In a period of continuous change in

In a period of continuous change in global business environment, organizations,
large and small, are finding it increasingly difficult to deal with, and adjust to the
demands for such changes (Bosilj-Vuksic et al, 2007). In order to improve performance
of a complex manufacturing system, the dynamic dependencies need to be
understood well (e.g., utilization, variability, lead time, throughput, WIP, operating
expenses, quality, etc). In this manner rapid modeling techniques like queueing
theory, can be applied to improve such an understanding. For instance queueing networks are useful to model and measure the performance of manufacturing systems
and also complex service processes. Apparently, queuing-theory-based software
packages for manufacturing processes (e.g., MPX) automate model development
process and help users (e.g. managers, academics) identify relatively easy analytical
insights (Vokurka et al, 1996)

Kết quả (Việt) 1:

Trong một khoảng thời gian liên tục thay đổi trong môi trường kinh doanh toàn cầu, tổ chức,lớn và nhỏ, đang tìm nó ngày càng khó khăn để đối phó với, và điều chỉnh để cácyêu cầu thay đổi như vậy (Bosilj-Vuksic và ctv., 2007). Để cải thiện hiệu suấtmột hệ thống sản xuất phức tạp, sự phụ thuộc năng động cần phảihiểu tốt (ví dụ, sử dụng, biến đổi, thời gian, băng thông, WIP, hoạt độngCác chi phí, chất lượng, vv). Theo cách này nhanh chóng mô hình hóa các kỹ thuật như đếmlý thuyết, có thể được áp dụng để cải thiện sự hiểu biết. Ví dụ đếm mạng là hữu ích cho các mô hình và đo lường hiệu suất của hệ thống sản xuấtvà cũng xử lý Dịch vụ phức tạp. Rõ ràng, xếp hàng-lý thuyết dựa trên phần mềmgói cho quá trình (ví dụ: MPX) sản xuất tự động hoá phát triển mô hìnhquy trình và giúp đỡ người dùng (ví dụ: nhà quản lý, viện nghiên cứu) xác định tương đối dễ dàng phân tíchnhững hiểu biết (Vokurka và ctv., 1996)

Kết quả (Việt) 2:

Trong một thời gian liên tục thay đổi trong môi trường kinh doanh toàn cầu, tổ chức,
lớn và nhỏ, đang tìm nó ngày càng khó khăn để đối phó với, và điều chỉnh để các
nhu cầu cho sự thay đổi đó (Bosilj-Vuksic et al, 2007). Để cải thiện hiệu suất
của một hệ thống sản xuất phức tạp, phụ thuộc năng động cần phải được
hiểu rõ (ví dụ, sử dụng, thay đổi, thời gian dẫn, thông, WIP, điều hành
chi phí, chất lượng, vv). Theo cách này các kỹ thuật mô hình nhanh như xếp hàng
lý thuyết, có thể được áp dụng để nâng cao sự hiểu biết như vậy. Ví dụ mạng xếp hàng rất hữu ích để mô hình và đo hiệu suất của các hệ thống sản xuất
và cũng có quy trình dịch vụ phức tạp. Rõ ràng, xếp hàng, dựa trên lý thuyết phần mềm
đóng gói cho các quy trình sản xuất (ví dụ, MPX) tự động phát triển mô hình
quá trình và giúp người sử dụng (ví dụ như các nhà quản lý, nhà khoa học) xác định các phân tích tương đối dễ dàng
hiểu biết (Vokurka et al, 1996)