Ứng dụng phương pháp phân cụm k-means để xác định điểm tắc nghẽn trong sản xuất - Nguyễn Thị Phương Quyên; Lê Vy (Tạp chí Khoa học và Công nghệ)
Những tiến bộ trong kỹ thuật học máy (ML) đã mang đến những cơ hội mới hỗ trợ các nhà quản lý sản xuất ra quyết định thông qua việc phân tích hệ thống sản xuất. Tìm ra các điểm nghẽn trên dây chuyền sản xuất là vấn đề quan trọng đối với các nhà quản lý vì tắt nghẽn sẽ làm giảm năng suất của hệ thống, tăng chi phí sản xuất và giảm hiệu suất tổng thể của cả chuyền sản xuất. Nghiên cứu này áp dụng phương pháp phân cụm dữ liệu k-means, một trong những phương pháp phân cụm phổ biến của ML, để phát hiện những điểm tắc nghẽn trong sản xuất. Phương pháp bắt đầu bằng cách xác định thời gian trạng thái hoạt động tại mỗi máy/công đoạn trên dây chuyền sản xuất. Phân cụm k-means được sử dụng để phân loại các công đoạn thành các nhóm khác nhau, trong đó mỗi nhóm có đặc tính máy tương tự nhau. Từ đó, tiến hành phân tích dữ liệu được phân nhóm dựa trên chuỗi thời gian đại diện cho mỗi nhóm để phát hiện các điểm nghẽn trong sản xuất.