Services on Demand
Article
Indicators
Related links
- Cited by Google
- Similars 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.; PING, L.W. and 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.