Programação de parada de plataforma marítima utilizando o método da corrente crítica.
Bibliographic record
Abstract
\n A presente dissertação investiga a adequação do método da Corrente Crítica para a programação dos projetos de parada de plataformas marítimas de exploração de petróleo, que envolvem processos de tomada de decisões em condições de risco. O método da Corrente Crítica (Critical Chain Project Management - CCPM), baseado na Teoria das Restrições (TOC), se propõe a oferecer instrumentos de controle mais precisos e focados que os tradicionalmente utilizados no método do Caminho Crítico (Critical Path Method - CPM), indicando em que momento agir, onde e como deve ser direcionada a ação. A hipótese subjacente à pesquisa é a de que a Corrente Crítica (CCPM) traduz, de forma mais adequada que o Caminho Crítico (CPM), a incerteza existente na parada de plataforma, permitindo a elaboração de um cronograma a um só tempo mais realista e mais desafiador, no sentido de atender metas de menor interrupção na produção. Com base nessa hipótese, as duas principais perguntas que nortearam toda a investigação foram: 1. O método da Corrente Crítica é adequado à programação da parada de plataformas marítimas de exploração de petróleo? 2. Que vantagens poderia trazer em comparação aos métodos tradicionais de programação de projetos em uso nas paradas de plataformas? Para responder a tais perguntas, além de revisar a bibliografia existente sobre o assunto, optou-se por coletar depoimentos de diversos especialistas do setor, por meio de três abordagens qualitativas: pesquisa-ação, entrevistas semi-estruturadas e grupo focal. A análise e interpretação dos dados revelaram que, devido aos seus instrumentos de controle de restrição de recursos serem mais afinados, o Método da Corrente Crítica (CCPM) é mais adequado ao problema da parada de plataformas marítimas - caracterizado pelo ambiente de alta limitação de recursos e por grande paralelismo de atividades. O presente estudo leva a concluir que a implantação do novo método, por oferecer aos gestores ferramentas mais precisas de controle, resulta em melhores chances de cumprimento do prazo dos projetos.\n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".