Automation of Measuring Actual Productivity of Earthwork in Urban Area, a Case Study from Montreal
Notice bibliographique
Résumé
The construction of a new facility in an urban area, such as a downtown area, involves considerable earthwork excavation most of the time. Measuring the actual productivity of earthwork operations that involve heavy machinery can be a complex task for project managers. The complexity contributes to the impact of the many factors involved, the required accuracy, and the uncertainties associated with such operations. Traditionally, measuring actual productivity is carried out manually by measuring the actual quantities of the excavated earth. Measuring actual productivity manually is time-consuming and not necessarily accurate. The paper presents a case study project in Montreal to investigate the application of a developed methodology that is affordable for small to medium size contractors. It integrates the GPS and fuzzy set theory as an alternate effective methodology for measuring actual onsite productivity during the construction stage in an urban area. The developed methodology combines GPS data that are collected in near real time, fuzzy set theory (FST), and Google Earth. FST is used to define the variability and uncertainty which exists in the duration of the main activities of the earthwork (loading, traveling, dumping, and returning). Google Earth is used for graphical presentation and to store the collected GPS data of the moving hauling units. The productivity estimated by the developed methodology was compared with that provided by a simulation-based model, in which the collected GPS data are used to define the duration of earthmoving moving operations, and with that measured manually by contractor. The developed methodology proves that the utilization of GPS data and FST can yield a more accurate estimation of onsite actual productivity compared to that provided by simulation-based approaches, but in much a simpler way regarding the computation effort and time.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».