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Record W2907562138

Erreur humaine et intégration du cadenassage/décadenassage à la planification de la production et de la maintenance avec demande stochastique dans un système manufacturier flexible

2018· article· fr· W2907562138 on OpenAlexfundaboutno aff
Issa Diop

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicOccupational Health and Safety Research
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le cadenassage/décadenassage (C/D) est une obligation légale au Québec selon l’article 188.2 du règlement sur la santé et la sécurité du travail, RSST (D. 1187-2015, a. 3). Récemment, en septembre 2015, le conseil d’administration de la Commission des normes, de l'équité, de la santé et de la sécurité du travail (CNESST) a entériné un projet de règlement plus sévère visant à introduire dans le RSST des dispositions plus spécifiques sur le C/D et les méthodes de contrôle des énergies dangereuses. Les modifications apportées viennent préciser notamment les responsabilités de chaque intervenant.
\n
\nCe projet de recherche traite un problème de processus décisionnels des systèmes de production. L'objectif principal vise le développement d'une politique de commande optimale, robuste et souple, facilitant l'intégration du C/D à la planification de la production et de la maintenance corrective (MC) dans un système manufacturier flexible (FMS). La finalité est de minimiser les coûts totaux de production intégrant les coûts d’inventaire et de pénurie et d’inciter de manière durable, par le biais du C/D, le travailleur ainsi que l’employeur à render leurs lieux de travail sécuritaires. À cet égard, la prise en considération du FMS dans un environnement incertain a permis de mettre en exergue l’importance de l’erreur humaine (EH) à la gestion conjointe de la production et de la MC intégrant les procédures de C/D selon l’article de la CNESST susmentionné.
\n
\nLe FMS sous étude est constitué d’une machine produisant deux types de produits (M1P2) pour répondre à deux types de demandes. Le système est sujet à la défaillance humaine sous forme d’EH, ainsi qu'à des pannes et des réparations stochastiques.
\n
\nUne politique de commande optimale de la production et de la MC est développée par le biais d’une approche combinant un formalisme analytique et des méthodes numériques ainsi qu’expérimentaux. Cette dernière est basée sur la simulation, les plans d’expériences et des outils statistiques, ainsi que les algorithmes génétiques. Par ailleurs, une illustration numérique et une analyse de sensibilité seront présentée pour exprimer l'utilité et l'efficacité de l'approche proposée.
\n
\nIn fine, il sera déterminé le taux de production qui minimise les coûts escomptés d’inventaire et de pénurie dans un horizon de planification infinie. Cette approche permet de définir les processus de décision optimaux à moindre coût et réalistes d’intégration du C/D dans un FMS tout en prenant en compte l’influence de l’EH à la politique de commande optimale de la production et de la maintenance.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.019
metaresearch head score (Gemma)0.028
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.572
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0190.028
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0020.005
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0030.001
Research integrity0.0090.012
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.379
Teacher spread0.360 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2018
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