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Enregistrement W2161203841 · doi:10.5539/emr.v3n2p20

Development of a Decision Support System (DSS) for Fitter Mechanics on Bulldozer Power Failure Maintenance: Case Study of Komatsu and Cummins Engines

2014· article· en· W2161203841 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEngineering Management Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBelt Conveyor Systems Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTroubleshootingEngineeringCorrective maintenanceInterface (matter)Predictive maintenanceSoftwareService (business)Decision treeReliability engineeringComputer sciencePreventive maintenanceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maintenance plays an important role in the life span of equipment. The cost incurred during maintenance of machineries affects the service cost of the equipment. In other to reduce the cost and time wastage, effective troubleshooting tool is required. Power failure in earth moving equipment arises when the front-mounted “dozer” blade cannot push soil forward and create a level surface for construction site. This problem needs to be solved, so as to increase the equipment life span and productivity. This research has established that power failure in earthmoving equipment (bulldozer) results from a number of causes and the causes have been identified as faulty: torque converter, transmission system, steering system, air cleaner, turbo charger, fuel filter, injector, high water temperature and dust indicator. The maintenance service card (job card) for recording the maintenance carried out on the machine used as case study was visited. Through this, the historic data of frequency of occurrence of each problem throughout the year was collected as it affected the machine under study. Probability tree model was developed as predicting tool based on the historic information collected from the job card of the machine. Based on this probability tree, a logic was developed which lead to software algorithm development. Through this algorithm, a software was developed to enhance the speed of computation and making decision available speedingly using C # (pronounced as C sharp) computer language because of its versatility and friendly nature. The user interface of the Knowledge based system is basically divided into analyses and troubleshooting, the analyses ask the operator questions related to lack of power in the machine, and the troubleshooting tests were carried out as it affects: transmission, torque converter, steering, clutch and brake system problems. The system gave a thorough maintenance breakdown analysis of power failure of the engine under study. The decision support system has an advantage of providing the maintenance engineer a knowledge of the probable causes of problems and the required solution; however this depends on the response of the user to the questions asked in the user interface. The solutions proffered by this decision support system were evaluated by compared with the proffered solutions in the manual of the machine under study and it was found to be the same. In essence, it is recommended that this system should be used in situations where the service technicians are knowledgeable to answer the questions in the user interface of the system. The use of decision support system to solve power failure problem can result to reduction in manpower, increase assurance of project completion in time and is therefore applicable and recommended for use in manufacturing and construction industries where optimum profitable services are mostly expected.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle