Balancing trade-offs between first three moments of completion times for one-stage production
Notice bibliographique
Résumé
For one-stage production, operations management faces the following three challenges to make decisions, which are inconsistencies between key performance indicators (KPIs) for production, trade-offs between the expected return and the risk in modern portfolio theory (MPT), and uncertainties in processing times. Traditionally, total completion time ( TCT ) and variance of completion times ( VCT ) are two KPIs for one-stage production scheduling, which relate to the first and second moments of completion times, respectively. We question whether the third moment of completion times is good to address the three challenges. In this paper, we introduce the skewness of completion times ( SCT ) in scheduling, and propose the ToB( a , b ) heuristics for trade-off balancing. Through case studies with 5 levels of processing time uncertainties and compared to existing ToB( α ) heuristics which balance trade-offs between TCT and VCT , we show that our ToB( a , b ) heuristics dominate ToB( α ) heuristics in terms of smaller expected values ( E ) of weighted sum of deviations from the best solutions of KPIs and smaller risks ( σ ) associated with these KPI deviations. Therefore, our ToB( a , b ) heuristics are more robust to balance trade-offs between the three KPIs under processing time uncertainties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».