Implementation and introduction barriers of industry 4.0 with canadian lean mature aerospace manufacturing companies
Notice bibliographique
Résumé
The manufacturing process has dramatically altered during past years and lean is one of the methodologies that played an important role in alterations. Lean is a revolutionary methodology that emerged in the automotive industry. Lean companies succeed in decreasing costs by removing waste. Gradually, new methodologies became popular in different industrial sectors. Industry 4.0 is another innovative method that aims to drive the manufacturing process to the higher levels via using information technology. \n \nNowadays, some companies combine lean and industry 4.0 to achieve higher level products. Canadian companies, especially aerospace companies are highly motivated to use new technologies, as it is apparent in the 2015 Activity Report of Aéro Montréal. In 2015, They aimed to implement new strategic and operational framework for doing projects to get aero Quebec aerospace sector to a higher level. Therefore, a number of aerospace manufacturing companies in Canada implement industry 4.0 and some of these companies adopt lean too. Firms face a vast domain of barriers before implementing industry 4.0 and during the process, such as high implementation cost, lack of facilities and proper approaches, and lack of knowledge about industry 4.0. This thesis aims to investigate the tendency to industry 4.0 among lean Canadian aerospace manufacturing companies. Also, the obstacles which companies face before and during the implementation of industry 4.0 will be evaluated.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».