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Enregistrement W4410889664 · doi:10.5267/j.ijiec.2025.4.007

A dual-layer BOM change control model for efficiency improvement in ETO manufacturing

2025· article· en· W4410889664 sur OpenAlexvenueno aff
Yufei Zeng, Ji Ma, Tao Wang, Kaiyang Zhong

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Industrial Engineering Computations · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Manufacturing and Logistics Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Sichuan Province
Mots-clésDual (grammatical number)Dual layerLayer (electronics)Manufacturing engineeringControl (management)Operations managementEngineeringIndustrial engineeringComputer scienceMaterials scienceComposite materialArtificial intelligenceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To address the frequent changes, dynamic evolution, and complex collaboration of BOM (Bill of Materials) under ETO (Engineer-to-Order) mode, this paper proposes a dual-layer BOM-based change control model. First, to enable model definition and change expression throughout the product lifecycle, a version control-based BOM model is defined by introducing material revision, material relationship links, and a multi-view mechanism, while also constructing a general BOM structure system. Then, to ensure traceability of product structural changes and cross-view consistency in the ETO mode, we design a dual-layer change traceability model. This model features vertical version chains and horizontal view collaboration traceability as its core components. Finally, an ETO-oriented BOM change operation model is constructed to standardize both in-view change operations and cross-view cooperative operations. This standardization enhances change control capability and lifecycle traceability efficiency of product structures in ETO manufacturing environments. The application of this model in a large equipment manufacturing enterprise shows that it significantly improves the change response efficiency and provides strong support for the digital transformation and supply chain collaboration of ETO enterprises.

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 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 candidatesaucune
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 enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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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