Scheduling tools for the construction industry: overview and decision support system for tool selection
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry is a major sector of employment but it has been lagging behind other sectors in terms of productivity for years. Better planning and a heightened presence of technology are advised to reduce the productivity gap. This article aims to combat the haphazard manual process involved in building-erection planning and the associated lag in productivity growth by pointing industry stakeholders to the tools suited for their needs. It may also serve as a basis for further academic research on construction automation, by presenting all the tools found in a uniform and objective structure. To achieve these goals, a systematic literature review of industry-related articles published between January 2008 and 2019 was conducted, leading to the identification of 31 computerized scheduling tools developed specifically for the construction sector. Through this process, trends such as the most widely used software, the countries of origin, the methods of fabrication and the level of automation were identified. The review also resulted in a classification that was later validated via semi-structured interviews with members of the construction industry. Following these interviews, a decision support system was created to facilitate the selection of the tools depending on the planning requirements to address. This will allow project managers to access a wide range of tools and select the ones that best fit their needs. With automated schedule delivery and resource planning, security risks warnings or 4D visualization, project managers can find in those tools an edge that will lead to better working practices and results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».