Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: K-S test

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

An examination of Lotka's law & author's productivity in the field of supply chain management

Kumar Anil

LogForum

2019

Vol. 15, no. 4

509--520

Background: The development of supply chains appeared in a structured way in the 1990s. Previous studies have not examined in detail the research productivity patterns of the distribution of individual supply chain management authors with a lengthy time frame. Previous studies have also not set standards of individual research productivity, in terms of both quantity and quality, which are necessary to be ranked among the leading contributors in the field. Methods: To address the above mentioned issue in this field, the paper examine 458 articles written by 980 authors from 2005 through 2014. The study presents six metrics concerning quality and quantity of productivity and identifies the aggregate productivity standards necessary for individual authors to be ranked at various positions in the field of supply chain management. In the last, the paper examines the validity of Lotka's law to authorship pattern in the field of supply chain management. Lotka's law was tested using generalized form, and K-S goodness-of-fit tests were applied. Results: This study provides a set of comprehensive, useful and recent standards for individual publication productivity in supply chain management discipline within the selected journal outlets. The findings suggests that to be in position top 10, top 20, and top 50 an author required h-index value 4, 3, and 2 respectively. This work contributes to the literature by identifying standards of individual research performance across six different metrics of quantity and/or quality. The results can inform current supply chain management scholars and administrators of productivity standards as implicitly established by the body of scholars in the SCM field. Conclusions: The result found that the author productivity distribution data in the supply chain management field follow Lotka's law. The results of this study provide a new outlook on supply chain management research. In the last, major research areas and potential future directions were also provided.

Wstęp: Rozwój łańcuchów dostaw w formie ustrukturyzowanej pojawił się w latach 90-tych. Wcześniejsze badania nie analizowały szczegółowo wzorów produktywności dystrybucji poszczególnych autorów tematyki zarządzania łańcuchem dostaw w dłuższym okresie czasu. Nie określały również standardów badania produktywności, zarówno pod względem jakościowych jaki i ilościowych, co jest niezbędne w procesie wyłowienia liderów w tym obszarze. Metody: W celu realizacji proponowanej tematyki, analizie poddano 458 prac napisanych przez 980 autorów w okresie 2005 do 2014. W pracy użyto sześciu miar określających produktywność zarówno pod względem jakościowym jak i ilościowym, identyfikujących standardy zagregowanej produktywności dla poszczególnych autorów, umiejscowionych w różnych obszarach tematycznych odnośnie zarządzania łańcuchem dostaw. Następnie poddano analizie wiarygodność prawa Lotki odnośnie wzorów autorstwa w obszarze zarządzania łańcuchem dostaw. Prawo to było testowane przy pomocy standardowej formy jak i testów K-S. Wyniki: Wyniki pracy umożliwiają stworzenie użytecznych i kompleksowych standardów dla produktywności poszczególnych publikacji w obszarze tematyki zarządzania łańcuchem dostaw dla wybranych czasopism. Zgodnie z wynikami, aby autor był umieszczony odpowiednio na pozycjach: pierwszych 10-ciu, 20-stu i 50-ciu musimy uzyskać h-index odpowiednio 4, 3 oraz 2. Zidentyfikowano standardy analizy przy użyciu sześciu różnych miar zarówno ilościowych jak i jakościowych. Wyniki badań mogą być wsparciem w pracy naukowców oraz administratorów w zakresie standardów produktywności w obszarze zarządzania łańcuchem dostaw. Wnioski: Na podstawie otrzymanych wyników stwierdzono, że rozkład produktywności autorów w obszarze zarządzania łańcuchem dostaw podlega prawu Lotki. Otrzymane wyniki umożliwiają nowe spojrzenie na badania w obszarze zarządzania łańcuchem dostaw. Dostarczają również informacji o potencjalnych kierunkach badań w przyszłości.

Zmodyfikowany model prognozowania niezawodności urządzeń elektronicznych

Zeng S., Sun B., Tong Ch.

Eksploatacja i Niezawodność

2009

nr 4

4-9

Prognozowanie niezawodności urządzeń elektronicznych oparte na modelu fizyki uszkodzeń (PoF) jest obarczone niepewnościami. Opierając się na połączeniu testu Kołmogorowa-Smirnowa (testu K-S) i metody symulacji Monte Carlo, w niniejszej pracy zaprezentowano zmodyfikowaną metodę prognozowania niezawodności urządzeń elektronicznych, która bierze pod uwagę ograniczoną liczbę danych testowych o uszkodzeniach. Ilościową charakterystykę głównych czynników niepewności modelu stworzono na podstawie wskaźnika zdolności procesu (Cpk). W pierwszej części pracy badano stopień dopasowania pomiędzy teoretycznym rozkładem podobieństwa uszkodzeń urządzeń elektronicznych obliczanym w oparciu o PoF przy użyciu metody symulacji Monte-Carlo a empirycznym rozkładem podobieństwa uszkodzeń urządzeń elektronicznych uzyskanym na podstawie testowych lub terenowych danych o uszkodzeniach przy życiu metody K-S. W części drugiej, dokonano optymalizacji skorygowanego współczynnika modelu. Wreszcie, na podstawie przykładu modelu oceny termicznej wytrzymałości zmęczeniowej połączenia lutowanego oraz wybranych danych testowych o uszkodzeniach dokonano weryfikacji proponowanej metody. Wyniki prognoz uzyskane na podstawie zmodyfikowanego modelu są zgodne z wynikami testowymi.

There exist uncertainties in the prediction of electronic device reliability based on PoF (physics of failure) model. Based on the combination of Kolmogorov-Smirnov test (KS-test) and Monte-Carlo simulation method, this paper presents a modified method for reliability prediction of electronic devices considering limited test failure data. The process capability index (Cpk) is used to quantitatively characterize the main factors of model uncertainties. Firstly the degree of fitting between the theoretical probability distribution of electronic device failures based on PoF by using the Monte-Carlo simulation method and the practical probability distribution of electronic device failures based on test or field failure data is tested by using K-S test method. Secondly the corrected coefficient of the model is optimized. Finally, a solder thermal fatigue life assessment model and some test failure data are used to verify the proposed method in the illustrative example. The prediction results calculated by modifi ed model are consistent with test results.