IoT-based Inventory Control System Framework for Panelized Construction
Notice bibliographique
Résumé
Modular construction and panelized construction have been promoted and recognized globally as advanced construction techniques. Not only have these construction methods been utilized in the oil and gas industry, but they have also successfully been introduced into the residential construction industry. In North America, the panelized construction technique has become popular particularly for wood-frame wall panels. However, although utilizing this advanced construction method can greatly improve the working environment and productivity, the conventional mentality in construction, which overlooks the value of an automated management system to support offsite prefabrication and onsite installation, hinders its potential. An Internet of Things (IoT)-based management system can capture all dynamic data in real time and effectively synthesize it along the supply chain associated with various types of resources. Eventually, with the assistance of a feature-based modeling method, IoT-based information collection can be merged into an Enterprise Resource Planning (ERP) system. Although highly dynamic market demands result in continual changes in the production plan, schedule, and inventory levels, adopting an IoT-based system accounts for the dynamic changes characteristic of this advanced construction method in order to maximize production. Therefore, in this paper, a conceptual framework for an IoT-based inventory control system is proposed in order to enhance the production and satisfy Just-in-Time inventory principle. IoT-based real-time technology is introduced and the development of supportive software is described. Part of the proposed IoT-based inventory control system is implemented as a case study in a panelized construction manufacturing facility, ACQBUILT, Inc., based in Edmonton, Alberta, Canada.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».