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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.19 No.2
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 301 - 307 (7page)
- DOI
- 10.7232/iems.2020.19.2.301
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In cloud manufacturing (CM), various manufacturing enterprises collaborate to produce highly customized manufacturing services with the support of cloud computing. Since the collaboration between enterprises in CM is one of the main factors in determining degrees of customer satisfaction and resource waste, it is important to estimate the collaboration potential between enterprises. The collaboration potential between enterprises in the CM is defined as the expected customer satisfaction for the manufacturing service and the product that the manufacturer provides through collaboration. This paper develops a Markov random field (MRF) model to estimate the collaboration potential between enterprises based on their rating histories in the CM. From the illustrative example, it is verified that the proposed model can be applied to solve a task allocation problem considering relationships among enterprises in CM.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. PROBLEM DESCRIPTION
3. PROPOSED MODEL
4. ILLUSTRATIVE EXAMPLE
5. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Ahn, G. / 2016 / The dynamic enterprise network composition algorithm for efficient operation in cloud manufacturing / Sustainability 8(12):1239
Ahn, G. / 2017 / Probabilistic graphical framework for estimating collaboration levels in cloud manufacturing / Sustainability 9(2):277
Akbaripour, H. / 2018 / Cloud manufacturing service selection optimization and scheduling with transportation considerations: Mixed-integer programing models / The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 95(1-4):43~70
Ding, H. / 2016 / Collaborative mechanism of a sustainable supply chain with environmental constraints and carbon caps / International Journal of Production Economics 181:191~207
Ghosh, A. / 2014 / Moving object detection using Markov random field and distributed differential evolution / Applied soft computing 15:121~136
Ahn, G. / 2017 / Probabilistic graphical framework for estimating collaboration levels in cloud manufacturing / Sustainability 9(2):277
Akbaripour, H. / 2018 / Cloud manufacturing service selection optimization and scheduling with transportation considerations: Mixed-integer programing models / The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 95(1-4):43~70
Ding, H. / 2016 / Collaborative mechanism of a sustainable supply chain with environmental constraints and carbon caps / International Journal of Production Economics 181:191~207
Ghosh, A. / 2014 / Moving object detection using Markov random field and distributed differential evolution / Applied soft computing 15:121~136
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