Investigating the effects of reduced technological constraints on cycle time through simulation modelling for automated steel wall framing
Notice bibliographique
Résumé
Off-site construction constitutes a paradigm shift in construction promoting improved sustainability. At present, North Americaäó»s building construction sector is still dominated by conventional stick-built construction, which is prone to excessive material waste, longer cycle times, high labour costs, and lower quality. In contrast, inspired by the manufacturing industry, off-site construction is an approach in which building components are prefabricated in factories and transported to the construction site for on-site assembly. As the concept of off-site prefabrication gains momentum within the domain of construction, some home builders are bringing the traditional industry practice into a factory setting, thus resulting in stick-building- under-a-roof. This paper describes the development of simulation models for the automated light gauge steel framing process using discrete-event simulation mimicking real-time machine production capacity and cycle time. At present, the literature on the development of such models for automated construction machinery is lacking; in this context, this paper aims to showcase the advantages of simulation as a decision-making support tool. Construction of such models provides a useful tool for understanding bottlenecks in machine operations that can be addressed to meet local demands. Since the steel framing process primarily consists of manual assembly and fastening of cold-formed steel (CFS) frames, these models showcase the potential to increase the level of automation through the addition of various mechanical and control modifications to an existing prototype steel framing machine. The results show that cycle time reductions of 13 percent or greater are possible by applying the proposed modifications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».