論文の概要: A network analysis of decision strategies of human experts in steel
manufacturing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01991v1
- Date: Fri, 3 Dec 2021 16:09:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-06 16:42:44.750817
- Title: A network analysis of decision strategies of human experts in steel
manufacturing
- Title（参考訳）: 鉄鋼製造における人間エキスパートの意思決定戦略のネットワーク分析
- Authors: Daniel Christopher Merten, Prof. Dr. Marc-Thorsten H\"utt, Prof. Dr.
Yilmaz Uygun
- Abstract要約: 人的専門家が確立した選択パターンの複雑さを評価するためのシャッフル支援型ネットワーク手法を提案する。
ネットワーク分析の結果,生産順序の選択は注文の炭素含量によって決定されることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Steel production scheduling is typically accomplished by human expert
planners. Hence, instead of fully automated scheduling systems steel
manufacturers prefer auxiliary recommendation algorithms. Through the
suggestion of suitable orders, these algorithms assist human expert planners
who are tasked with the selection and scheduling of production orders. However,
it is hard to estimate, what degree of complexity these algorithms should have
as steel campaign planning lacks precise rule-based procedures; in fact, it
requires extensive domain knowledge as well as intuition that can only be
acquired by years of business experience. Here, instead of developing new
algorithms or improving older ones, we introduce a shuffling-aided network
method to assess the complexity of the selection patterns established by a
human expert. This technique allows us to formalize and represent the tacit
knowledge that enters the campaign planning. As a result of the network
analysis, we have discovered that the choice of production orders is primarily
determined by the orders' carbon content. Surprisingly, trace elements like
manganese, silicon, and titanium have a lesser impact on the selection decision
than assumed by the pertinent literature. Our approach can serve as an input to
a range of decision-support systems, whenever a human expert needs to create
groups of orders ('campaigns') that fulfill certain implicit selection
criteria.
- Abstract（参考訳）: 鉄鋼生産のスケジューリングは通常、人間の専門家プランナーによって行われる。
したがって、完全に自動化されたスケジューリングシステムの代わりに、鉄鋼メーカーは補助推奨アルゴリズムを好む。
適切な注文を提案することで、これらのアルゴリズムは、生産注文の選択とスケジューリングを担当する専門家プランナーを支援する。
しかし、鋼鉄のキャンペーン計画には正確なルールに基づく手順が欠けているため、これらのアルゴリズムがどのような複雑さを持つべきかを推測することは困難であり、実際、長年のビジネス経験によってのみ獲得できる、広範囲のドメイン知識と直観が必要である。
そこで我々は,新しいアルゴリズムを開発したり,古いアルゴリズムを改善する代わりに,人間専門家が確立した選択パターンの複雑さを評価するためのシャッフル支援ネットワーク手法を提案する。
この手法により,キャンペーン計画に参入する暗黙の知識を形式化し,表現することができる。
ネットワーク分析の結果, 生産順序の選択は, 主に生産順序の炭素量によって決定されることが判明した。
驚いたことに、マンガン、ケイ素、チタンなどの微量元素は、関連する文献で想定されるよりも選択決定に影響を及ぼさない。
私たちのアプローチは、人間の専門家が特定の暗黙の選択基準を満たす順序のグループ('campaigns')を作成する必要がある場合、さまざまな意思決定支援システムへの入力として機能します。
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