A case productivity model for automatic climbing system
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Tight schedules in high-rise building construction force project managers to use the formwork even in a bad weather condition. Insufficient craning, which is typically the bottleneck in construction activities, and lack of space in confined sites make it hard to install the formwork on the ground. The Automatic Climbing System (ACS), a type of jump forms, solves these problems enabling the formwork to climb in various weather and height conditions. The aim of this paper is to discuss these issues. Design/methodology/approach – Current research focusses on the ACS, its application, and productivity assessment. Productivity and construction data are collected from a specialized company in such type of forms. A bracket productivity model has been developed to estimate floor construction cycle time and productivity. Findings – Results show that average productivity is four days/floor. The developed model is validated, which shows robust results 97.80 percent. Research limitations/implications – The implementation of the developed models are limited to only two projects. However, the developed models and framework is sound for future improvement. Practical implications – The developed methodology and model play essential roles in decision-making process. Originality/value – The developed methodology and model are beneficial to researchers, practitioners, and planners of construction projects. It provides practitioners with charts that assist in scheduling and managing resources for jump form application. In addition, it provides researchers with a floor cycle time model and framework of implementing jump forms to high-rise buildings.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».