Automation of Quantity Take-off for Modular Construction
Notice bibliographique
Résumé
Quantity takeoff, serving as a foundation for the downstream tasks in the construction management, is a repetitive work. However, this process in current practice involves massive manual interventions, which is extremely time consuming and highly error-prone. This is partially due to the fact that incorporating cost breakdown structure formulated according to industry companies’ classification system into BIM still remains a challenge. This study thus exploits a methodology which allows construction practitioners to obtain quantity takeoff in an automatic manner. The main concept is to pre-load the unique classification information into the BIM model such that the quantity of materials in a given BIM model can be extracted and stored into a database (Excel Sheet) automatically in according with the preloaded classification system. Besides this, the unique classification information, along with formulas for derivedquantities, is front-loaded into the Excel Sheet database. As a result, the explicitly extracted quantities are converted by the preloaded formulas to the required format for the purpose of ordering and purchasing. A prototype system is developed based on Autodesk Revit through Revit Application Programming Interface. A case study of a modularized house reveals that a considerable amount of time saving and accuracy increasing of project estimation are achieved as a result of achieving the quantity takeoff automation.
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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 ».