Business trends: Managing risk and uncertainty: The importance of optimizing your value chain
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 is disrupting the oil and gas industry Oil prices are falling, demand is down, supply is up, and storage capacity is limited In these difficult times, the industry must swiftly act to keep business viable to come back strong when conditions improve Therefore, refineries should take this opportunity during the slowdown to future-proof their operations so that they are in a better position to survive the next downturn There is no way to predict the length of the current pandemic, but there are things operators can do to help their refineries survive these difficult times, including evaluating opportunity crudes, employing blend optimization, monitoring operations, and optimizing operations Husky Energy, a Calgary-based integrated oil and gas company, identified the need to automate business processes, including integrating and standardizing its value chain activities across the downstream business The company selected a unified supply chain management software as a starting point This software will enable Husky’s team to plan and schedule its end-to-end downstream value chain The company adopted an operating model that featured integrated optimization, increasing the total revenue and gross margin captured across the entire value chain The technology provides an enterprise cloud solution that enhances collaboration, agility, and transparency across the value chain This allows Husky to make decisions that deliver added value to its integrated business
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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 | 0,012 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,016 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».