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Enregistrement W4283765801 · doi:10.24867/jpe-2022-01-048

THE APPLICATION OF NEW INDUSTRIAL MAINTENANCE CONCEPTS - AN EASY WAY TO SAVING MONEY

2022· article· en· W4283765801 sur OpenAlexaff
Felicia Veronica Banciu, Eugen Pămîntaş, Anamaria Feier

Notice bibliographique

RevueJournal of Production Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReliability and Maintenance Optimization
Établissements canadiensCytodiagnostics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlan (archaeology)Investment (military)Production (economics)BusinessRisk analysis (engineering)Computer scienceEngineering managementManagement scienceIndustrial organizationEconomicsEngineeringPolitical scienceMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the beginning of the current millennium, various professional organizations, research institutes, scientific papers in journals and various conferences around the world, address the issue of maintenance, generically speaking, both theoretically, directly or tangentially and by examples of benefits in industry for various production processes, machines and installations. However, recent studies and reports reveal that even in highly industrially developed countries, company management aims to improve maintenance in only about 15% of cases for the next plan year. Why, this is the question? This paper will try to provide answers and even propose possible solutions to increase the applicability in industry of new concepts and theories of maintenance. The arguments used are less oriented on the technical side, they are mainly focused on the “money” indicator, close to the understanding of the company's senior management, i.e. on how huge material benefits can be obtained compared to the insignificant investment expenses.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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