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Enregistrement W2967842370 · doi:10.1139/cjce-2019-0107

An application framework for development of a maintenance management system based on building information modeling and radio-frequency identification: case study of a stadium building

2019· article· en· W2967842370 sur OpenAlexvenueno aff
Mohsen Kameli, Javad Majrouhi Sardroud, Mojtaba Hosseinalipour, Manuchehr Behruyan, Syed M. Ahmed

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacility managementRadio-frequency identificationStadiumBuilding information modelingIdentification (biology)Management systemComputerized maintenance management systemComputer scienceThe InternetWorkloadEngineeringSystems engineeringPreventive maintenanceComputer securityReliability engineeringOperations managementWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identifying, tracking, controlling, and managing facilities and the associated problems are critical tasks in facility management. In addition, the facility maintenance information needs to be constantly updated, which leads to an extra workload for staff using paper and two-dimensional drawings. To overcome these challenges, a system based on building information modeling (BIM) and radio-frequency identification (RFID) is developed for managing and maintaining facilities. The proposed system simultaneously connects the BIM model using industry foundation class (IFC) data structures, the facility maintenance database, and the RFID reader and shows the accessible data through the internet on a handheld screen. This approach provides a general framework for maintenance information management of building facilities. The framework invokes the proposed system to be for preventive maintenance and the reports based on it. The system is implemented in the case study of the building maintenance of a soccer stadium to validate the proposed system and demonstrate the system’s effectiveness for maintenance management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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