O planejamento das aquisições é fundamental na Administração Pública, pois diminui os desperdícios e os projetos malsucedidos, especificamente na área de Tecnologia da Informação. O presente artigo apresenta um relato de experiência mostrando os resultados e os benefícios alcançados com a implantação de um processo formal de planejamento das aquisições de soluções de TI na Secretaria de Tecnologia da Informação (STI) da Universidade Federal do Ceará (UFC). Essas aquisições são regidas pelas diretrizes da Instrução Normativa n° 4, que regulamenta as contratações de TI no setor público. O modelo de gerenciamento de aquisições de TI atualmente aplicado na UFC considera cada planejamento de aquisição como um projeto que deve estar alinhado com as diretrizes e os artefatos da fase de planejamento da contratação da IN 04. A implantação desse processo de planejamento foi viabilizada por meio da constituição de uma equipe responsável pelo planejamento das aquisições de TI na Universidade. A visão de cada solução contratada como um projeto deu maior celeridade e eficiência ao processo de contratações e gerenciamento de aquisições de TI na UFC, evitando o desperdício de recursos humanos, materiais e financeiros.
A estimativa de software é um dos maiores desafios para contratantes e fornecedores de TI. A técnica de ponto de caso de uso (PCU) é uma técnica bastante utilizada na estimativa de softwares cujo desenvolvimento se baseia em casos de uso e orientação a objetos. Nessa técnica, a estimativa de tamanho é realizada obtendo-se a ponderação de atores, casos de uso, fatores técnicos e fatores ambientais. A estimativa de esforço é obtida a partir da multiplicação do tamanho do projeto pela produtividade média da organização. Entretanto, casos de uso podem ter complexidades semelhantes, mas requerem diferentes esforços para desenvolvimento. Este artigo apresenta uma abordagem para estimativa de software baseada em produtividades por categorias de casos de uso e os benefícios dessa abordagem na melhoria do processo de estimativa de software.
Inicio esta reseña en medio de pronunciamientos de sectores sociales que marchan en las calles de Santo Domingo, República Dominicana, con pancartas y camisetas, exigiendo que no haya más impunidad y que se castigue la corrupción en torno al caso de la empresa constructora brasileña Odebrecht. Asimismo, sectores eclesiales reclaman al gobierno y al Congreso que detengan la despenalización del aborto. Ambas manifestaciones de protesta tienen de fondo una petición: recordarle al presidente -y a la justicia dominicana-el juramento, consignado en la Constitución, que hizo al asumir la presidencia.
With an increased collection of data, assessing the health of an asset and designing recommendations or executing response actions via prognostics and health management (PHM) has made great advances. These actions can be corrective or preventive depending upon the risk of failure or the cost of repair. As downhole testing tools operate in extreme environments, they are subjected to conditions like elevated temperature, shocks, vibrations, and pressures. The dump mandrels used in the process are prone to wear and tear like scratches, pits, and corrosion, which may cause operational failure. If these damages and their degree goes undetected and no remedial actions are taken, possibilities of non-productive time (NPT) and financial losses increase drastically. This paper aims to develop a fitness inspector which uses Computer Vision and Deep Learning to identify critical surfaces of these tools and the damage within them. This will help the Subject Matter Experts (SMEs) by replacing the qualified workforce provided by them and reducing the time consumed to gauge the health status of all the tools as the diagnosis can be made in real-time.
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