MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7123360201 · doi:10.65221/0068

Production planning and capacity utilization in petrochemicals industry in Nigeria

2025· article· W7123360201 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAfrican Research Reports · 2025
Typearticle
Langue
DomaineDecision Sciences
ThématiqueOperations Management Techniques
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction planningMaterial requirements planningProduction (economics)Work (physics)PopulationLean manufacturingCapacity planningPetrochemical

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work investigated the impact of production planning on capacity utilization in Indorama Eleme Petrochemicals Limited, Rivers State, Nigeria. The work aims to determine the extent of the connection between inventory control and Labour Utilization Efficiency, Material Requirements Planning (MRP), and Output-to-Capacity Ratio in Indorama Eleme Petrochemicals Limited, Rivers State, Nigeria. The study was anchored on the Lean Production Theory, which emphasizes waste reduction and optimal resource use in production systems. A descriptive survey design was adopted. Data were collected using structured questionnaires distributed to 286 employees, determined through Taro Yamane’s formula from a total population of approximately 1,000 staff. The data were analyzed utilizing both descriptive and inferential statistics. The findings showed a significant and positive connection between effective production planning practices and improved capacity utilization; effective production planning significantly and positively impacts capacity utilization. It is recommended that industrial firms adopt advanced forecasting tools, modern inventory systems, and lean scheduling techniques to improve their operational effectiveness

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.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,312
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,192 · 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