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Enregistrement W4408990080 · doi:10.35784/iapgos.6555

A stochastic interval algebra for smart factory processes

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

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

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