Notice bibliographique
Résumé
In a mature industry like the Truck industry, competition is getting harder and harder. A few strong manufactures are doing there very best to cut cost in order to gain market shares from the others within the market. To be able to generate cost Savings Company must be flexible & prepare to adapt & implement new ideas. This thesis was carried out at the International Truck & Engine Corporation Garland Assembly Plant, Texas, which employs 1000 employees. The Plant Assembles Heavy duty & Severe service Trucks. The purpose of this Research is to Investigate, Study, & analyzes the existing process of steering wheel Alignment in order to give recommendations on what actions are needed for efficiently implementing six-sigma in the organization to Improve Process. The Analysis aims to reduce/eliminate customer complaints, PTD (Prior to delivery-Dealers) warranty & 0 to 90 days warranty (Customer) costs caused by Steering Wheel Alignment claims. Six-Sigma methodologies will be utilized to identify and correct the most complex problems. This product quality innovation methodology will provide a structured, disciplined, rigorous approach to process improvement consisting of five phases (DMAIC) D&barbelow efine, M&barbeloweasure, A&barbelownalyze, I&barbelowmprove, C&barbelowontrol where each phase is linked logically to the previous & next phase.Dept. of Industrial and Manufacturing Systems Engineering. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2006 .H372. Source: Masters Abstracts International, Volume: 45-01, page: 0436. Thesis (M.A.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2006.
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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 | 0,010 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».