Estimating productivity of earthmoving operations using spatial technologies<sup>1</sup>This paper is one of a selection of papers in this Special Issue on Construction Engineering and Management.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an automated method for estimating productivity of earthmoving operations in near-real-time. The developed method utilizes Global Positioning System (GPS) and Google Earth to extract the data needed to perform the estimation process. A GPS device is mounted on a hauling unit to capture the spatial data along designated hauling roads for the project. The variations in the captured cycle times were used to model the uncertainty associated with the operation involved. This was carried out by automated classification, data fitting, and computer simulation. The automated classification is applied through a spreadsheet application that classifies GPS data and identifies, accordingly, durations of different activities in each cycle using spatial coordinates and directions captured by GPS and recorded on its receiver. The data fitting was carried out using commercially available software to generate the probability distribution functions used in the simulation software “Extend V.6”. The simulation was utilized to balance the production of an excavator with that of the hauling units. A spreadsheet application was developed to perform the calculations. An example of an actual project was analyzed to demonstrate the use of the developed method and illustrates its essential features. The analyzed case study demonstrates how the proposed method can assist project managers in taking corrective actions based on the near-real-time actual data captured and processed to estimate productivity of the operations involved.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».