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Enregistrement W7043538484

Success factors and organizational approaches for the implementation and the operational use of energy management systems according to ISO 50001: Paper presented at the 6th Canadian Quality Congress, September 29-30, 2014, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada

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Notice bibliographique

RevueFraunhofer-Publica (Fraunhofer-Gesellschaft) · 2014
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationQuality (philosophy)Success factorsKey (lock)Quality management systemEnergy managementManagement systemGerman
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to rising energy costs, increasing global competitive pressure and the demand for environmentally friendly products companies all over the world consider the implementation of an energy management system (EnMS) to meet future challenges. The purpose of this paper is to identify main success factors for the effective implementation, operation and certification of an EnMS in accordance with ISO 50001, which represents the fastest growing standard for management systems in the world. For that reason a survey among already certified German companies has been conducted focusing on organizational, teambuilding and technical aspects. The study provides best practice knowledge and gives interested companies the advantage to benefit from both the positive experiences of the participants as well as to prevent potential contra productive activities during the implementation, certification and operation of an EnMS. Results indicate that EnMSs are most commonly built on already existing management structures and therefore staff organization is crucial for the success of the project. Still, monetary aspects such as energy related cost savings seem to be the decisive criterion for the operation of an EnMS. Regarding teambuilding aspects specific technical expertise is required which leads to cross-functional teams focusing on the field of production. In addition key technical and administrative measures for an effective EnMS were identified.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,203 · 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'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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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