Assessment of Digital Twins to Reassign Multiskilled Workers in Offsite Construction Based on Lean Thinking
Notice bibliographique
Résumé
Offsite construction (OSC) is an innovative approach where building components (e.g., panels or modules) are manufactured in a shop floor environment, then transported to, and installed at the site. Although there are numerous benefits inherent to the OSC approach, practitioners still struggle to provide tailored projects to their clients due to the low level of flexibility in production caused by uncertainty, multiple projects, and variable market demands. Indeed, the lack of production flexibility limits shop floors to manufacture projects efficiently in an ever-changing environment, especially when processes are still labor-intensive and are not leveraged by autonomous systems, such as a digital twin (DT). Hence, this paper proposes the use of a DT to improve production on OSC shop floors by increasing flexibility, i.e., the ability to adapt to uncertainty, through the automated reassignment of multiskilled workers based on data pertaining to production status that are updated in near real-time. The present study presents key metrics adopting a lean thinking approach for waste identification that quantifies the improved production performance attributable to the proposed DT. Using simulation as a surrogate system, this research evaluates the production performance on the shop floor according to different simulated scenarios varying the number of interventions made by the DT and multiskilling configurations. Moreover, this research considers significant aspects of multiskilling such as reduced productivity, increased cost, and the time spent when moving between workstations during reassignment. The primary findings from the system’s practical application indicate a significant improvement in production due to the reduction of waiting waste, total production duration, and total production cost being reduced by 62%, 40%, and 25%, respectively. Finally, the present study presents a novel approach to increasing flexibility on shop floors while also demonstrating the benefits attributable to the use of a DT to manage multiskilled workers in OSC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».