MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3186564867 · doi:10.29173/mocs149

BIM-Integrated Simulation of Construction Operations for Lean Production Management

2015· article· en· W3186564867 sur OpenAlexvenueno aff
Soowon Chang, JeongWook Son, WoonSeong Jeong, June-Seong Yi

Notice bibliographique

RevueModular and Offsite Construction (MOC) Summit Proceedings · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaMinistry of Science, ICT and Future PlanningNational Research Foundation
Mots-clésProcurementProductivityScheduleProduction (economics)Computer sciencePlan (archaeology)Supply chainReliability (semiconductor)Lean manufacturingSimulation modelingReliability engineeringOperations managementEngineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As construction projects become larger and more complex, traditional construction planning and control practice which relies on historical data and heuristic adjustment can no longer produce a plan that incorporates all the managerial details such as productivity dynamics. In addition, the plan, more often than not, does not synchronize with the procurement schedule; as a result, the whole supply chain has failed to accomplish expected level of efficiency. In these regards, this paper presents a simulation framework that can not only predict productivity dynamics by considering factors affecting on productivity at the operational level, but also automatically generate a procurement plan harmonizing with the simulation results for reliable production management. We developed APIs for the framework 1) enabling a BIM model to produce input data for the construction operation simulation; 2) composing construction simulation in operational level; 3) facilitating the productivity prediction by providing BIMintegrated construction simulation models. The simulation framework had tested with structural steel erection cases. The results show that we can expect significant improvement of efficiency along supply chain including optimized resource allocation, schedule reliability increase, storage cost saving, and material loss reduction.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueModular and Offsite Construction (MOC) Summit ProceedingsMême sujetBIM and Construction IntegrationTravaux en français237 207