Discrete-Events Simulation for Teaching Statistics in Industrial Engineering
| Autor: | Saïd, Farida, Eveno, Iehann, Villaneau, Jeanne |
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| Přispěvatelé: | Laboratoire de Mathématiques de Bretagne Atlantique (LMBA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Bretagne Sud - Lorient (UBS Lorient), Université de Bretagne Sud (UBS), Expressiveness in Human Centered Data/Media (EXPRESSION), SIGNAL, IMAGE ET LANGAGE (IRISA-D6), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011) |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Athens Journal of Technology & Engineering Athens Journal of Technology & Engineering, 2022, 9 (1), ⟨10.30958/ajte.9-1-4⟩ |
| DOI: | 10.30958/ajte.9-1-4⟩ |
| Popis: | This paper presents a discrete events simulation tool developed to support undergraduate students in their Statistics and Data Analysis course. Although the use of modern smart technologies in the industry contributes to a profusion of data, very few enterprise datasets are freely available, resulting in a serious lack of open real-world data for research and education. To overcome this difficulty, we designed a tool that simulates scheduling scenarios in a manufacturing environment. The generated data may be used to put statistical concepts and methods into practice to design cost-effective strategies for optimizing key performance indicators, such as reducing production time, improving quality, eliminating wastes, and maximizing profits. Keywords: industrial datasets, teaching statistics, discrete events simulation |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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