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Enregistrement W7133466301

Reliability-centrified maintenance model (rcm) for the kalmar ottawa 4x2 traffic fleet from the company puerto de barranquilla

2017· article· es· W7133466301 sur OpenAlexaboutno aff
Jacques Eloite Berdejo Gutierrez, Jairo Antonio Picalua Cardona

Notice bibliographique

RevueUniversidad Industrial de Santander · 2017
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultidisciplinary Research Papers Compilation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Work (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La empresa Puerto de Barranquilla es un puerto multipropósito que se encarga del almacenamiento, movilización, inspección y despacho de diferentes tipos de carga tales como contenedores, gráneles sólidos y líquidos, carga general y coque, para ello cuenta con una amplia gama de equipos (maquinaria pesada y sistema granelero). La operación de movilización de los contenedores hasta el patio de contenedores es una de las más críticas, debido a que una demora de tiempo en esta etapa del proceso, puede ocasionar el retraso del buque en muelle, representando multas económicas para el Puerto y por ende atrasos en las etapas siguientes, las cuales se ven reflejadas en quejas del usuario final. Actualmente los tracto-camiones presentan fallas continuas (mecánicas, hidráulicas, eléctricas, etc), las cuales se reflejan en la baja disponibilidad y confiabilidad de los equipos que afectan el rendimiento de la operación. Dichas fallas se deben a la carencia de un plan de mantenimiento basado en los manuales del fabricante y en un estudio de análisis de fallas (componentes críticos). Debido a la alta competitividad que se ha venido desarrollando en este sector de la industria el Puerto de Barranquilla está en la necesidad de implementar nuevas prácticas de mantenimiento que contribuyan al aumento de la efectividad de las maquinas. Por ello surge la necesidad de realizar un estudio metodológico de mantenimiento centrado en confiabilidad que permita mejorar los indicadores de disponibilidad y confiabilidad de los equipos y además que reduzca los tiempos improductivos y los costos de mantenimiento.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2017
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