Novel Fuzzy Multi-Criteria Decision Framework for Maritime Infrastructure Maintenance
Notice bibliographique
Résumé
The maintenance of critical maritime infrastructure is essential for ensuring the safe, reliable, and efficient operations of marine seaports. This paper proposes a novel fuzzy multi-criteria decision framework for evaluating the maintenance practices and culture of maintenance-critical maritime infrastructure, such as port loading and unloading machinery and equipment. The proposed framework incorporates three distinct multi-criteria decision-making tools Step-wise Weight Assessment Ratio Analysis, Weighted Aggregate Sum Product Assessment, and Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution. Fuzzy logic is incorporated into the framework to enhance the precision and robustness of the evaluation process. To form the basis of the assessment, the framework is structured around five key maintenance practice criteria: planning and scheduling; data collection and analysis; documentation and record keeping; maintenance personnel training; and competency, and four important maintenance culture criteria: leadership commitment, proactive and preventive approach, safety and compliance focus, and continuous improvement and learning. To validate the framework, an empirical evaluation was conducted, analyzing maintenance practices and culture across six Nigerian seaports. Data collection uses a questionnaire administered to relevant maintenance experts in the ports, ensuring a comprehensive and expert-informed analysis. The data collected was then analyzed using the fuzzy multi-criteria decision framework. The results provide valuable and actionable insights into the current maintenance practices and maintenance culture of the ports, identifying areas for improvement.
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».