Système Seru pour l'amélioration de la productivité et la planification durable - Deepthi, T Venkata;Ramakotiah, K;Radha, N Tulasi
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Dans le contexte actuel d'inventions suscitées par le marché, l'Inde sera un pari difficile pour atteindre la première place dans le monde. Le marché caractérisé par la volatilité, l'incertitude et la complexité est la force motrice de toutes les nouveautés de temps en temps dans le marché concurrentiel. Une heuristique en deux étapes et un algorithme de flamme de papillon de nuit modifié sont appliqués pour la planification efficace de la main-d'oeuvre qualifiée requise pour Seru afin d'atteindre les résultats les plus importants vers la réalisation des résultats attendus. L'approche proposée…mehr

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Produktbeschreibung
Dans le contexte actuel d'inventions suscitées par le marché, l'Inde sera un pari difficile pour atteindre la première place dans le monde. Le marché caractérisé par la volatilité, l'incertitude et la complexité est la force motrice de toutes les nouveautés de temps en temps dans le marché concurrentiel. Une heuristique en deux étapes et un algorithme de flamme de papillon de nuit modifié sont appliqués pour la planification efficace de la main-d'oeuvre qualifiée requise pour Seru afin d'atteindre les résultats les plus importants vers la réalisation des résultats attendus. L'approche proposée génère un couple de résultats de substitution efficaces au sens de Pareto avec une réduction des émissions de CO2 à diverses occasions. Les résultats calculés permettront de récolter un processus de production équilibré, garantissant ainsi la productivité de la procédure inventée. Le chercheur a observé des changements significatifs au cours de son enquête sur les coûts de formation et l'affectation correcte de la main-d'oeuvre qualifiée sur de nombreux systèmes Seru programmés sur la grille des entreprises. En utilisant l'ontologie, les observations/constatations sont transformées en un langage appelé XML, en utilisant le langage du Web sémantique, le langage de l'ontologie du Web pour améliorer l'échange de modèles de données de produits et d'actifs de production situés dans un scénario donné du réseau.
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Autorenporträt
T Venkata Deepthi, professeur associé, MREC(A), a 13 ans d'expérience dans l'enseignement et a publié des articles dans diverses revues. Membre de l'ASME, de l'IFERP et de l'IAENG.N.Tulasi Radha, Professeur associé, MREC(A), ayant 14 ans d'expérience dans l'enseignement et ayant également travaillé comme HOD pendant 5 ans et publié des articles dans diverses revues.