SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.33 issue3Nature-inspired leadership - Seeking human-technology-earth harmonySelecting a scaled agile approach for a fin-tech company author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Article

Indicators

Related links

  • On index processCited by Google
  • On index processSimilars in Google

Share


South African Journal of Industrial Engineering

On-line version ISSN 2224-7890
Print version ISSN 1012-277X

Abstract

BISSCHOFF, R.A.D.P.  and  GROBBELAAR, S.. Evaluation of data-driven decision-making implementation in the mining industry. S. Afr. J. Ind. Eng. [online]. 2022, vol.33, n.3, pp.218-232. ISSN 2224-7890.  http://dx.doi.org/10.7166/33-3-2799.

Die vermoe van organisasies om groot hoeveelhede data in te samel en te berg het in die afgelope dekades toenemend meer toeganklik en bekostigbaar geword danksy die vooruitgang van Industrie 4.0. Hierdie vermoe is 'n bemiddelaar vir data-gedrewe besluitneming (DGB). Dit was egter uitdagend vir baie maatskappye om data in kennis om te skakel vir besluitnemers. Die vermoe om DGB effektief uit te voer hang af van 'n kombinasie van vermoens wat die tegnologiese, analitiese en bestuursaspekte van 'n onderneming insluit. Hierdie navorsing het op die mynbedryf gefokus en het 'n literatuuroorsig gebruik om die verskillende DGB-instrumente wat tans beskikbaar is, die potensiele voordele van DGB, die sleutel-instaatstellers van DGB, en die lesse geleer uit vorige implementerings te identifiseer. Die doel van die artikel is om mynbedryforganisasies te help met die ontwikkeling van 'n DGB-implementeringsraamwerk.

        · abstract in English     · text in English     · English ( pdf )

 

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License