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Enregistrement W2339012944 · doi:10.60164/b1e4b3f8i

Generic Implementation of Lean Concepts in Simulation Models

2004· article· en· W2339012944 sur OpenAlexaff
Jack Farrar, Simaan AbouRizk, Xiaoming Mao

Notice bibliographique

RevueLean Construction Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCanadian Standards Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLean manufacturingLean project managementLean constructionProcess (computing)Production (economics)Computer scienceLean laboratoryManufacturing engineeringLean software developmentProduct (mathematics)Industrial engineeringProcess managementSystems engineeringEngineeringConstruction industryConstruction engineeringSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lean production theory, as a production management tool, describes a system that delivers a finished product free from defects, to a customer in zero time, and with nothing left in inventory. Recently, the concepts of lean production have been introduced to construction yet have generally been rejected. Lean construction concepts were recently tested in a simulation environment and were found to be effective. To facilitate the implementation of the concepts of lean production in construction simulation, and subsequently within an actual construction project, a generic approach has been created and is presented in this paper. A special purpose simulation (SPS) template was developed for surface works operations in road construction as an example application. The template provides a means of testing the concepts of lean production on road construction simulation models to quantify their impact on road construction processes. This general approach for implementing lean production theory in construction simulation modeling also proved capable of directing the process of optimizing simulation models.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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