Logistic flows at Alfa Laval - An analysis of the possibilities for optimizing Alfa Laval's airborne freight flows.
Notice bibliographique
Résumé
At Alfa Laval there are about 400 000 shipments every year that either go by sea, air, rail or road freight. To date there is no company strategy covering the entire transport domain although there are a lot of projects working on different parts of the problem.\n\nThe question is how to optimise the transportation system at Alfa Laval and to do that without increasing the transport cost for the company. The problem with delays and possibility for different transport modes will also be addressed.\n\nTo do this the author has first distinguish the geographical transportation flows to find an applicable area. Then find a suitable theory for optimising the rate between the transportation systems and in the end apply theories on the existing transportation pattern and recommend changes in the freight flows.\n\nThe geographical partitioning has resulted in a production site in Tumba, Sweden, and was selected as a representative. Furthermore, the analysis has been done on the freights sent by air, both standard and express, to the largest recipients in Asia.\n\nThe analysis shows that if there is a possibility to change between the different modes of transport an increase in the DOT, delivery-on-time, can be accomplished with 4,4% in average for the freights sent between the different areas.\n\n
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 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 ».