Refining the ISO 9126 Model for Enhanced Decision Support System Evaluation in the Manufacturing Industry
Notice bibliographique
Résumé
In the increasingly competitive landscape of the manufacturing industry, leveraging advancements in information technology has become pivotal for gaining a competitive edge.Specifically, the furniture manufacturing industry has adopted decision support systems (DSS) to meet diverse information needs.However, user concerns regarding these systems, including information reporting speed, order reception, and the accuracy of raw material usage calculations, persist.The development of any system necessitates the application of quality assurance standards that align with user requirements.In light of these concerns, the measurement of software quality emerges as an essential strategy to assuage user doubts about the DSS.Employing the ISO 9126 standard as an assessment parameter provides a reliable framework for evaluating the quality of the DSS.Although the ISO 9126 model possesses several characteristics, this study focuses exclusively on two: functionality and reliability.The anticipated outcome of this research is a refined understanding of user satisfaction pertaining to the implementation of the DSS.Consequently, this study's findings may contribute to the DSS's credibility, specifically concerning the speed of reporting, order reception, and the precision of raw material usage calculation.This, in turn, can influence the decision-making process in production, thereby enhancing the overall effectiveness of the manufacturing industry.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».