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Enregistrement W6991651461

Huoltoprosessin ja tehokkuuden kehittäminen

2017· other· fi· W6991651461 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2017
Typeother
Languefi
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckPower (physics)Quarter (Canadian coin)Data collection
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tämän insinöörityön tavoitteena oli perehtyä CMV Truck & Bus Claytonin toimipisteen huoltoprosessin ongelmakohtiin ja eliminoida ne, jotta korjaamosta tulisi tehokkaampi ja huoltoprosessi olisi selkeämpi. Korjaamon huoltoprosessissa ja varaosatoiminnoissa ha-vaittiin paljon tekijöitä, joihin kului turhan paljon aikaa ja otin tavoitteekseni korjata nämä tekijät, jotta korjaamolle saataisiin toimiva ja tuottoisa huoltoprosessi. Työssä perehdyttiin myös korjaamon tunnuslukuihin ja niiden laskemiseen. CMV Truck & Bus on yksityinen perheyritys Australiassa, joka toimii Volvo, Mack ja UD kuorma-auto korjaamona sekä au-tomyyjänä Australian Melbournessa.\n\nAloitin työni mekaanikkona CMV:llä toukokuussa 2016 tarkastelemalla huoltoprosessin kulkua sekä tiedustelemalla työnjohtajilta toimintatavoista. Huomattuani ison eron Suomen ja Australian toimintatavoissa, syntyi idea huoltoprosessin kehittämisestä. Varaosatoimin-noissa havaittiin myös puutteita tarkastelemalla toimintatapoja sekä asentajilta kerätyn tiedon perusteella. \n\nIsoimmat ongelmat johtuivat lähinnä järjestelmällisyyden puutteesta, pitkä jono varaosatis-kin takana, turha juokseminen pihalla asiakasautojen perään sekä aamuruuhka hallityön-johdossa muodostivat tekijät, jotka vaikuttivat toimipisteen tehokkuuteen. Tämän insinööri-työn lopputuloksena syntyi korjaamolle toimiva ja tehokas toimintamalli, jota henkilökunta käyttää jokapäiväisessä työssään, lisäksi työnjohtajalla on nyt selkeämpi rooli ja paremmat työmenetelmät.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,032

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,276 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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