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Enregistrement W4406167138 · doi:10.3390/pr13010160

Engineering Management and Modular Design: A Path to Robust Manufacturing Processes

2025· article· en· W4406167138 sur OpenAlexaff
Ali Mollajan, Vincent Thomson, Seyed Hossein Iranmanesh

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModular designPath (computing)Manufacturing engineeringEngineeringComputer scienceSystems engineeringIndustrial engineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Manufacturing environments, characterized by dynamic changes and uncertainties, demand effective strategies to minimize disruptions. This study introduces an innovative approach that integrates engineering management principles with modular design to prioritize risk mitigation and enhance robustness in manufacturing processes. From a systems engineering perspective, all manufacturing activities are perceived as interconnected components within a unified system. Leveraging the Axiomatic Design (AD) theory and the Design Structure Matrix (DSM) method, the study modularizes manufacturing process architecture to effectively curb risk propagation and manage system complexity. This study identifies the most optimal design as a pivotal architectural configuration, significantly improving the structural robustness and stability of the System of Interest (SOI). Empirical evidence supports this design’s capability to reduce complexities, thereby enhancing robustness within the broader system architecture. Notably, the proposed approach results in a substantial reduction in complexity, with the most optimal design exhibiting an approximately 82.79 percent reduction in work volume compared to the original design. Our research underscores the critical relationship between manufacturing and engineering management. Effective collaboration between these domains optimizes resource allocation, decision-making processes, and overall organizational strategy, leading to improved production processes and increased efficiency. Importantly, the study demonstrates a significant enhancement in modularization, resulting in elevated overall robustness in manufacturing processes. This highlights the proactive involvement of engineering management in the design phase to address production challenges, ultimately optimizing system performance. Thus, this research contributes to both practical applications and academic discourse by offering a novel approach to enhancing the robustness in manufacturing processes. By integrating engineering management principles and modular design strategies, organizations can fortify their processes against disruptions and effectively adapt to evolving circumstances.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
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Résumé présentoui

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