Using enterprise reference models for automated ISO 9000 compliance evaluation
Notice bibliographique
Résumé
A computational enterprise model representing key facets of are organization care be are effective tool to consider where planning are enterprise information architecture. For example, a specific organization's quality management business processes and organizational structures can be represented using such a model, and then compared to a reference model of "good" processes and structures, such as the ISO 9000 standards. The specific and reference models can be represented using common entities, attributes, and relationships-comprising general schema or data model-which are then formally defined and constrained. These definitions and constraints can be used as inference rules applied to the models. Hence identification of differences between the models as quality problems can be automatically inferred, as can the analysis and correction of problems. In this paper; the TOTE ISO 9000 Micro-Theory is presented as a formal reference model of quality goodness. ISO 9000 requirements represented as inference rules in the micro-theory are applied to facts about an organization's quality management processes and structures, and conformance or nonconformance to requirements is automatically inferred. TOTE Ontologies for Quality Modeling are the common data and logical (formal definitions and constraints) models of the reference and specific organization's models. The example use of the micro-theory demonstrates enterprise model use for a pre-audit, which lowers the cost and time for improving quality through achieving ISO 9000 compliance. Since these enterprise models are constructed using ontologies, benefits of using ontologies such as model re-usability and sharability can be reaped.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».