Incorporating Condition Monitoring for Multi-Faceted Decisions
Notice bibliographique
Résumé
The management of naval platforms should be considered in the context of the capabilities that they provide their operational community. A warship, often described as multirole, achieves `flexibility of role' through a complex network of integrated and interdependent systems. When these systems are coupled with monitoring sensors, there is potential to exploit the feedback for online and offline health assessments. The aggregation of these assessments can be conceived of as a multivariate vector corresponding to the capabilities of interest. This vector can be used as the basis of trade-off analysis for the differing courses of action under consideration thus forming part of the decision support environment. Another dimension of trade-offs is the consideration of decision making and planning tiers: tactical, operational, and strategic. Each level has a differing and nuanced understanding of goals such as cost, reliability, availability, and assurance; as such these tiers can find themselves in competition with each other. Condition monitoring provides additional input for dynamic maintenance activity decisions that reflect the evolving organizational context and the tiers' desired outcomes. This paper presents a framework for relating equipment health monitoring on complex naval platforms to a decision support environment consisting of multiple capabilities and competing decision tiers.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».