SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.26 número3 índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Articulo

Indicadores

Links relacionados

  • En proceso de indezaciónCitado por Google
  • En proceso de indezaciónSimilares en Google

Compartir


South African Journal of Industrial Engineering

versión On-line ISSN 2224-7890
versión impresa ISSN 1012-277X

Resumen

AZIZI, A.; BIN ALI, A.Y.; PING, L.W.  y  MOHAMMADZADEH, M.. Production uncertainties modelling by Bayesian inference using Gibbs sampling. S. Afr. J. Ind. Eng. [online]. 2015, vol.26, n.3, pp.27-40. ISSN 2224-7890.  http://dx.doi.org/10.7166/26-3-572.

Analise deur middel van die modellering van produksie deurset is 'n effektiewe manier om inligting vir produksiebesluitneming te verskaf. Die waarneem en ondersoek van 'n teélproduksielyn het getoon dat die vyf hoof onsekerheidsveranderlikes die vraagtempo, breektyd, skraptempo, opsteltyd en leityd is. Die vlugtige aard van hierdie toevalsveranderlikes is waargeneem oor 'n tydperk van 104 weke. Die prosesse was opeenvolgend en multi-stadium. Die vyf onsekerheidsveranderlikes van produksie is gemodelleer om die algehele vertoning van die produksie te weerspieél deur gebruik te maak van Bayesiese afleiding met Gibbs monsterneming. Die toepassing van Bayesiese afleiding vir die hanteer van produksie onsekerhede het 'n robuuste model, met 'n twee-en-'n-half persent gemiddelde absolute persentasie fout, tot gevolg gehad. Dit word aanbeveel dat die vyf belangrikste onsekerheidsveranderlikes, wat in hierdie studie bekendgestel is, oorweeg moet word vir produksiebesluitneming. Die studie stel die gebruik van die Bayesiese afleiding tegniek voor om sodoende beter akkuraatheid in produksiebesluitneming te verkry.

        · resumen en Inglés     · texto en Inglés     · Inglés ( pdf )

 

Creative Commons License Todo el contenido de esta revista, excepto dónde está identificado, está bajo una Licencia Creative Commons