Innovation dans les processus du departement de maintenance des applications Java chez Canadien National
Bibliographic record
Abstract
Ce présent projet, comme exigence à la Maîtrise en génie logiciel, a été réalisé chez Canadien National dans le but d'innover les processus à l'intérieur du département de la maintenance des applications et systèmes Java du côté des opérations. La documentation et l'analyse du processus initial m'ont permis d'identifier cinq problèmes majeurs, dont l'absence de vue d'ensemble, la priorisation segmentée, l'état d'avancement inconnu, l'estimation impossible et la non-communication des informations de solutions. Pour les résoudre, j'ai fait une étude et une analyse des méthodes et des normes afin de prendre connaissance des meilleures solutions qui ont déjà été implantées dans l'industrie et ainsi s'en inspirer. Pour assurer le succès de mon projet d'amélioration, j'ai défini une méthodologie et l'ai déployée, incluant une phase de démarrage, de mise en œuvre, d'amélioration et finalement de fermeture. Les objectifs, afin de résoudre les cinq problèmes de départ, ont été atteints grâce à la mise en œuvre du cadre Scrumban à l'intérieur du processus initial. En plus de résoudre la problématique, Scrumban nous aide à être beaucoup plus efficaces et mieux organisés, ce qui nous permet d'ajouter plus de valeur à la compagnie. Pour soutenir cette mise en œuvre, j'avais sélectionné un premier outil - Kanboard - et l'ai utilisé. Étant donné qu'il n'était pas intégré avec notre outil de gestion des requêtes de changement - HP Service Manager (HPSM) - j'ai dû changer d'outil pour Jira, pleinement intégré avec HPSM, nous évitant ainsi une double saisie des informations. J'ai par ailleurs instauré des rencontres hebdomadaires de synchronisation et de partage des connaissances avec tous les membres de l'équipe de maintenance des applications Java du CN, ce qui permet une plus grande flexibilité d'affectation des membres d'équipe à différentes applications. Ce projet d'application a été limité à notre département, bien que la méthodologie utilisée soit prévue d'être appliquée aux autres groupes de maintenance logicielle du CN au cours des prochaines années (voire même des prochains mois). Le cadre Scrumban est plutôt récent dans le domaine du génie logiciel et des technologies de l'information. Le fait de l'avoir mis en pratique nous permet d'être avant-gardistes au sein du CN et va probablement motiver et aider nos collègues à innover comme nous.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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.
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".