Aspects of Improvement in Exploitation Process of Passenger Means of Transport
Notice bibliographique
Résumé
Effective exploitation of means of transport in transport companies is one of the most important ways of achieving competitive advantage. Mentioned problem is particularly important in the market of passenger transport services in large agglomerations, because it has a social aspect in addition to the economic dimension. In addition, most often the studies concern single objects of exploitation, while the subject of research are groups of objects of passenger transport means. The main objective of the study is to analyze and evaluate the system of exploitation of passenger transport means and to propose solutions for its improvement. On the basis of the theory of exploitation systems, quantitative utilitarian models have been built, which have been verified by applications using data obtained from Municipal Communication Company (MPK) in Wroclaw. Originality and innovation in the recognition of the research problem consist in applying to the analysis and evaluation of the Ishikawa diagram exploitation system, Pareto-Lorenzo analysis, and FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) methods. On the other hand, a QFD (Quality Function Deployment) diagram was used to build a model of improvement of the exploitation system, with the use of which the target values of parameters for the operation of MPK passenger transport in Wroclaw were determined. The applied methods, techniques, and research tools are rarely used in the field of testing of vehicle operation systems. The work has a very practical character and built models can be used in other urban agglomerations in order to improve the operation of passenger transport means.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».