A Framework for Design Waste Mitigation in Off-Site Construction
Notice bibliographique
Résumé
The recent global pandemic has presented unprecedented challenges to the construction industry's survival.Therefore, even minor improvements and the elimination of small sources of waste are crucial.Although they constitute a small percentage of total construction costs, hasty designs and design errors have the potential to be one of the most significant sources of waste within the industry.Also, offsite construction involves a high degree of precision and efficiency.Any waste during the design process can result in time delays, cost overruns, and suboptimal final product performance.The design process should aim for minimal waste to avoid potential delays or errors during construction or manufacturing that could lead to wasted resources and money.To address this challenge, a framework based on lean principles has been developed to minimize waste during the design process for offsite construction.The primary objective is to incorporate lean principles and tools to address waste reduction quantitatively and measurably.Proposed solutions aim to eliminate or reduce these activities, and a framework is presented to guide organizations in mapping out the necessary steps.To assess the recommended interventions, statistical analysis and simulation methods are introduced.The framework is intended to help evaluate processes and increase efficiency during the design phase for off-site construction and built-to-order companies.The innovation of this framework lies in its precise procedures and guidance for improving these phases using Lean tools, which could provide significant benefits for off-site construction and built-to-order companies.
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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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».