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Enregistrement W2955930255 · doi:10.29173/mocs117

Decision-making for Cross-Laminated Timber Modular Construction Logistics Using Discrete Event Simulation

2019· article· en· W2955930255 sur OpenAlexvenueno aff
Bahar Abiri, Joseph Louis, Mariapaola Riggio

Notice bibliographique

RevueModular and Offsite Construction (MOC) Summit Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrefabricationModular designSupply chainModular constructionDiscrete event simulationProcess (computing)Modularity (biology)Event (particle physics)Work (physics)EngineeringCross laminated timberConstruction engineeringComputer scienceCivil engineeringBusinessSimulationMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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