Improving Project Delivery Using Virtual Reality in Design Reviews —A Case Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the advent of the computerized 3D model environment, the engineering review process for complex process plants has improved dramatically, however, recent technological advances are facilitating the next step in productivity. Typically, engineering companies conduct design reviews using a multidisciplinary panel of seasoned engineering experts to assess the safety and the utility of the design. The review is based upon a combination of traditional paper-based deliverables and on-screen views of the 3D model using conventional software tools, e.g. SP3D, PDMS and PDS. The Operations function is often not represented in the review phase at this early stage in the lifecycle of the asset. By conducting two separate design review exercises, first using the conventional design review method followed by a review built around virtual reality (VR) immersion, we were able to demonstrate incremental benefits possible through the incorporation of VR technology. The identified benefits fell into two main categories, specifically identification of design deficiencies that: were not observable using traditional design review methodswere overlooked by the traditional panel of expert reviewers Using VR technology, the immersive model review was provided in an intuitive format which allowed deeper understanding of the spatial context and allowed a more diverse team of field operatives and maintenance personnel to participate. The final design outcome was improved by the addition of practical insights from operations stakeholders who would otherwise have been excluded from the design review process. Ultimately, the combination of improved spatial understanding and greater diversity of inputs led to a client-certified savings of USD$2.55M in future modifications and reworks.
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.
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 découle