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Enregistrement W4390912930 · doi:10.5430/ijba.v14n4p66

Current Overview of CMMS Operationality: Brazilian Scenario

2024· article· en· W4390912930 sur OpenAlexvenueno aff
Emanoel Silva de Amorim, EGM Silva, Alberto Casado Lordsleem Júnior

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business Administration · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic Research in Diverse Fields
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityComputer sciencePanoramaAdaptation (eye)Function (biology)Risk analysis (engineering)Snowball samplingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, the impacts of Industry 4.0 are observed in the construction industry, commonly referred to as Construction 4.0, emerging linked to technological innovations. Construction 4.0 presents a standardized model for smart cities and buildings, with the existence of some important points being essential, such as the capacity for adaptation, improvement and efficiency of resources and connections for everyone involved. As a result, new technologies and applications have been emerging that directly impact building maintenance activities, enabling increased efficiency and productivity in this sector, which reduces the risk of errors, failures and defects by maintenance managers. One of these applications is the use of computerized maintenance management systems (CMMS), which is a software solution designed to simplify building maintenance processes, in addition to improving the management of organizations' assets. In this sense, the present work aims to evaluate the CMMS available in the Brazilian scenario, showing the current panorama in which this technology has been presented to the market. To this end, we carried out a survey of the CMMS used by Brazilian maintenance companies using the snowball method to list the CMMS to be analyzed. The research carried out in 16 maintenance companies identified 9 CMMS, which were evaluated using the method proposed by Roscoff; Costella; Pilz (2020), which evaluates CMMS functionalities and activities. As a result, the sample analyzed presents heterogeneity in the results linked to CMMS functionalities and activities. In short, the registration items, a basic function, were met by all CMMS analyzed. However, advanced functions that are linked to the principles of Industry 4.0, such as interoperability, virtualization, real-time and service orientation, present disparities in results. Because among the nine CMMS evaluated, only three reached the levels proposed in the methodology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0080,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,345 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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