Pull planning versus push planning: Investigating impacts on crew performance from a location-based perspective
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Notice bibliographique
Résumé
Push planning and pull planning are different approaches used for production planning and control. Push planning uses predetermined dates to control a project, whereas pull planning utilizes the system’s current state. Although researchers have compared these approaches from production planning perspective to improve project performance, the differences between push and pull in construction and their impacts on crew performance and congestion have not yet been explored. Therefore, this research aims to investigate the underlying mechanisms of applying pull and push approaches at the location level through simulation, in addition to proposing hypotheses relating push and pull approaches to project and crew performance metrics. Agent-based modeling is used to simulate and describe how push and pull approaches affect crew performance. Results show that pull approaches can achieve significantly higher productivity, less idle time, lower crew turnover, and fewer task interruptions, although they can result in slightly increased project durations. Cross-analyzing the mentioned results with other performance metrics reveals that push and pull approaches should be applied together to achieve a flexible production control system. The significance of this study is embedded in exploring and understanding how the choice of push and pull planning approaches impacts the location-based management of tasks and crew performance. Such impacts on productivity, crew performance, and the flow of site operations enable a convergence to generalized conclusions regarding the efficacy of each method.
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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 découle