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Record W4286491141 · doi:10.5585/gep.v13i2.21789

Impactos da mudança de escopo durante a execução: estudo de caso em uma usina metalúrgica

2022· article· pt· W4286491141 on OpenAlexaff
Daniel Etsuo Murasawa, Tatiana Kimura Kodama, Marcelo Seido Nagano

Bibliographic record

VenueRevista de Gestão e Projetos · 2022
Typearticle
Languagept
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicQuality and Supply Management
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceForestryArtGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Este trabalho teve como objetivo avaliar o impacto da mudança de escopo do projeto na fase de execução de uma reforma de um forno de uma usina recém-adquirida por um grupo comprador, através da identificação das causas das mudanças de escopo. A participação direta de um dos autores no processo de mudança de escopo do projeto na fase de execução da reforma permitiu a produção do relato técnico conforme protocolo de Rojo e Walter (2014) segundo o método de estudo de caso único em uma empresa do setor metalúrgico. Os dados foram coletados com a participação direta de um dos autores no processo estudado por meio de relatórios gerenciais, das cotações do fornecedor do serviço de reforma refratária, das ordens de compra e observações diretas no período de outubro de 2019 a março de 2020. Os resultados obtidos mostram que o custo total do projeto devido a retrabalhos, aumentou 162% do custo inicial pela não definição completa de requisitos para a determinação do escopo de serviço. Os resultados das análises do diagrama de Ishikawa para a determinação das principais causas do escopo inicial incompleto, apontam: a) ambiente - falta de acesso ao interior do forno, visita e avaliação sem planejamento; b) método - análise técnica superficial; c) pessoas – falha de comunicação com fornecedores; d) máquina – desenhos desatualizados; e) material – danos não detectados. O planejamento do projeto e a seleção do gerente de projetos foram considerados critérios críticos, além destes a gestão de passivos foram as lições aprendidas por meio do desenvolvimento desse estudo. Apesar de se tratar de um caso único específico de um ambiente metalúrgico, este estudo contribui com o aumento do número de estudos empíricos no campo acadêmico sobre mudança de escopo, recorrente em outras áreas em projetos e no campo prático/ empresarial fornece as lições aprendidas que podem ser consideradas em operações semelhantes, não se restringindo ao nicho de usinas metalúrgicas, pois se estende o mesmo princípio para projetos, cujo escopo envolve reformas de equipamentos.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.038

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.020
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0040.003
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.005
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.280
Teacher spread0.248 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
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