Evaluation of the Impact of Dynamic Work Stations Versus Static Work Stations in Wood Framing Prefabrication using Hybrid Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Offsite manufacturing has introduced significant improvements in terms of both time and cost savings to the construction industry. The fabrication of modular units and construction components in factories has permitted the reshaping of the traditional stick-built process. By reallocating the majority of onsite activities to offsite facilities, onsite preparation tasks can be performed concurrently to the offsite production. The success of offsite manufacturing relies on the efficiency of the factory’s production line. Continuous workflow improves factory efficiencies by reducing or eliminating fluctuations and bottlenecks among work stations. Imbalance in the production line is a result of work station capacity errors and other conditions unique to the construction industry. Unlike other industries, construction projects are often customized and have lower repetition quantities. The variations in the modular units or components being produced poses a challenge in balancing traditional work stations along the production line due to continuous changes in complexity level, which in turn affects productivity. This research proposes the use of dynamic work stations along with traditional ones, using multi-skilled workers relocating among specific work stations in response to product complexity levels. Two approaches are evaluated in order to balance the production line: (1) increase number of workers in static work stations; and (2) use dynamic work stations. A production comparison is performed using a hybrid simulation model, combining discrete-event and continuous simulation. The plotted results identify the optimum number of workers in the two stations, static versus dynamic, to meet demand. The model is validated and is found to achieve a reduction of 18.68% and 32.00% in the total production time for two different scenarios without increasing the original number of workers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».