Decision-making for Cross-Laminated Timber Modular Construction Logistics Using Discrete Event Simulation
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Notice bibliographique
Résumé
Modular construction is being touted as one solution to address project delays and cost overruns in the construction industry. Modular construction is a delivery method wherein building components are prefabricated off-site and then transported to the job site for assembly. Thus, prefabrication is a significant element of modular construction that enables work to happen in parallel to accelerate project schedules, enhance safety, and reduce physical work on-site. Timber is becoming a primary material for prefabricating elements since wood is a renewable material, possesses high strength-weight ratio, and sequesters carbon. The use of wood in the form of cross-laminated timber (CLT) introduces new opportunities but also logistical issues in the supply chain from forest to the manufacturing facility to the construction site. Depending on the type of CLT and the level of modularity (i.e., 2D elements or volumetric), major constraints in this process have been identified including (1) fluctuation in the supply of raw wood to manufacturing facilities, (2) limitations in the capacity to create CLT panels, (3) shipping limitations based on allowable loads, and (4) crane availability for assembly of panels on the site. This paper explores the use of simulation models to study the effect of these logistical constraints in modular construction using prefabricated CLT on the total time and hence cost of projects. Specifically, discrete event simulation (DES) will be used to model CLT logistics to identify bottlenecks and provide sensitivity analyses of variables such as lumber supply, travel times, and manufacturing plant capacity on project cost and time. A case study of modular multi-story building construction is examined to showcase the utility of the developed simulation framework. It is expected that simulating modular CLT logistics will enable the identification of optimal strategies towards their successful implementation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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