Analysis of a new dynamic capacity management approach in DDMRP: Application on a real industrial case
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.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Although the authors of the Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP) argue that the method DDMRP is the solution to the limitations of traditional production management methods, its capacity management system remains unclear. Since DDMRP operates at infinite capacity, it is important to consider a capacity management approach to avoid under- or overloading production workshops.Design/methodology/approach: We propose a new dynamic capacity management approach for the DDMRP method. Our approach is based on the calculation of the anticipated workload, using DDMRP stock buffers and considering customer order spikes. Considering a real industrial case, we compare the proposed approach to a static one and a dynamic approach from the literature.Findings: The analysis of the results, supported by a two-way ANOVA, indicates that the proposed capacity management approach outperforms the performance of the other two approaches by maximizing the resource loading rate while ensuring a high customer service level.Originality/value: The originality of the article comes on the one hand from the capacity adjustment module by calculating the anticipated workload, and on the other hand from the comparison of this approach with two others, one of which comes from the literature.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| 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 découle