D Minus 1 Production Scenario: Production Model for Produced Hospital Furniture

Many kinds of production systems are used in medical equipment industries, one of which is through the work-in-process (WIP) buffer control system and feeding material scenarios to assure ability of the process to produce the expected throughput. The production model, known as the D minus 1 production scenario, is used to control production activities at the factory to be carried out using the day minus 1 rule. This rule is a time-based buffer production scenario in 1 day, ending at the finished goods assembly station used as the zero point (D0), from each workstation, pushed for one consecutive day to the beginning of the buffer. With the success of providing WIP buffers on D-1 and D-2 days, the product is certain to be ready on time. Production activities are modeled as Heaviside step function of the various processes involved therein. Production schedule, also production simulation, can be planned through a production dashboard provided for this purpose. Customers demand transformed to an integrated production schedule throughout the production flow, followed by production dispatching and execution. The integrated production schedule includes the supply of raw components, welding, paint, and product assembly to meet on time deliveries

Порівняльний аналіз алгоритмів класифікації при аналізі медичних зображень за відеоданими спекл-трекінг ехокардіографії

Проблематика. Машинне навчання дає змогу застосувати різні інтелектуальні алгоритми для отримання діагностичних та(або) прогностичних моделей. Подібні моделі можуть бути використані для визначення функціонального стану серця, який діагностується за допомогою спекл-трекінг ехокардіографії. Для того щоб детально визначити стан серця пацієнта, в машинному навчанні використовується підхід класифікації. Кожен із алгоритмів класифікації має різну ефективність при застосуванні в певних ситуаціях. Тому актуальною задачею є визначення найбільш ефективного алгоритму для розвʼязання конкретної задачі класифікації стану серця пацієнта при застосуванні однакового масиву даних спекл-трекінг ехокардіографії. Мета. Оцінити ефективність застосування прогностичних моделей логістичної регресії, методу групового урахування аргументів (МГУА), випадкового лісу і адаптивного бустингу (AdaBoost) при побудові алгоритмів підтримки прийняття медичних рішень щодо діагностики ішемічної хвороби серця.Background. Machine learning allows applying various intelligent algorithms to produce diagnostic and/or prognostic models. Such models can be used to determine the functional state of the heart, which is diagnosed by speckle-tracking echocardiography. To determine the patient's heart condition in detail, a classification approach is used in machine learning. Each of the classification algorithms has a different performance when applied to certain situations. Therefore, the actual task is to determine the most efficient algorithm for solving a specific task of classifying the patient's heart condition when applying the same speckle-tracking echocardiography data set. Objective. We are aimed to evaluate the effectiveness of the application of prognostic models of logistic regression, the group method of data handling (GMDH), random forest, and adaptive boosting (AdaBoost) in the construction of algorithms to support medical decision-making on the diagnosis of coronary heart disease. Methods. Video data from speckle-tracking echocardiography of 40 patients with coronary heart disease and 16 patients without cardiac pathology were used for the study. Echocardiography was recorded in B-mode in three positions: long axis, 4-chamber, and 2-chamber. Echocardiography frames that reflect the systole and diastole of the heart (308 samples in total) were taken as objects for classification. To obtain informative features of the selected objects, the genetic GMDH approach was applied to identify the best structure of harmonic textural features. We compared the efficiency of the following classification algorithms: logistic regression method, GMDH classifier, random forest method, and AdaBoost method.Проблематика. Машинное обучение позволяет применить различные интеллектуальные алгоритмы для получения диагности- ческих и (или) прогностических моделей. Подобные модели могут быть использованы для определения функционального состояния сердца, которое диагностируется с помощью спекл-трекинг эхокардиографии. Для того чтобы детально определить состояние сердца пациента, в машинном обучении используется подход классификации. Каждый из алгоритмов классификации имеет разную эффективность при применении в определенных ситуациях. Поэтому актуальной задачей является определение наиболее эффективного алгоритма для решения конкретной задачи классификации состояния сердца пациента при применении одинакового массива данных спекл-трекинг эхокардиографии. Цель. Оценить эффективность применения прогностических моделей логистической регрессии, метода группового учета аргументов (МГУА), случайного леса и адаптивного бустинга (AdaBoost) при построении алгоритмов поддержки принятия медицинских решений по диагностике ишемической болезни сердца