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Enregistrement W3206390449 · doi:10.1108/jqme-10-2020-0109

Models for maintenance planning and scheduling – a citation-based literature review and content analysis

2021· article· en· W3206390449 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Quality in Maintenance Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReliability and Maintenance Optimization
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationCo-citationThematic analysisComputer scienceExploratory analysisData scienceScheduling (production processes)Citation analysisOperations researchManagement scienceEngineeringOperations managementSociologySocial scienceQualitative researchLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The findings of this study have lightened the focal research areas in maintenance planning and scheduling. These also served as effective guidelines for future studies in this area. This research, therefore, contributes in fulfilling the gap by carrying out an SLR of contemporary research studies in the area of models for maintenance planning and scheduling. At present, SLR rooted in BA has not been carried focusing on a survey over models for maintenance planning and scheduling. SLR uses advanced scientific methodologies from BA tools to unveil thematic structures. Design/methodology/approach We have systematically reviewed over 1,021 peer-reviewed journal articles. Advanced contemporary tools from Bibliometric Analysis (BA) are used to perform a Systematic Literature Review (SLR). First, exploratory analysis is presented, highlighting the influential authors, sources and region amongst other key indices. Second, the large bibliographical data is visualized using co-citation network analyses, and research clusters (themes) are identified. The co-citation network is extended into a dynamic co-citation network and unveils the evolution of the research clusters. Last, cluster-based content analysis and historiographical analysis is carried out to predict the prospect of future research studies. Findings BA tools first outlined an exploratory analysis that noted influential authors, production countries, top-cited papers and frequent keywords. Later, the bibliometric data of over 1,021 documents is visualized using co-citation network analyses. Later, a dynamic co-citation analysis identified the evolution of research clusters over time. A historiographical direct citation analysis also unveils potential research directions. We have clearly observed that there are two main streams of maintenance planning and scheduling applications. The first has focused on joint maintenance and operations on machines. The second focused on integrated production and maintenance models in an echelon setting for unrealizable production facilities. Originality/value There are many literature review-based research studies that have contributed to maintenance scheduling research surveys. However, most studies have adopted traditional approaches, which often fall short in handling large bibliometric data and therefore suffer from selection biases from the authors. As a result, in this area, the existing reviews could be non-comprehensive. This study bridges the research gap by conducting an SLR of maintenance models, which to the best of our knowledge, has not been carried out before this study.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,247 · 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