Enhancing socioeconomic sustainability in glass wall panel manufacturing: An integrated production planning approach
Notice bibliographique
Résumé
• Novel exploration of production planning complexities in labor-intensive industries. • Integration of social sustainability principles into scheduling models. • Development of a unique scheduling framework prioritizing worker well-being. • Validation of model efficacy through real-world production data analysis. • Comparative analysis reveals significant advantages of integrated socio-economic scheduling approach. While conventional production planning approaches prioritize short-term efficiency and economic gains, the sustainability development objectives emphasize a holistic perspective, integrating eco-friendly practices, social responsibility, and economic viability. Nevertheless, the existing literature overlooks a gap in understanding the role of socio-economic factors in labor-intensive production processes. In this regard, this research aims at investigating the impact of social factors, such as labor skill level and experience, on production planning, with a specific focus on glass wall panel manufacturing. The research integrates sustainability socioeconomics, as embodied by an empirically developed labor learning curve, with the MINLP (Mixed-Integer Nonlinear Programming) scheduling model. The results show that the integrated socio-economic scheduling approach outperforms traditional scheduling approach, reducing idle time up to 43% and promoting more balanced production distribution. Despite slightly higher upfront production costs, the integrated model offers long-term cost savings through reduced idle time and overtime, making it a viable option for companies seeking to improve productivity and worker satisfaction. The implementation of this work is recommended to maintain a sustainable, safe, and healthy work environment while also considering long-term economic benefits rather than short-term profits.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».