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Enregistrement W7055310431

Changeover Efficiency IMprovement Using Systems Engineering and Lean Manufacturing

2020· other· en· W7055310431 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCSUN ScholarWorks (California State University, Northridge) · 2020
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Frequency and Time Standards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChangeoverDowntimeBottling lineAutomationProduction lineProduction (economics)Lean manufacturing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Niagara Bottling LLC (Abbreviated as Niagara hence forth) is the largest private label beverage manufacturing company in all North America as of 2017. With as many as 38 manufacturing plants globally of which 34 are presently functional in the US, Niagara is a highly valued privately-owned company in large scale manufacturing. The plant under consideration here is the one located on Concours Street (Abbreviated as Con hence forth) in Ontario in Southern California. This plant has 4 production lines named as C1, C2, C3 & C4. C1 is used to manufacture only 8 oz type of bottles. C3&C4 are dedicated to 0.5L Kirkland bottles for Costco as they are the biggest customer by volume for Niagara. C2 has the capability of producing multiple designs of bottles, in different packs and of different type of water. Therefore, C2 is heavily subjected to changeovers and was not originally designed to manage the exorbitant number of changeovers. This is mainly due to the lack of design upgrades on the line vs the steep growing demand of different types of bottles the line can produce.
\n
\nThe aim therefore becomes to reduce the downtime caused due to changeovers on the production line by applying various methods such as SMED and by reducing any wastes (labor or material) related to the changeover. The objective has been set to introduce the concept of Industry 4.0 in the plant which already has advanced automation mapping as a philosophy that will lead to automatic information collection and key performance analysis using existing automation infrastructure. 
\nThese implementations, ideas and major concepts could later on be implemented in other production lines in the factory both locally in the plant, but also in other plants globally. The approach to be used is by creating job aids, cross training maintenance technicians, effective utilization of resources, time management, trainings for thorough realization of responsibilities, spaghetti diagrams, pareto charts and time studies. 
\n
\nThe courses from the MSSE program applied for this particular project are SE 5110 Advanced Engineering Economics, SE 5130 System Engineering Life Cycle Design & Management, SE 5180 Human Systems Interaction, SE 5190 Operations Research in Systems Analysis, SE 5200 System Simulation for Managers, SE 5150 System Sustainability and SE 5160 Facility Planning Systems

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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