Leveraging text mining and network analysis for a semi-automated work order process analytics
Notice bibliographique
Résumé
Work order (WO) processing is a basic function of facilities management (FM). WOs are usually captured using computerized maintenance and management systems (CMMS) and contain valuable information about the performance of a building. They provide a very direct pathway to understanding the experiences of different building users and managers. However, given that this knowledge is in the form of unstructured text, the knowledge has remained vastly untapped. There are critical gaps related to the process of handling a WO. Each WO requires the communication of several people to make decisions such as, how urgent the order is, who is responsible for the task, and how much budget should be allocated for dealing with it. Given that the CMMS systems are not inherently designed for streamlining such communications, several challenges may occur during the decision-making processes. For instance, the task might be assigned to the wrong person, or its urgency might be evaluated incorrectly. This research will use the case of the university of Toronto to review key challenges during the process of handling a WO. Next, the research will discuss how text mining, network analysis, and machine learning can help automate WO process analytics. The results show that automating the WO process analytics can significantly improve FM by providing managers with insights about the key pain points and bottlenecks during the everyday management operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».