From Months to Days—An Efficient Microsoft-Excel Database: A Case of Dam Maintenance in United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
The subject of this study is the phenomenon of the success of an electronic program (Microsoft-Excel®) for the dam maintenance database. Project improvement includes three phases with a duration of 2 years. The current Excel programming is free, in contrast to specialized software, which costs hundreds of thousands of dollars. More than 6,000 cells were programmed with many smart logarithmic equations. The purpose of this study is to explain, in a practical and theoretical framework, the reasons that cause the distinguished project results (reduction of the completion of maintenance reports from months to 5–10 working days) with low-cost efficiency. Therefore, this leads to increasing the agility of maintenance work fulfilments (effectiveness). Particularly, 11 criteria were designed to compare the status of the project; before and after; improvement. Theoretically, this study adopted the case-study research approach. It aims at setting enablers (actions) that lead to a specific outcome (theory - model building) of the current practice. The study sample was represented by the project team themselves. As a result, the study model (theory) estimated six elements (variables). Generally, the reasons for the success included three elements: technical, managerial and personal factor. These factors led the maintenance project to achieve high efficiency, accuracy and effectiveness. As a comprehensive recommendation, if any global construction institution (such as the Dams Department) intends to implement a similar e-project, its focus should not be limited to the electronic aspect; rather, the managerial and personal aspect should be the focus. In addition, this e-project is a ready base for an optimized technological platform.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».