Automation of Project Planning and Resource Scheduling on a Rough Grading Project
Notice bibliographique
Résumé
Traditional earthwork projects rely heavily on project managers and superintendents to generate the truck hauling plan based on experiences. Though various linear programming methods have been proposed to produce cost effective plans specifying each job with source, destination, and volume of material to be transported, how to sequence these haul jobs tends to be neglected. As such, temporal and spatial conflicts between jobs are commonplace in resulting construction plans. On the other hand, establishing linear equations requires considerable expertise and time. This could hamper the updating of the project plan due to the rapidly changing situation on the earthmoving site. In this paper, a fully automated flow network based project planning method is applied to: 1) optimize the earthwork operation; 2) define conflict-free haul jobs; and 3) produce an activity-on-node (AON) network model. Further automation can be achieved through integration with resource constrained scheduling. The clearly defined haul jobs and the AON network will serve as input to the computer platform of simplified discrete event simulation approach (SDESA) for schedule optimization subject to resource availability limits. The complete automation approach is applied to a rough grading case based on a real-world project in northern Alberta, Canada. The case study shows the proposed approach is intuitive to communicate and implement in the field. A comparison is also done between the plan generated by automation and the plan proposed by the superintendent. The result shows considerable savings on both haul effort and total cost.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».