Strategic selection of computerized maintenance management systems for institutional built assets using quality function deployment
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The selection of a computerized maintenance management system (CMMS) is a strategic asset management (AM) decision for any organization that owns and operates built assets. In the context of institutional built assets (IBA), these decisions are becoming increasingly critical due to the complex nature of these systems, the significant budget allocation to maintenance and the importance of maximizing the service life of these assets. This study aims to propose a structured approach to guide built asset owners in selecting a system that aligns with their strategic plans for operations and maintenance of their built assets. Design/methodology/approach A mixed-methods approach is used that combines participant observations with qualitative methods, including interviews, workshops, document analysis and focus groups for data validation. A case study of an educational IBA in Canada is carried out, and the quality function deployment (QFD) method is used to identify the most suitable CMMS tool. Findings The results show that the QFD method enables the identification of an overall set of requirements for IBAs by harmonizing AM and facility management (FM) needs with available CMMS capabilities in the market, providing a comprehensive roadmap for future system selection processes in IBA management. Originality The originality of this study lies in the development of systematic method that aids IBA owners in making informed system selection decisions while guiding CMMS vendors in aligning their products with AM and FM requirements.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».