Standardization Of Procurement Equipment Specifications: Establishing A Strong Foundation For Oil & Gas Capital Project Development And Delivery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Industry-wide standardization is needed for operators to manage the $3 trillion in CAPEX expenditure forecast for 2018-2025 (Global Data, 2018), while maintaining competitiveness and mitigating risks. With the backing of the World Economic Forum, Joint Industry Program 33 (JIP 33) was initiated to drive industry-level standardization for the procurement of equipment items, moving the industry structurally – across the value chain - towards common engineering designs and solutions established by means of cross-company collaboration. Fourteen (14) standard specifications have been delivered to date. Their adoption by 12 major operators is being measured and is progressing well. This enables the program to capture and evaluate successes, challenges, key learnings and feedback. The program is also establishing a process for future maintenance of JIP33 specifications in order to achieve sustained benefits. A further 35-40 supplementary specifications are being developed, based on recognized industry or international standards by the end of 2020. This paper will present the status of the JIP33 program and showcase some of its early successes, challenges and learnings. Experience with digital requirement developments will be shared, as well as learnings from the adoption and use of the Phase 1-2 specifications by JIP33 members.
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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 | 0,119 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».