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Enregistrement W2270511882

Simulation Of QA/QC Impact On Onshore Jacket Fabrication Productivity

2006· article· en· W2270511882 sur OpenAlexaff
Mona Sharifi, Sandel Baciu, Tarek Zayed

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Joint CIB W78, W102, ICCCBE, ICCC, and DMUCE International Conference on Computing and Decision Making in Civil and Building Engineering, Montreal, Canada, 14-16 June · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine and Offshore Engineering Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuration (music)Quality assuranceProductivityQuality (philosophy)Computer scienceRemedial educationReliability engineeringOperations managementEngineeringOperations researchEconomicsMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inadequate contract documents in earlier project time or unforeseeable factors during the project performance cause construction dispute. These factors impact project cost and duration as well as causing inconsequence to one or more of the project parties. There are large number of quality assurance / quality control (QA/QC) onshore activities in the fabrication of an offshore fixed steel jackets and platforms. This, certainly, interrupts production time and might cause delays that discomfort all project parties. Therefore, current paper models the impact of QA/QC on an onshore fixed steel jacket fabrication using Monte Carlo simulation. A simulation model is developed with and without QA/QC to illustrate parties’ responsibilities and show its impact on productivity. The developed model is applied to a case study in order to analyze the QA/QC effect. Results show that the QA/QC enlarges project duration by almost 20%. Sensitivity analysis is carried out to show the model’s sensitivity to input changes and look for alternate solutions to reduce QA/QC durations. Remedial solutions are employed and analyzed to alleviate extra project disputes. Current research is relevant to fabrication companies, consultants, and owners of fixed steel jackets.

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 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)0,000
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 enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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