Evaluation of automation levels for construction change management
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Current processes to manage changes are subject to failure since they are heavily dependent on human discipline. The purpose of this paper is to evaluate and quantify the difference between levels of automation of change management processes and to provide input for determining the use of automation systems for change management. Design/methodology/approach Three generations of change management processes are defined to represent progressive practices used in major capital projects over the past few decades. Discrete event simulation was used to model these processes to capture their behavior and compare their performance according to time and compliance metrics. An oil and gas megaproject served to validate the findings of this modeling and analysis. Findings The results showed that automated processes can bring more compliance and real-time traceability, but not a significant time reduction in the change process. This contributes to the understanding of the impact of workflow-based automation on construction process performance. The validity of the conclusions are limited by the breadth of sectors studied and the inability to capture off-line time allocations of the personnel involved. Future research may build on the work presented here by studying additional processes such as requests for information, project change notices, requests for scaffolding, and interface management in various industry sectors. Originality/value A new approach for modeling and evaluating construction management process automation is contributed and the specific results of the paper indicate that automated workflow-based change management processes should be implemented in megaprojects.
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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 | 0,012 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».