Integrating human factors into the distribution model of goods and fast-moving consumer goods for effective inventory control
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
Multiple factors contribute to the occurrences of disruptions in workflow management within the e-commerce system that focuses on the distribution of goods and other fast-moving consumer goods (FMCG). These disruptions have particularly affected and increased lead times and caused frequent shipment delays. The causes of these disruptions, especially in the context of distribution of goods and FMCG towards inventory control, have been widely speculated upon in recent years. Given the recent interruptions, the study presented in this paper used a methodology called statistical model analysis (SMA) to study the impact of human factors (HFs) on the system performance in a warehouse distribution system. A case study was taken on a particular company called ABC and XYZ to model the impact of some specific HF such as job fatigue, and job rotation to name a few and to uncover the underlying reasons behind the ongoing disruptions within the distribution system. Specifically, the result of this study aims to provide a data-driven understanding of these issues and one of the contributions of this study is to enhance our understanding of the significance of these HFs, rather than focusing on the equipment and materials as seen in prior research. Through this data-based approach study, stakeholders in operations management, e-commerce, and the supply chain system would be well-informed in many ways to resolve the challenges faced by humans in the system towards enhancing their overall system performance.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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