Integrated Risk Management Framework for Tolerance-Based Mitigation Strategy Decision Support in Modular Construction Projects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Managing excessive geometric variability risks in modular components and assemblies represents a major challenge in construction projects because of incompatibility between process capabilities and desired tolerance levels. The current modular practices usually apply strict tolerances, ad hoc strategies, or trial-and-error solutions for geometric variability management. The consequences of improper assessment and reactive management of such unique risks can result in extensive site-fit rework, cost overruns, schedule delays, and quality issues. To address this persistent challenge in modular construction (MC), this paper presents a systematic risk management framework for the proactive management of unique modularization risks. The developed framework includes identification and evaluation of tolerance-related issues and unique modularization risks in a quantitative manner, identification of the optimum geometric variability (using either a strict or relaxed tolerance approach) by addressing the trade-offs between offsite and onsite costs, evaluation of mitigation strategy effectiveness based on tolerance theory, and representation of the results in two- and three-dimensional graphs to support decision making with respect to the optimum selection of a mitigation strategy. A case study is used to demonstrate the proposed framework, and the results show that it can be used to effectively support industry practitioners to improve modularization performance and maximize its benefits.
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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 | 0,001 | 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 découle