Productivity-Based Management System for Offsite Manufacturing: Case Study of Noralta Lodge
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale projects entail a zero-tolerance policy in regards to on-time project delivery and project quality. Severe winter conditions in Canada challenge conventional on-site construction activities and raise the risk of project delays and deficiencies. Industrialized (modularized) construction stands as an alternative that provides high quality products in a timely manner. Moreover, modular construction offers manufactured building components in a controlled environment, which ensures that quality standards remain consistent regardless of weather conditions. Once manufactured, modular units are then shipped to the site to be assembled. Two major geographical phases are common in offsite construction: the manufacturing phase, and the on-site installation phase. Consequently, management teams face challenges related to productivity and optimum work sequence in both phases. Traditional project planning and control methods consider the duration of a task as a static entity resulting from the direct relationship between the sizes of the crews on-site and labour productivity. Learning curves, skill-based tasklabour matrices, and resource levelling techniques are factors that imply the dynamic nature of construction tasks; delays in one task may affect other subsequent tasks both directly and indirectly. The Productivity-Based Management System (PBMS) provides opportunities to increase the production rates of task duration, and decrease actual task duration. The proposed research introduces a framework for a PBMS to manage and control the on-site phase of modular construction. In this research, the PBMS is developed, implemented, and then applied to a 1,700- bedroom workforce camp in Fort McMurray, Alberta, Canada.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».