Resource Supply-Demand Matching Scheduling Approach for Construction Workface Planning
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses a novel approach for resource-based scheduling that builds upon existing analytical models to achieve practical allocation of resources that are constrained by supply and demand. The approach facilitates workface planning to allocate work to individual craft persons. The main contribution of the work is advancement of the current scheduling practice of workface planning by (1) generalizing the resource supply-demand matching problem (RSDMP); and (2) formalizing the RSDMP scheduling approach for planning resource workflows which consists of (a) the mathematical model, (b) a two-stage optimization approach, and (c) innovative use of a resource-activity interaction table. The result is an optimum resource-constrained schedule providing the shortest project duration with the leanest resource supply. The optimum resource requirement is identified between the lower and upper bounds of the resource supply limit, thus ensuring the site’s spatial and safety requirements. The optimum resource workflows of individual craft persons are presented to facilitate the project execution at the workface level. To illustrate the approach, an example adapted from a classic textbook is used. To demonstrate the effectiveness of the approach on a practical level, an oil refinery turnaround project including input data and relevant information prepared for workface planning is used. As a result of the RSDMP analysis, the optimum plan obtained is resource-loaded, practically feasible, and workface executable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».