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Enregistrement W4412978014 · doi:10.1142/s021968672650040x

Evaluating Lean Six Sigma Tools for Welding Engineering Applications: An Engineering Perspective

2025· article· en· W4412978014 sur OpenAlex

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

RevueJournal of Advanced Manufacturing Systems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Management Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSix SigmaLean Six SigmaPerspective (graphical)Design for Six SigmaWeldingManufacturing engineeringEngineeringSigmaLean manufacturingComputer scienceMechanical engineeringArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Lean Six Sigma (LSS) framework is a strategic approach to managing waste, reducing inefficiencies, and optimizing manufacturing processes, such as those in welding. Its effectiveness lies in its ability to focus on minimizing waste and precisely directing processes. As industrialization progresses, it often leads to the depletion of natural resources such as water and land. Many welding industries have yet to fully implement effective waste control and process regulation strategies. This review explores how the LSS methodology can address and mitigate defects in industrial welding processes. Central to LSS is the DMAIC principle (Define, Measure, Analyze, Improve, and Control), which transforms problem-solving into a structured process with specific milestones to track progress. DMAIC has been widely applied in research for optimizing welding processes. This review examines how the LSS framework has been applied to welding processes, the improvements observed, and provides guidance on advancing sustainable welding practices.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,285 · 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