Cost management for concrete batch plant using stochastic mathematical models
Notice bibliographique
Résumé
Assessing productivity, cost, and delays are essential to manage any construction operation, particularly the concrete batch plant (CBP) operation. This paper focuses on assessing the above-mentioned items for the CBP using stochastic mathematical models. It aims at (i) identifying the potential sources of delay in the CBP operation; (ii) assessing their influence on production, efficiency, time, and cost; and (iii) determining each factor share in inflating the CBP concrete unit expense. Stochastic mathematical models were designed to accomplish the aforementioned objectives. Data were collected from five CBP sites in Indiana, USA, to implement and verify the designed models. Results show that delays due to management conditions have the highest probability of occurrence (0.43), expected value of delay percent (62.54% out of total delays), and relative delay percent. The expected value of efficiency for all plants is 86.53%; however, the average total expense is US$15.56/m 3 (all currency are in US$). In addition, the expected value of effective expenses (EE) is $18.03/m 3 , resulting in extra expenses (XE) of $2.47/m 3 . This research is relevant to both industry practitioners and researchers. It develops models to determine the effect of delays on concrete unit cost. They are also beneficial to the CBP management.Key words: concrete batch plant, delays, management conditions, cost models, cost management, stochastic mathematical models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».