78 resultados para RDM


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Redistributed manufacturing is an emerging concept which captures the anticipated reshoring and localisation of production from large scale manufacturing plants to smaller-scale localised, customisable production units, largely driven by new additive digital production technologies. Critically, community based digital fabrication workshops, or makespaces, are anticipated to be the hothouse for this new era of localised production and as such are key to future sustainable design and manufacturing practices. In parallel, the concept of the circular economy (CE) conceptualises the move from a linear economy of take-make-waste to a closed loop system, through repair, remanufacturing, refurbishment and recycling which maintains the value of materials and resources. Despite the clear interplay between RdM and CE, there is limited research exploring this relationship. In light of these interconnected developments, the aim of this paper is to explore the role of makespaces in contributing to a circular economy through RdM activities. This is achieved through six semi-structured interviews with thought leaders on these topics. The research findings identify barriers and opportunities to both CE and RdM, uncover key overlaps between CE and RdM, and identify a range of future research directions that can support the coming together of these areas. The research contributes to a wider conversation on embedding circular practices within makespaces and their role in RdM.

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Responsible Research Data Management (RDM) is a pillar of quality research. In practice good RDM requires the support of a well-functioning Research Data Infrastructure (RDI). One of the challenges the research community is facing is how to fund the management of research data and the required infrastructure. Knowledge Exchange and Science Europe have both defined activities to explore how RDM/RDI are, or can be, funded. Independently they each planned to survey users and providers of data services and on becoming aware of the similar objectives and approaches, the Science Europe Working Group on Research Data and the Knowledge Exchange Research Data expert group joined forces and devised a joint activity to to inform the discussion on the funding of RDM/RDI in Europe.

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Il layout di un sistema di stoccaggio è un fattore caratteristico e cruciale nell’organizzazione del lavoro e dei flussi di materiale di un’azienda, se le condizioni di partenza non sono soddisfacenti è possibile passare da un layout AS-IS ad uno TO-BE che implementi alcune caratteristiche ricercate. Per intervenire sul layout AS-IS del magazzino in maniera funzionale, e poterne poi sviluppare uno in parte ex-novo, è stato necessario attraversare 3 diverse fasi che ridisegnassero il magazzino. Nella prima fase sono state applicate alcune tecniche di lean manufacturing con lo scopo di eliminare il superfluo e riorganizzare ciò che effettivamente fosse funzionale al lavoro eseguito quotidianamente. Lavorando assieme all’operatore addetto al magazzino è stato possibile raggiungere ottimi risultati sia da un punto di vista qualitativo che quantitativo. Nella seconda fase si è affrontato il problema dello storage assignment che consiste nell’assegnare la diversa merce all’interno del magazzino. Il maggior spazio ottenuto dall’applicazione delle tecniche di lean manufacturing è stato determinante per la scelta di una politica class-based storage. Utilizzando questa politica è stato possibile definire con precisione il numero e la grandezza dei reparti di cui necessitava il magazzino. Le prime due fasi ed i loro risultati operativi tra cui: maggior ordine creato, incremento dello spazio disponile e definizione dei reparti nel magazzino; sono stati fondamentali per poter applicare alcuni algoritmi euristici risolutivi che sviluppassero delle soluzioni di layout TO-BE. Non avendo flussi di materiali costanti ma basandosi soprattutto su lavoro a commessa o lavorazioni di manutenzione su prodotti già consegnati sono stati utilizzati unicamente degli algoritmi costruttivi. Nello specifico sono stati utilizzati 4 diversi algoritmi TCR, Aldep, Corelap e RDM per rendere l’intera trattazione più esaustiva.