SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.26 issue1A case study on maximising the profitability of a form fill and seal machine by optimising interruption intervalsPreventive maintenance using Reliability Centred Maintenance (RCM): A case study of a ferrochrome manufacturing company author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Article

Indicators

Related links

  • On index processCited by Google
  • On index processSimilars in Google

Share


South African Journal of Industrial Engineering

On-line version ISSN 2224-7890
Print version ISSN 1012-277X

Abstract

AZIZI, A.; BIN ALI, A.Y.  and  PING, L.W.. Modelling production uncertainties using the adaptive neuro-fuzzy inference system. S. Afr. J. Ind. Eng. [online]. 2015, vol.26, n.1, pp.224-234. ISSN 2224-7890.

Produksie deurset meet die vertoning en gedrag van 'n produksiesisteem. Produksie deurset modellering is ingewikkeld as gevolg van die onsekerhede in die produksielyn. Hierdie studie ondersoek die toepassing van die aanpasbare neuro-wasige afleidingsisteem om die deurset van produksie onderhewe aan vyf noemenswaardige produksie onsekerhede, naamlik skroot, opstel tyd, breek tyd, aanvraag en die vervaardiging leityd. Die effek van hierdie onsekerhede op die vervaardiging van vloerteëls is ondersoek deur 104 weeklikse observasies op die produksie onsekerhede oor 'n tydperk van 104 weke te neem. Die resultate van die model is vergelyk met 'n meervoudige lineêre regressie model. Die resultate toon dat die aanpasbare neuro-wasige afleidingsisteem in staat was om produksie deurset onderhewe aan onsekerheid te voorspel met 'n hoër akkuraatheid as die meervoudige lineêre regressie model. Dit word aangedui met 'n bepaalheidskoëffisient van 98 persent.

        · abstract in English     · text in English     · English ( pdf )

 

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License