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Enregistrement W4408990080 · doi:10.35784/iapgos.6555

A stochastic interval algebra for smart factory processes

2025· article· en· W4408990080 sur OpenAlexaff
Piotr Dziurzański, Konrad Kabala, Agnieszka Konrad

Notice bibliographique

RevueInformatyka Automatyka Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Optimization
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFactory (object-oriented programming)Algebra over a fieldInterval (graph theory)Computer scienceMathematicsPure mathematicsCombinatoricsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a stochastic interval algebra specifically developed to evaluate the time and cost properties of smart factories. This algebra models production tasks as intervals and treats allocation and scheduling as algebraic operations on these intervals, with the goal of analysing the impact of resource allocation decisions on total production time or economic cost. The theoretical foundations of this notation are introduced, and then several simple examples of their use are presented. The proposed algebra can be also applied to describe multi-stage production and service processes, recorded with an activity-on-arrow type of graphs, In addition, it was analysed a real-life application of the described technique to planning and scheduling the activities in restaurants preparing takeaway meals. The data was collected in 30 restaurants throughout Poland, using a bespoken software/hardware Kitchen Delivery System, in which over 65,000 orders were registered. Time criteria for the correctness of individual stages of meal preparation were proposed and, after filtering out incorrect orders, the appropriate probability distributions were fitted to the remaining measured activity durations. The resulting probabilities can then be used in practice to improve the accuracy of predicting the completeness of food preparation, which in turn should improve food delivery planning with greater accuracy and enable more accurate order delivery times to be provided to end customers

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,219 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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