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测量与...相关的人体工程学风险因素 - IEOM
由于该国病例不断增加，政府于 2020 年 3 月 15 日下令全国封锁，自此 COVID-19 疫情爆发以来，普通民众一直待在室内。在封锁期间，公民仍被要求在家工作和学习。这导致了许多人体工程学问题和不适，因为并非所有菲律宾人都在各自的房屋中拥有合适的工作站。进行的研究观察了基于人体工程学的风险因素与 COVID-19 的感知风险，特别是关于帕拉纳克市的居民。Davis 等人 (2020) 的一项研究讨论了经验丰富的人体工程学分析的员工的不同设置，结果表明一些员工的人体工程学非常差，例如椅子不可调节、显示器位置错误等。研究人员采用了定量研究设计来收集必要的数据来证明假设。在线调查用于从居民那里获取数据，用于研究的媒介是社交媒体应用程序。收集的数据表明，大多数受访者年龄在 20 岁及以下，曾上过高中，主要是学生、办公室文员等。结果显示，帕拉纳克地区有相当多的居民感到有感染 COVID-19 的风险。研究还得出结论，大多数受访者担心家人的安全。Mertens 等人 (2020) 进行的研究还表明，很大一部分 p
基于机器学习的预测性维护模型 - IEOM
摘要 生产系统受到由操作和环境条件引起的性能下降和故障的影响。事实上，计划外、计划外的维护 (UUM) 实践会导致生产力下降、生产损失、昂贵的劳动力（呼叫、加班）和设备损坏。然而，预测性维护 (PdM) 是一种基于条件的维护策略 (CBM)，近年来在从业者中越来越受欢迎，它在需要时执行维护行动，避免不必要的预防措施或故障。机器学习 (ML) 已成为维护策略中缓解这些挑战的一种先进诊断方法。尽管如此，由于负责数据收集和执行的工业物联网 (IIoT) 不成熟，基于 ML 的 PdM 策略仍处于起步阶段。实施基于 ML 的 PdM 是一个困难且昂贵的过程，尤其是对于那些通常缺乏必要技能和财务和劳动力资源的公司而言。因此，需要进行成本导向分析来确定何时实施基于 ML 的 PdM。拟议的研究开发了 ML 算法，并为考虑航空行业的从业者和研究人员提供了一个智能 PdM 模型和框架。本文的贡献有两个方面。首先是开发基于 ML 的预测维护模型。分析表明，随机森林的表现优于其他模型，在平均
中国哈尔滨 2021 年 6 月 – 第 1 届亚太地区 - IEOM
我谨代表 IEOM 国际协会欢迎您于 2021 年 7 月 9 日至 11 日来到中国哈尔滨参加第一届亚太工业工程与运营管理会议。这次独特的国际会议为来自许多行业的学者、研究人员和从业者提供了一个交流思想和分享工业工程和运营管理领域最新发展的论坛。这次多元化的国际盛会提供了一个合作和推进工业工程和运营管理重要趋势理论和实践的机会。这次会议将讨论许多与质量和服务持续改进有关的问题。我们的主讲嘉宾将讨论以下一些问题：1.孔振宇博士，弗吉尼亚理工大学 Grado 工业与系统工程系教授，美国弗吉尼亚州布莱克斯堡 2.Cyrille Breard 博士，中国商飞上海飞机设计研究院噪声工程首席负责人 3.吴思晖博士，新加坡国立大学工业系统工程与管理系副教授兼代理系主任 4.郭欣博士，西门子数字工业软件业务发展总监，中国上海 5.Saso Krstovski 博士，MBB，精益制造教练/六西格玛黑带大师，福特汽车公司范戴克变速箱厂，美国密歇根州 6.黄 Q. 教授，汽车工程系主任兼讲座教授工业与制造系统工程，香港大学 HKU-ZIRI 物理互联网实验室主任，香港，中国 7.王新龙博士，JANPOS 公司开发主管，宁波，中国 8.Ruth Banomyong 教授，泰国法政大学法政商学院院长，泰国 9.Jd Marhevko，ZF Division U. 质量副总裁ZF 集团电子与 ADAS，美国密歇根州法明顿希尔斯 10.Sri Talluri 博士，密歇根州立大学布罗德商学院供应链管理系 Hoagland-Metzler 采购与 SCM 特聘教授，美国密歇根州东兰辛 11.甄璐博士，上海大学管理学院院长、教授，上海，中国12.王鹏翔博士，哈尔滨工业大学能源科学与工程学院副教授 13.行业解决方案和工业 4.0 将展示行业最佳实践和智能集成。祝您会议愉快！徐雨春博士，英国伯明翰阿斯顿大学阿斯顿城市技术与环境研究所 (ASTUTE) 工程与应用科学学院制造业教授兼系主任 第 23 届 IEOM 协会全球工程教育会议将邀请杰出演讲者讨论劳动力准备情况以及工程教育面临的挑战和机遇。IEOM 全球供应链和物流将应对全球大流行带来的全球物流挑战。IEOM 协会对会议组织委员会、组织合作伙伴、作者和主题演讲者对本次活动的支持表示深切感谢。全球工程教育演讲者、全球供应链演讲者、行业解决方案演讲者和当地委员会使这次独一无二的首次亚太会议取得了巨大的成功。会议主办方哈尔滨工业大学 (HIT) 欢迎所有参与者。IEOM 协会会议策划委员会希望您在会议上度过愉快的时光。
赞助商及合作伙伴 主办方
我们谨代表 IEOM 国际协会欢迎您参加 2025 年 2 月 18 日至 20 日由新加坡新跃社科大学 (SUSS) 主办的第 15 届工业工程与运营管理国际年会。会议地点位于 SUSS 校园。这次独特的国际会议为来自许多行业的学者、研究人员和从业者提供了一个交流思想和分享工业工程和运营管理领域最新发展的论坛。这次多元化的国际盛会提供了一个合作和推进工业工程和运营管理主要趋势理论和实践的机会。来自 51 个国家的 500 多篇论文/摘要均已提交。经过全面的同行评审，超过 350 篇论文被接受进行演讲和出版。该课程包括工业工程和运营管理的许多前沿主题。
数字供应链和物流管理
Aalok Kumar 博士获得了印度理工学院 (IIT) 鲁尔基分校管理学系的运营管理博士学位和印度理工学院 (BHU) 瓦拉纳西分校的工业管理硕士学位（金牌）。他的博士论文还获得了印度理工学院鲁尔基分校的“博士研究卓越奖”。在攻读博士学位期间，他还获得了英国萨塞克斯大学著名的 NewtonBhabha 奖学金（由英国文化协会英国分部和 DST 印度分部联合颁发）以及加拿大里贾纳大学伊丽莎白女王访问奖学金（由加拿大政府颁发）。在加入 IIMV 之前，他曾在斋浦尔管理学院勒克瑙分校从事运营管理领域的工作。他的研究兴趣包括多式联运物流规划、工业 4.0 时代的数据驱动物流运营、基于电动汽车的货运流动性以及弹性物流系统。他的研究成果发表在《运输研究 A 部分：政策与实践》、《运输政策》、《清洁生产杂志》和《企业信息管理杂志》等顶级运营与管理科学期刊上。他还参加了意大利帕多瓦大学的 EURO 冬季学校，并在 POMS USA、EURO Europe、DSI USA、SOM India、GLOGIFT India 和 IEOM Society USA 等各种会议上发表论文。
佐治亚州
ODIHR选举观察任务最终报告1 I.在佐治亚州当局的邀请并根据其授权，OSCE民主机构与人权办公室（ODIHR）邀请执行摘要。ODIHR EOM评估了选举进程与OSCE承诺，民主选举的其他国际义务和标准以及国家立法的遵守情况。在选举日，ODIHR EOM与欧安组织议会议会，欧洲议会议会议会，欧洲议会和北约议会议会组成的代表团一起参加了国际选举观察任务（IEOM）。在10月27日发布的初步调查结果和结论的声明中，IEOM得出的结论是，尽管选举“为选民提供了18种候选人名单的广泛选择，但它们在最近采用的立法的关注环境中，在对环境中的根深蒂固的两极分化展开，其对基本自由和民间社会的影响。参赛者通常可以自由竞选，而竞选言论和图像则是高度分裂的。对选民的压力，特别是对公共部门雇员的压力报告，在竞选活动中仍然很普遍。这在选举日对选民进行了广泛的跟踪，引起了人们对某些选民进行投票能力而不必担心报应的能力的担忧。法律框架为民主选举提供了足够的依据，但是最近的频繁修正案标志着倒退，这引起了人们对其在政治利益的潜在用途的关注。选举的准备工作得到了很好的管理，包括有关使用新投票技术的广泛选民教育。财务资源的重大失衡和现任优势，导致了已经不平衡的竞争环境。政治宣传的两极分化媒体环境和私人媒体的工具化影响了公正的新闻报道，阻碍了选民做出明智选择的能力。竞选财务监督的有效性受到有限的执法损害，并担心监督机构的公正性和政治工具化。在党派名单上的妇女代表性不足，在竞选活动中表明，有必要更加承诺，以确保足够的参与政治生活。选举日通常在组织井井有条和以秩序的方式进行良好组织，但以紧张的环境为标志，经常在投票保密和几个程序上造成妥协，以及对选民对选民的恐吓和压力的报告，这些恐吓和压力在此过程中对公众信任产生了负面影响。”总体而言，法律框架为进行民主选举提供了足够的基础。但是，它过于复杂，并且保留了差距和不一致。此外，自2020年以来，该框架进行了20多次修订，其中有几个倒退，包括在选举前不久没有进行广泛的跨党派支持的框架。如此频繁和最后一刻的变化破坏了法律的稳定性，并引起了人们对政治利益的潜在滥用的担忧，与OSCE承诺和国际良好实践相反。虽然较早的修正案提出了几项ODIHR和威尼斯委员会的建议，并在公开咨询后采用了2024年的修正案，其中包括那些废除了在议会候选人名单上的性别配额的修正案，并改变了CEC的组成和决策过程，以绕过绕过三分之二的重复咨询，是重复投票的
日本东京，9月10日至12日，2024年
模糊逻辑Mitsuo Gen，Ph.D.的杰出教授，模糊逻辑系统研究所（FLSI）：东京科学大学（TUS）的高级研究科学家，研究所。Sci。＆Tech。：访问社会研究员：柔软和apiems，现场首席编辑：工业工程领域的前沿工业工程杰出工业工程伊尔基旺·穆恩（Ilkyeong Moon）博士，P.E.富士岛教授，博士（Sci。），创新研究所教授，数字双单元，研究单元，计算学院，数学和计算科学系，东京技术学院，东京，日本东京，日本东京，机器学习杰出教授（ML）Masanobu Matanobu Matsumaru，Masanobu Matsumaru，Ph.D。 Kinoshita，博士学位，信息学系，工程学院，KINDAI大学，Higashiosaka，Osaka，Osaka，Japan Japan Safie Management实践奖KENJI WATANABE，建筑，土木工程和工业管理工程系教授，Nagoya技术，日本尼古拉尼古拉省Nagoya Institution，日本杰出教育领导力促进型，销售机构，销售，管理实践奖SATORU HOMMO，全球维修采购高级经理，全球ESD和维修，Olympus Corporation，Tokyo，日本杰出教授奖Andi Cakravastia Arisaputra Raja，S.T。