Capacity scalability modeling and design framework for reconfigurable manufacturing systems.
Notice bibliographique
Résumé
The focus of this research will be on how to approach the design reconfigurable manufacturing systems and how to control the design process. This will be achieved first in a systematic manner through implementing system design methodology to develop an architecture that visualizes the full reconfiguration process from recognizing customer needs through the operational level. An example in the reconfigurable printed circuit board (PCB) automatic assembly industry is used to illustrate the design and control activities in the proposed architecture. An analytical approach will follow the systematic approach. In this research only the first layer of the architecture dealing with capacity scalability is mathematically modeled. The capacity scalability model is used to develop a computer-based tool that generates optimal capacity scalability schedule and can be integrated to the architecture. Results of using the developed tool with numerical examples revealed the need to modify cost function of the model to reflect the real case of capacity scalability in reconfigurable manufacturing systems. The modification highlighted the fact that the success of reconfigurable manufacturing systems is through responsive scalable systems in a cost effective manner. Results also showed the superiority of the generated optimal capacity scalability schedule over other capacity plans and illustrated how the developed model can deal with different demand scenarios in an optimal way. (Abstract shortened by UMI.)Dept. of Industrial and Manufacturing Systems Engineering. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2003 .D45. Source: Masters Abstracts International, Volume: 43-01, page: 0293. Adviser: Waguih El-Maraghy. Thesis (M.A.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2004.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».