3 /year would reduce backlogged orders by 51000 m3. If the holding lumber cost is 2 $/m3, annual savings would be $408000.
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.
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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».