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Enregistrement W3015909996 · doi:10.38008/jats.v6i2.57

RFID Applications in Airline Maintenance Operations

2015· article· en· W3015909996 sur OpenAlexafffund
Parastoo Dastjerdi, Chris Markou, Jacques Roy

Notice bibliographique

RevueJournal of Air Transport Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRFID technology advancements
Établissements canadiensHEC MontréalInternational Air Transport Association
Organismes subventionnairesHEC Montréal
Mots-clésRadio-frequency identificationNoticeImplementationAviationBusinessIdentification (biology)Enterprise resource planningAircraft maintenanceComputer scienceProcess managementComputer securityEngineeringAeronautics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radio Frequency Identification (RFID) has been widely used in different industries in recent years but its use in the aviation industry has been very limited. In this article, the use of RFID technology is explored in relationship to airlines’ maintenance operations. The main objectives of this article are to assess the current use of RFID in aviation maintenance and to evaluate future opportunities as well as the barriers to this technology in regards to airline maintenance operations. To this end, a survey of airlines was conducted in 2013. The results show that the airline industry has recently taken notice of RFID and that its use is growing. The results also show that airlines are facing several barriers for RFID implementations . They are: lack of knowledge, cost of Enterprise Resource Planning (ERP) integration, cost of tags, lack of support from managers, and immaturity of technology. This research has also identified the categories of parts that can benefit the most from RFID.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,320

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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